4D Printing for Energy Storage Systems: A Transformative Manufacturing Paradigm
Notice bibliographique
Résumé
With growing demands in the field of energy storage materials and the need to manufacture more adaptive, efficient, and sustainable systems, there has been increased interest in advanced manufacturing technologies that enable both structural programmability and functional responsiveness. 4D printing (4DP), an evolution of additive manufacturing, uses stimuli-responsive smart materials (such as shape memory polymers, hydrogels, nanocomposites, and metal oxides) to fabricate components that are capable of time-dependent dynamic reconfiguration. This study comprehensively investigates the intersection of 4DP technology and energy storage systems by critically evaluating the materials, processes, and device-centric applications of 4DP in batteries, supercapacitors, and fuel cells. This study categorizes electrochemical storage types, their material requirements, and current synthesis methods systematically, identifying key limitations in energy efficiency, waste, and adaptability. 4DP-compatible materials are thoroughly analyzed for their printability, structural integrity, and functional performance under various stimuli, as demonstrated in multiple case studies, enabling thermal actuation, shape recovery, and self-healing in energy devices. A comparative analysis was conducted between 3DP technology and 4DP in terms of parameters such as energy consumption, material waste, flexibility, and scalability. Current technological barriers identified in the literature include low throughput, complexities in ink formulation, and postprint activation requirements, which are discussed along with emerging solutions. With this review, the authors position 4DP as a technology not only as a potential alternative fabrication method but also as a transformative paradigm for next-generation energy storage systems that are programmable, multifunctional, and sustainable.
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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) | 0,001 | 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 ».