Neighbors Matter: Leveraging Collective Thermoplasmonic Effects for Smart Soft Actuators
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we are exploring the collective thermoplasmonic properties of small spherical gold nanoparticles embedded into poly( N -isopropylacrylamide) (pNIPAM) films, with a focus on their application as efficient light-driven nanoheaters for smart soft actuation systems. Uniform Au-pNIPAM hybrid films with adjustable thickness in the micrometer range (1–22 μm) and distinct concentrations of gold nanoparticles were fabricated by using a photopolymerizable pNIPAM-based resin containing Au-pNIPAM core–shell microgels as building blocks (15 nm diameter gold cores). Upon 520 nm light excitation, the Au-pNIPAM films exhibit a significant temperature increase of up to 75 °C above room temperature at a light irradiance of 116 mW/mm 2, as determined by thermal imaging. These results compare well with those obtained with an analytical model describing the rise in temperature produced by neighboring particles in a three-dimensional (3D) matrix under continuous illumination, with a relative margin of error of less than 7% for nearly all cases studied. Finally, light-guided swimming robots were fabricated by leveraging the collective photothermal properties of gold nanoparticles in the Au-pNIPAM films. Under light exposure, the trajectory and rotation of swimming robots floating at the air/water interface can be precisely controlled due to the light-induced Marangoni effect, with average speeds of up to 2.5 mm/s for triangular-shaped robots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».