Temperature-responsive multistable kirigami with reprogrammable multi-shape memory
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Shape memory materials retain temporary shapes without external constraints and return to their permanent shape when exposed to an external trigger, e.g., light, humidity, or heat. Current shape memory materials can maintain a modest number of shapes, deliver limited modes of deformation with undesired spring-back, suffer slow response speed, and typically require laborious thermomechanical programming and tuning their glass transition temperatures through alteration in chemical composition. In this work, we demonstrate the attainment of a robust and simplified multi-shape memory effect in a class of 3D-printed kirigami that merely relies on two off-the-shelf polymers with distinct temperature-dependent elastic moduli. By programming the kirigami multistability in the low-temperature regime, our multi-shape memory metamaterials can be reconfigured in-situ to retain a geometrical rich and diverse set of stable temporary shapes in planar and spatial kirigami tessellations before reverting to their permanent shape through a heat-induced stiffness reversal. Through mechanics theory, numerical simulations, and thermomechanical experiments, we first investigate the physical mechanism that marks stability transitions and deformation modes, and then leverage the insights to demonstrate their multifunctionality in a diverse range of applications, including temperature sensors, actuators, and robotic grippers. Unreliant on the chemistry tuning of material composition, their hallmarks include the delivery of multiple deformation modes and combination thereof, rich and robust multi-shape memory effect with no spring-back, reprogrammable shape changes, stiffness switch, and heat-induced swift shape recovery. Our strategy is versatile, can be adapted to other 3D printable materials and physicochemical stimuli, e.g., light, moisture, and solute, and can be up- and down-scaled, paving the way for a wide range of multifunctional applications, including adaptive morphing devices, self-powered sensors and actuators, and reconfigurable soft robots.
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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 découle