Interfacial Hydrogen Bond-Reinforced Adhesion and Cohesion Enabling an Ultrastretchable and Wet Adhesive Hydrogel Strain Sensor
Notice bibliographique
Résumé
Historically, research on silicotungstic-acid–based hydrogels has primarily focused on their adhesive properties, often at the expense of mechanical strength (cohesion). In this study, we present a novel approach to fabricate a polysaccharide hydrogel that harmoniously balances both adhesion and cohesion via interfacial hydrogen bonds. This hydrogel, composed of carboxymethyl cellulose (CMC), polyacrylamide (PAM), silicotungstic acid (SiW), and lithium chloride (LiCl), showcases a unique combination of properties: strain-responsive ionic conductivity, superior transparency, remarkable stretchability, and robust adhesion. Contrary to conventional PAM hydrogels, our PAM-SiW networked hydrogel addresses the common challenge of achieving good adhesion without compromising on cohesion. Specifically, our hydrogel demonstrates a maximum toughness of 20.3 MJ/m 3 and a strain of 4079%, an accomplishment rarely observed in other adhesive hydrogel. Furthermore, the hydrogel’s adhesion is both reversible and versatile, adhering effectively to a variety of wet and dry substrates. This makes it a promising candidate for advanced healthcare applications, particularly as a mechanically reinforced underwater adhesive with unparalleled stability. We also provide insights into the role of LiCl in the hydrogel matrix, emphasizing its influence on electrostatic interactions without affecting the hydrogen bonds. This study serves as a testament to the potential of harmonizing adhesive and cohesive properties in hydrogels, paving the way for future innovations in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».