Strain-Insensitive Supercapacitors for Self-Powered Sensing Textiles
Notice bibliographique
Résumé
Yarn-based supercapacitors and sensors can be easily integrated into textiles to form flexible and lightweight self-powered wearable electronic devices, which enable stable and continuous signal detection without an external power source. However, most current supercapacitors for self-powered systems lack the stretchability to adapt to complex human body deformations, which restricts their application as a stable wearable power source. This study presents a high-performance strain-insensitive yarn supercapacitor via prestretching in situ polymerization strategy, which can be integrated into self-powered wearable sensing textiles. The supercapacitor delivers a high specific capacitance of 20.79 mF cm –1 (116.94 F g –1 ), a power density of 37.54 μW cm –1 (211.22 W kg –1 ), and an energy density of 1.85 μWh cm –1 (10.39 Wh kg –1 ). The strain-insensitive ability is demonstrated with nearly unchanged performance at a high static strain of 200%, dynamic strain rates of 10% s –1, and retains 96.46% of its capacitance after 3500 cycles under 50% strain. The pressure sensor, featuring a striped coating structure, shows a high sensitivity of 0.67 kPa –1 and a short response time of 100 ms. The strain-insensitive yarn supercapacitors with superior reliability serve as an energy source to power pressure sensors that efficiently recognize Morse code, showing great potential in truly wearable health monitoring and rehabilitation training applications.
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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) | 0,000 | 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 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 ».