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中山大學周建華/喬彥聰、清華大學任天令InfoMat:具有高拉伸性和穩定性的微米織物增強應變傳感器用于全范圍和周期性人體運動監測
2024-03-07  來源:高分子科技

  中山大學生物醫學工程學院周建華教授/喬彥聰助理教授團隊,清華大學集成電路學院任天令教授團隊在信息技術與材料交叉領域重要期刊《InfoMat》上發表了題為《Micromesh Reinforced Strain Sensor with High Stretchability and Stability for Full-range and Periodic Human Motions Monitoring》的研究論文。本文通過使用SEBS微米織物強化激光直寫石墨烯(Laser-scribed graphene, LSG)片層與柔性基底之間的界面結合以及柔性基底的拉伸性能,設計了一種具有高拉伸性和穩定性的微米織物增強應變傳感器(micromesh reinforced strain sensor, MRSS)。一方面傳感器的高拉伸性滿足了全范圍人體運動監測的需求,另一方面傳感器的高穩定性確保了連續采集周期性信號的一致性,結合不同神經網絡算法實現了多種呼吸狀態和手勢的高準確率智能識別,該工作在智能健康管理和人機交互等應用領域表現出巨大潛力。


圖1. MRSS結構示意圖。


  近年來,可穿戴柔性電子器件迅速發展并被廣泛應用于人體運動監測、健康管理、人機交互等諸多領域之中。作為其中重要成員之一,可穿戴柔性應變傳感器,尤其是可穿戴柔性電阻式應變傳感器因其數據讀出和記錄方便、拉伸性高、動態性能好以及制備工藝簡單等優點備受研究者青睞。目前,人們側重于開發具有高拉伸性和高靈敏度的傳感器以便更好地滿足應用需求。然而,大多數已報道的傳感器拉伸性仍然不足,且高靈敏度往往會限制傳感器的拉伸性,這極大地阻礙了傳感器進一步發展與應用。更重要的是,傳感器在大多數應用場景中需要長時間連續監測某一信號,而這類信號大部分是周期性信號,這對于傳感器的穩定性提出了巨大挑戰。因此,設計具有高拉伸性和高穩定性的傳感器對于實現全范圍和周期性人體運動信號監測具有重要意義。基于實際需求,周建華/喬彥聰團隊與任天令團隊首次提出了一種微米織物增強結構并基于此設計了一種高性能的應變傳感器MRSS。


  MRSS由包裹在Ecoflex中的兩層SEBS微米織物和一層片狀LSG組成。激光直寫過程中,激光產生的焦耳熱導致局部高溫,使得涂敷在微米織物上的氧化石墨烯被還原為石墨烯,同時氧元素氣化所釋放氣體導致石墨烯片層膨脹并部分包裹微米織物。使用Ecoflex浸潤后,Ecoflex滲透并包裹住微米織物和石墨烯,并與微米織物形成復合柔性基底。 


圖2. 制備過程各階段樣品SEM照片


  為了獲得最佳性能的傳感器,研究團隊基于不同靜電紡絲時間(1、2和3 h)制備了具有不同厚度微米織物層的傳感器(MRSS-1、MRSS-2和MRSS-3)。結果顯示,MRSS-2性能最佳,具有寬工作范圍(120%)、低檢測限(0.02%)、高靈敏度(100-120%應變范圍內GF=2692)和高穩定性(11000次拉伸循環)。令人驚訝的是,傳感器在拉伸形變達到300%后人不會損壞,在工作范圍內仍能使用。此外,傳感器對于不同應變頻率的響應具有良好一致性。 


圖3. MRSSs的電機械性能。


  為了探究MRSS-2高拉伸性和穩定性的機理,研究團隊設置了三種不同結構的傳感器(E[L]、SLS和ESLSE)作為對照組。傳感器的拉伸性主要取決于導電通路在大應變下是否連通,而穩定性則與導電材料與柔性基底之間的界面結合以及柔性基底拉伸性能密切相關。結果表明,微米織物的存在是MRSS-2具備高拉伸性和穩定性的主要原因,微米織物穿插在部分石墨烯片層之間,增強了導電材料與柔性基底的界面結合;Ecoflex的浸潤是次要原因,Ecoflex浸潤使得導電材料與柔性基底的界面結合得到進一步強化,并與微米織物復合增強了柔性基底的拉伸性能。強化的界面結合一方面使得MRSS-2在大拉伸應變下產生了連續均勻且密集的裂紋,確保了導電通路的連通性而賦予了傳感器高拉伸性;另一方面與強化的柔性基底發揮協同作用,賦予了傳感器高穩定性。 


圖4. MRSS-2高拉伸性的機理探究。 


圖5.MRSS-2高穩定性的機理探究


  通過觀察拉伸時裂紋形貌以及受力情況,分析了不同靜電紡絲時間制備的傳感器拉伸性能存在差異的原因。更進一步,基于LSG多層結構以及裂紋形貌,提出了一種六層有限元并聯仿真模型來研究傳感器應變響應行為和失效機理。 


圖6. MRSSs拉伸時裂紋形貌與受力情況以及MRSS-2六層有限元并聯仿真結果。


  基于傳感器的優異性能,傳感器在人體運動監測、智能健康管理和人機交互領域表現出巨大的潛力。MRSS-2優異的拉伸性使得其能夠滿足全范圍人體運動信號監測的需求。更進一步,柔性可穿戴傳感器與神經網絡算法結合是未來傳感器發展的趨勢之一。算法通常根據信號特征進行分類識別,為了實現高分類準確率,需確保采集的信號具有高度一致性,這與傳感器的穩定性關系密切。基于傳感器的高穩定性,研究團隊根據信號類型的不同選擇了兩種不同結構的神經網絡算法來識別多種呼吸狀態和手勢,分類準確率分別高達94.29%和100%。 


圖7. MRSS-2用于全范圍人體運動監測及協同神經網絡算法實現多種呼吸狀態和手勢的智能識別


  中山大學生物醫學工程學院是論文第一單位,中山大學生物醫學工程學院碩士研究生劉海東是文章的第一作者,中山大學周建華教授和喬彥聰助理教授是論文的通訊作者、清華大學集成電路學院任天令教授,該研究成果得到了國家自然科學青年基金、深圳市科技計劃、深圳市優秀科技創新人才培養項目、清華大學北京信息科學與技術國家研究中心開放課題、廣東省傳感技術與生物醫學儀器重點實驗室的支持。


  論文鏈接: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/inf2.12511

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