Reversibly Compressible Silanated Cellulose Nanofibril Aerogel for Triboelectric Taekwondo Scoring Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The integration of bio‐based materials into triboelectric nanogenerators (TENGs) for energy harvesting from human body motions has sparked considerable research attention. Here, a silanated cellulose nanofibril (SCNF) aerogel is reported for structurally reliable TENGs and reversely compressible Taekwondo scoring sensors under repeated impacts. The preparation of the aerogel involves silanizing cellulose nanofibers (CNFs) with vinyltrimethoxysilane (VTMS), following by freeze–drying and post‐heating treatment. The SCNF aerogel with crosslinked physico‐chemical bonding and highly porous network is found to exhibit superior mechanical strength and reversible compressibility as well as enhanced water repellency and electron‐donating ability. The TENG having a tribo‐positive SCNF layer exhibits exceptional triboelectric performances, generating a voltage of 270 V, current of 11 µA, and power density of 401.1 mW m−2 under an applied force of 8 N at a frequency of 5 Hz. With its inherent merits in material composition, structural configuration, and device sensitivity, the SCNF TENG demonstrates the capability to seamlessly integrate into a Taekwondo protection gear, serving as an efficient self‐powered sensor for monitoring hitting scores. This study highlights the significant potential of a facilely fabricated SCNF aerogel for the development of high‐performance, bio‐friendly, and cost‐effective Bio‐TENGs, enabling their application as self‐powered wearable devices and sports engineering sensors.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».