Chaotic Direct Ink Writing (ChDIW) of Hybrid Hydrogels: Implication for Fabrication of Micro‐ordered Multifunctional Cryogels
Notice bibliographique
Résumé
The modern era demands multifunctional materials to support advanced technologies and tackle complex environmental issues caused by these innovations. Consequently, material hybridization has garnered significant attention as a strategy to design materials with prescribed multifunctional properties. Drawing inspiration from nature, a multi-scale material design approach is proposed to produce 3D-shaped hybrid materials by combining chaotic flows with direct ink writing (ChDIW). This approach enables the formation of predictable multilayered filaments with tunable microscale internal architectures using just a single printhead. By assigning different nanomaterials to each layer, 3D-printed hydrogels and cryogels with diverse functionalities, such as electrical conductivity and magnetism are successfully produced. Furthermore, control over the microscale pore morphology within each cryogel filament is achieved, resulting in a side-by-side dual-pore network sharing a large interfacial area. The ChDIW is compatible with different types of hydrogels as long as the rheological features of the printing materials are well-regulated. To showcase the potential of these multilayered cryogels, their electromagnetic interference shielding performance is evaluated, and they reveal an absorption-dominant mechanism with an excellent absorption coefficient of 0.71. This work opens new avenues in soft matter and cryogel engineering, demonstrating how simplicity can generate complexity.
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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) | 0,000 | 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 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 ».