Electrically Tunable Friction: From Sticky to Slippery with Ionic Hydrogels
Notice bibliographique
Résumé
Real-time regulation of friction from conventional dry states to ultra-low levels represents a critical strategy for improving energy efficiency and enabling the intelligent design of adaptive systems. Yet, current friction-control methods typically achieve only modest modulation and often rely on liquid lubricants at macroscopic scales, which impose stringent sealing requirements and limit practical applications. Here, an electric-field strategy is reported for friction modulation using a polyvinyl alcohol-based ionic hydrogel as an electroresponsive frictional material. During sliding against a metal ball, the friction coefficient (COF) can be reversibly modulated by more than fifty-fold under low voltage control (-30 V to +30 V), without the need for external lubricants. Remarkably, the COF decreases to 0.03 at -30 V (with the metal ball connected to the negative pole), while at 0 V or +30 V it increases to 1-2. Mechanistic analyses reveal that positive charging of the ionic hydrogel triggers electroosmotic extraction of a salt-rich interfacial layer, driving the dramatic reduction in friction. It further demonstrates the first crawling robot and precision robotic arm manipulation powered by electrotunable friction, establishing a new paradigm for adaptive and energy-efficient robotic and mechanical systems.
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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 ».