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Enregistrement W4408543955 · doi:10.1016/j.mattod.2025.03.002

Temperature-responsive multistable kirigami with reprogrammable multi-shape memory

2025· article· en· W4408543955 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMaterials Today · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research ChairsAgency for Science, Technology and Research
Mots-clésMaterials scienceShape-memory alloyComputer scienceNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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