Ultra-sensitive flexible stretchable sensor based on bionic structure using graphene oxide and carboxylated multi-walled carbon nanotubes for wearable electronic skin
Notice bibliographique
Résumé
• Flexible stretchable sensor based on biomimetic structures. • Graphene oxide and carboxylated multi-walled carbon nanotubes are employed as synergistic conductive sensing materials. • The flexible stretchable sensor with high sensitivity and sensing range. • Flexible stretchable sensors are applied to demonstrate wearable electronic skin. Flexible stretchable sensors have recently attracted significant attention due to their great potential in detecting human joint posture and monitoring health. However, fabricating stretchable sensors that combine ultrasensitive responsiveness with fast response times over a wide strain range remains a major challenge. To address this issue, this study presents an ultrasensitive flexible stretchable sensor (FSS) based on a biomimetic structure, utilizing graphene oxide and carboxylated multi-walled carbon nanotubes as synergistic conductive sensing materials. The FSS exhibited excellent performance, including a strain gauge factor of up to 84.942, a sensing range of up to 160 %, a lower strain detection limit of 0.25 %, and rapid response and recovery times50 ms and 70 ms, respectively. Additionally, FSS is successfully applied to Morse code messaging, motion monitoring, and sitting posture recognition, highlighting its potential for wearable electronic skin applications.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».