Permanently Magnetizable Composite Polymer Ink for Textile-Based Wearables
Notice bibliographique
Résumé
We present the fabrication and characterization of magnetic nanoparticle polymer composites that can be patterned on textiles. The resulting structures can be permanently magnetized and used to develop wearable devices such as sensors and actuators for multiple applications that may include physical marker data collection for tracking; wearable microfluidics-based systems; haptic devices; and device-to-device alignment and interconnect. The development of permanently magnetizable polymer composite inks allows for simple and inexpensive system construction on the garment itself without the need for transfer or other separate microfabrication processes. In this paper, different compositions of an in-house developed NdFeB-based magnetic ink are investigated. Characterization is performed primarily on samples that are fabricated using an inexpensive and simple screen-printing process on cotton fabric using base inks that are designed specifically to adhere to textiles, but that we have embedded with magnetic particles at 5 different weight percentages (wt-%) ranging from$29.8 \text{wt}-\%$to$69.9 \text{wt}-\%$. We screen-print patterns 3 mm by 10 mm in size, with penetration depths of the inks into the textile surface up to 0.438 mm and magnetize them under a 3T field. We perform quantitative adhesion tests and magnetic characterization. For the magnetic characterization, magnetized samples produce magnetic fields ranging from 0.066 mT to 0.496 mT at the center of the rectangular samples and 0.045 mT to 0.371 mT at the sides of the rectangles. We also characterize the material using a SQUID with an applied magnetic field ranging from -7.0 T to 7.0 T at room temperature (300 K), resulting in magnetization curves that generally show higher magnetic saturation at higher wt-% of particles. Overall, compositions with a lower concentration (wt-%) of magnetic particles perform better in adhesion and permeation tests, but compositions with higher concentrations of magnetic particles have superior magnetic performance.
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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) | 0,001 | 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 ».