ACS Appl. Mater. Interfaces:利用功能化石墨烯多层的韧性断裂准确监测小应变,用于音色识别

西南交通大学Yang Tingting等报道了基于功能化石墨烯多层(FGMs)韧性断裂的应变传感器设计策略,其中导电路径逐渐断开以确保高灵敏度,同时极大地改善了传感器的线性响应。含氧官能团的存在在灵敏层的变形和断裂行为中起关键作用。在0-2.5%的应变范围内,同时实现了高灵敏度(~200)和高线性度(R2~0.99936)。此外,该传感器还显示出超低检测极限(ε<0.001%),超快速响应(响应时间~50 μs),良好的稳定性以及与复杂曲面制造兼容的良好图案化能力。这些出色的性能使基于FGM的应变传感器能够准确区分声音的幅度和频率,突出了该传感器作为人类语音检测智能设备的潜力。这种传感器在智能皮肤、可穿戴电子器件、机器人技术等领域具有潜在的应用。

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成果介绍

灵敏度和线性度是柔性应变传感器的两个关键参数。尽管引入微结构可以有效地提高灵敏度,但是导电路径的突然中断又导致线性度变差。在实际应用中,为了精确检测细微的应变,同时需要高灵敏度和高线性度。

有鉴于此,近日,西南交通大学Yang Tingting等报道了基于功能化石墨烯多层(FGMs)韧性断裂的应变传感器设计策略,其中导电路径逐渐断开以确保高灵敏度,同时极大地改善了传感器的线性响应。含氧官能团的存在在灵敏层的变形和断裂行为中起关键作用。在0-2.5%的应变范围内,同时实现了高灵敏度(~200)和高线性度(R2~0.99936)。此外,该传感器还显示出超低检测极限(ε<0.001%),超快速响应(响应时间~50 μs),良好的稳定性以及与复杂曲面制造兼容的良好图案化能力。这些出色的性能使基于FGM的应变传感器能够准确区分声音的幅度和频率,突出了该传感器作为人类语音检测智能设备的潜力。这种传感器在智能皮肤、可穿戴电子器件、机器人技术等领域具有潜在的应用。

图文导读

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图1. 断裂行为。

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图2. 机电性能。

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图3. 理论模型与结果。

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图4. 含氧官能团的作用。

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图5. 在平面和曲面上的FGM图案。

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图6. 基于FGM的传感器对声学振动的响应。

文献信息

Accurate Monitoring of Small Strain for Timbre Recognition via Ductile Fragmentation of Functionalized Graphene Multilayers
(ACS Appl. Mater. Interfaces, 2020, DOI:10.1021/acsami.0c16855)

文献链接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.0c16855

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