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 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) | 0,001 | 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 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 ».