Refinement of Crystalline Domains: A Strategy To Toughen Conductive Hydrogels
Notice bibliographique
Résumé
The characteristic of possessing both high strength and flexibility is a requisite for the extensive application of conductive hydrogels in the domains of flexible wearable electronic devices and implantable biomedical fields. Nevertheless, the existing strategies for optimizing mechanical properties invariably enhance the strength at the expense of stretchability, thereby causing the hydrogels to still possess relatively low toughness. Herein, we propose a crystalline refinement-driven toughening strategy that overcomes this paradigm, achieving strength of 13.4 ± 1.1 MPa, fracture strain of 2337 ± 246.2%, and toughness of 164.6 ± 25.6 MJ·m –3 . The crux of maintaining flexibility while elevating strength lies in perfecting the energy dissipation mechanism with the concurrent preservation of molecular chain extensibility. To achieve strength–toughness synergy in hydrogel systems, a crystalline domain-featured layered architecture is assembled via a controlled drying process, followed by precise modulation of domain dimensions through high-density hydrogen-bond networks during rehydration, ultimately engineering a hierarchical structure dominated by refined crystalline domains. The hydrogel’s good mechanical properties impart exceptional lubricity and robust sensing capabilities, underscoring its promising applicability in biomedical and wearable device technologies.
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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 ».