杨轶

在这项研究中，我们开发了一种通过应变调制实现自适应灵敏度的 GAT。受织网蜘蛛听觉传感机制的启发，GAT装置利用类似的原理来提高其性能。该装置设计独特，采用带有振动翼的中空结构，通过允许更大的结构变形自由度，大大提高了压阻灵敏度。这增强了 GAT 在复杂环境中探测微弱声学信号的能力。

有鉴于此，清华大学任天令教授，杨轶副教授和田禾副教授（共同通讯作者）团队研究了具有明显NDR拉伸响应的石墨烯纺织品应变传感器，为机理研究提供了必要的研究平台。对单纤维束的开创性测量证实了亚几何尺度上NDR效应的存在。基于拉伸形貌的原位表征和测量结果，进行了定量行为分析，全面揭示了全范围拉伸电响应的起源。结果表明，产生NDR效应的主要因素是纤维在纤维束中的相对位移。基于神经脉冲样拉伸响应，进一步论证了纺织品应变传感器在阈值检测和近传感器信号处理方面的应用潜力。本文提出的NDR行为模型可以为可穿戴智能纺织品的设计和应用提供参考。

多年来，任天令团队一直深耕石墨烯材料。该团队表示，传统的压电式应变传感器，主要以半导体或金属材料为基础，由于其非柔性、灵敏度低、检测范围窄等缺点，而无法用于可穿戴应变传感器。而石墨烯具有优异的电学特性、力学特性、光学特性，比如其杨氏模量可达 1TPa，单层透光率达到 97%，故此石墨烯成为柔性应变传感器的理想材料之一。