Nature Communications|柔性高密度、高灵敏应变传感器阵列(柔性应变传感/界面调控/电子皮肤/柔性电子)

复旦大学武利民( Limin Wu李卓( Zhuo Li)团队,在《Nature Communications》上发布了一篇题为“High-density, highly sensitive sensor array of spiky carbon nanospheres for strain field mapping”的论文。论文内容如下:

一、 摘要

在工程应用中,准确地映射应变分布对于评估应力集中和估计疲劳寿命至关重要。然而,传统的应变传感器阵列在平衡灵敏度和传感密度以实现有效的应变映射方面面临巨大挑战。在本研究中,作者基于带刺纳米球间的F-N隧穿效应利用单分散尖刺状碳纳米球聚二甲基硅氧烷制备了一种高密度应变传感器阵列所制备的传感器在0%到60%的应变范围内可以实现高达70,000的灵敏度、100pixel /平方厘米的感测密度并保持99%以上的对数线性。每个单元中尖刺状碳纳米球高度有序组装也确保了单元间高度一致性(标准偏差≤3.82%)。此外,该传感器阵列可以共形覆盖不同的表面,从而能够准确地获取应变分布。该感测阵列为柔性电子、软体机器人、生物力学和结构健康监测等各种应用中的应变场映射提供了便捷的方法。

二、背景介绍

应变场映射提供了整个结构中应变的全面分布,因此开启了许多传统离散应变传感器无法实现的机会。目前,光学方法主要用于全场应变映射,因为它们具有较高的空间分辨率。然而,该方法容易受到光照条件的影响,并且通常需要复杂的离线计算才能将光学数据转换为应变场。在这方面,可拉伸应变传感器阵列以其更高的可靠性和更低的计算复杂度而成为一种有前途的替代方案。但是,它们目前的空间分辨率对于许多实际应用来说是不足的。因此,提高传感器密度以获得理想的空间分辨率来进行应变场映射是至关重要的。

尽管如此,应变传感阵列的设计在平衡传感密度和灵敏度方面面临巨大挑战,这两个参数都是这种阵列的关键参数。当前的柔性应变传感器主要依赖于三种典型机理来获得高灵敏度:裂纹扩展、接触电阻渗流机理。裂纹扩展传感器只能监测垂直于裂纹方向的变形。为实现全方位感知,通常需要多个传感器,常常以玫瑰花状配置或多层堆叠结构的形式进行排列。然而,这种方法不可避免地增加了传感单元的尺寸,降低了传感密度。基于接触电阻和渗流机理的传感器依赖于导电通路的断裂来进行感应。由于导电通路的分布及其在拉伸过程中的变化在不同的传感单元之间是随机变化,因此传感器的尺寸必须足够大,来确保单元间的一致性,但这也限制了传感器的传感密度。

为了解决这个问题,作者提出了一种基于Fowler-Nordheim(F-N)隧穿效应的传感机理,该机理基于有序排列

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/870747.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

星环科技推出语料开发工具TCS,重塑语料管理与应用新纪元

5月30-31日,2024向星力未来数据技术峰会期间,星环科技推出一款创新的语料开发工具——星环语料开发工具TCS(Transwarp Corpus Studio),旨在通过全面的语料生命周期管理,极大提升语料开发效率,助…

批量提取PDF中表格内容

1 背景 从PDF文件获取表格中的数据,也是日常办公容易涉及到的一项工作。比如我们想获取某公司年报里面的表格数据,PDF动辄上百页的数据。 2 传统方法 一个一个从PDF表格中复制,然后粘贴到Excel表格中,效率太低了。 3 办公自动…

云计算【第一阶段(29)】远程访问及控制

一、ssh远程管理 1.1、ssh (secureshell)协议 是一种安全通道协议对通信数据进行了加密处理,用于远程管理功能SSH 协议对通信双方的数据传输进行了加密处理,其中包括用户登录时输入的用户口令,建立在应用层和传输层基础上的安全协议。SSH客…

synchronized关键字详解(全面分析)

目录 synchronized关键字详解1、synchronized关键字简介2、synchronized作用和使用场景作用使用场景①、用在代码块上(类级别同步)②、用在代码块上(对象级别同步)③、用在普通方法上(对象级别同步)④、用在静态方法上(类级别同步)总结: 3、synchronized底层原理&am…

【初阶数据结构】2.顺序表

文章目录 1.线性表2.顺序表2.1 概念与结构2.2 分类2.2.1 静态顺序表2.2.2 动态顺序表 2.3 动态顺序表的实现2.4 顺序表算法题2.4.1 移除元素2.4.2 删除有序数组中的重复项2.4.3 合并两个有序数组 2.5 顺序表问题与思考 1.线性表 线性表(linear list)是n…

SpringBoot使用Redisson操作Redis及使用场景实战

前言 在SpringBoot使用RedisTemplate、StringRedisTemplate操作Redis中,我们介绍了RedisTemplate以及如何SpringBoot如何通过RedisTemplate、StringRedisTemplate操作Redis。 RedisTemplate的好处就是基于SpringBoot自动装配的原理,使得整合redis时比较…

防火墙安全策略练习

目录 实验拓扑 实验要求 实验思路 实验步骤 1.配置交换机,划分接口的vlan,配置ISP 2.配置防火墙 3.接下来在WEB界面进行所有安全策略操作 配置接口 创建安全区域: 创建地址: 时间段: 安全策略部分&#xff…

地理信息科学在灾害管理中的应用:GIS构建防灾减灾的智慧防线

在全球气候变化与人类活动加剧的背景下,自然灾害频发,给社会经济发展带来了严峻挑战。本文将深入分析GIS在灾害预测、评估和响应中的核心作用,展示其如何为构建更加安全、韧性的社会提供智慧解决方案。 灾害预测:GIS的“先知”之…

JavaScript青少年简明教程:为何学习JavaScript及JavaScript简介

JavaScript青少年简明教程:为何学习JavaScript及JavaScript简介 JavaScript最初是为web浏览器(前端开发)设计的。它可以在所有现代浏览器中运行,包括Chrome, Firefox, Safari, Edge等。 这意味着JavaScript代码可以在任何能运行…

docker中mysql设置lower_case_table_names配置的坑

前沿 今天在使用flowable流程框架的时候,遇到一个问题。需要配置MySQL数据库以实现表名大小写不敏感。本以为这是一个简单的任务,却耗费了我两个多小时的时间。 docker容器中修改配置,重启不成功 我们前提是容器中的mysql中已经有很多数据…

判断链表中是否有环(力扣141.环形链表)

这道题要用到快慢指针。 先解释一下什么是快慢指针。 快慢指针有两个指针,走得慢的是慢指针,走得快的是快指针。 在这道题,我们规定慢指针一次走一步,快指针一次走2步。 如果该链表有环,快慢指针最终会在环中相遇&a…

微调及代码

一、微调:迁移学习(transfer learning)将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集。 二、步骤 1、在源数据集(例如ImageNet数据集)上预训练神经网络模型,即源模型。 2、创建一个新的神经网络模型&#xff…

大数据基础:Hadoop之Yarn重点架构原理

文章目录 Hadoop之Yarn重点架构原理 一、Yarn介绍 二、Yarn架构 三、Yarn任务运行流程 四、Yarn三种资源调度器特点及使用场景 Hadoop之Yarn重点架构原理 一、Yarn介绍 Apache Hadoop Yarn(Yet Another Reasource Negotiator,另一种资源协调者)是Hadoop2.x版…

LLM-向量数据库中的索引算法总结

文章目录 前言向量数据库介绍索引方法倒排索引KNN 搜索近似 KNN 搜索Product Quantization(PQ)NSW 算法搜索HNSW 前言 向量数据库是当今大模型知识库检索落地实践的核心组件,下图是构建知识库检索的架构图: 首先会将相关文档数据向量化嵌入到向量化数据…

达梦数据库dm8安装步骤及迁移

目录 前言: 一、安装部署 1、下载 2、创建用户及安装目录 3、挂载下载的镜像 4、环境配置 5、安装 二、基本使用 1、DM工具使用 2、兼容性配置 2.1 兼容GBK字符集编码 2.2 兼容UTF-8字符集编码 3、创建用户和密码,表空间 4、整理数据库配置 5、启动脚本设置 …

JavaSE学习笔记之内部类、枚举类和基本类型包装类

今天我们继续复习Java相关的知识,和大家分享有关内部类等方面的知识,希望大家喜欢。 目录​​​​​​​ 内部类 成员内部类 ​编辑 静态内部类 局部内部类 匿名内部类 枚举类 定义方法 基本类型包装类 自动装箱和拆箱 内部类 成员内部类 成…

使用 Google 的 Generative AI 服务时,请求没有包含足够的认证范围(scopes)

题意: Google generativeai 403 Request had insufficient authentication scopes. [reason: "ACCESS_TOKEN_SCOPE_INSUFFICIENT" 问题背景: I have tried the simple POC for generativeai on its own to do generate_content and it works…

Python酷库之旅-第三方库Pandas(017)

目录 一、用法精讲 41、pandas.melt函数 41-1、语法 41-2、参数 41-3、功能 41-4、返回值 41-5、说明 41-5-1、宽格式数据(Wide Format) 41-5-2、长格式数据(Long Format) 41-6、用法 41-6-1、数据准备 41-6-2、代码示例 41-6-3、结果输出 42、pandas.pivot函数 …

【单片机毕业设计选题24059】-太阳能嵌入式智能充电系统研究

系统功能: 系统由太阳能电池板提供电源, 系统上电后显示“欢迎使用智能充电系统请稍后”, 两秒钟后进入主页面显示。 第一行显示太阳能电池板输入的电压值 第二行显示系统输出的电压值 第三行显示采集到的太阳能电池板温度 第四行显示设置的太阳能…

回归损失和分类损失

回归损失和分类损失是机器学习模型训练过程中常用的两类损失函数,分别适用于回归任务和分类任务。 回归损失函数 回归任务的目标是预测一个连续值,因此回归损失函数衡量预测值与真实值之间的差异。常见的回归损失函数有: 均方误差&#xff…