User-interactive wirelessly-communicating “smart” textiles made from multimaterial fibers
Bibliographic record
Abstract
En raison de la nature intime des interactions homme-textiles (essentiellement, nous sommes entourés par les textiles 24/7 - soit sous la forme de vêtements que nous portons ou comme rembourrage dans nos voitures, maisons, bureaux, etc.), les textiles intelligents sont devenus des plates-formes de plus en plus attrayantes pour les réseaux de capteurs innovants biomédicaux, transducteurs, et des microprocesseurs dédiés à la surveillance continue de la santé. En même temps, l'approche commune dans le domaine des textiles intelligents consiste en l'adaptation de la microélectronique planaire classique à une sorte de substrat souple. Cela se traduit souvent par de mauvaises propriétés mécaniques et donc des compromis au niveau du confort et de l'acceptation des usagers, qui à leur tour peuvent probablement expliquer pourquoi ces solutions émergent rarement du laboratoire et, à l'exception de certains cas très spécifiques, ne soit pas utilisés dans la vie de tous les jours. Par ailleurs, nous assistons présentement à un changement de paradigme au niveau de l'informatique autonome classique vers le concept de calculs distribués (ou informatique en nuage). Dans ce cas, la puissance de calcul du nœud individuel ou d'un dispositif de textile intelligent est moins importante que la capacité de transmettre des données à l'Internet. Dans ce travail, je propose une nouvelle approche basée sur l'intégration de polymère, verre et métal dans des structures de fibres miniaturisées afin de réaliser des dispositifs de textiles intelligents de prochaine génération avec des fonctionnalités de niveau supérieur (comme la communication sans fil, la reconnaissance tactile, les interconnexions électriques) tout en ayant une forme minimalement envahissante. Tout d'abord, j'étudie différents modèles d'antennes compatibles avec la géométrie des fibres et des techniques de fabrication. Ensuite, je démontre expérimentalement que ces antennes en fibres multi-matériaux peuvent être intégrées dans les textiles lors d’un processus standard de fabrication de textiles. Les tests effectués sur ces textiles ont montré que, pour les scénarios «sur-corps et hors-corps», les propriétés émissives en termes de perte de retour (S11), le patron (diagramme) de radiation, l'efficacité (gain), et le taux d'erreur binaire (TEB) sont directement comparables à des solutions classiques rigides. Ces antennes sont adéquates pour les communications à courte portée des applications de communications sans fil ayant un débit de données de Mo/s (méga-octets par seconde) (via protocoles Bluetooth et IEEE 802.15.4 à la fréquence de 2,4 GHz). Des simulations numériques de taux d'absorption spécifique démontrent également le plein respect des règles de sécurité imposées par Industrie Canada pour les réseaux sans fil à proximité du corps humain. Puisque les matériaux composites de fibres métal-verre-polymère sont fabriqués en utilisant des fibres de silice creuses de diamètre submillimétrique et la technique de dépôt d'argent à l'état liquide, les éléments conducteurs sont protégés de l'environnement et ceci préserve aussi les propriétés mécaniques et esthétiques des vêtements. Cet aspect est confirmé par des essais correspondant aux normes de l'industrie du textile, l'étirement standard et des essais de flexion. De plus, appliquer des revêtements superhydrophobes (WCA = 152º, SA = 6º) permet une communication sans fil sans interruption de ces textiles sous l'application directe de l'eau, même après plusieurs cycles de lavage. Enfin, le prototype de textile intelligent fabriqué interagit avec l'utilisateur à travers un détecteur tactile et transmet les données tactiles à travers le protocole Bluetooth à un smartphone. Cette démonstration valide l’approche des fibres multi-matériaux pour une variété d'applications.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".