Stretchable Strain Sensors Based on Liquid Metal Channels with Simultaneous Significant Improvements in Linearity and Sensitivity

材料科学 线性 灵敏度(控制系统) 弹性体 可穿戴计算机 拉伤 可穿戴技术 液态金属 复合材料 结构健康监测 光电子学 理论(学习稳定性) 响应时间 纳米技术 频道(广播) 电极 可伸缩电子设备 声学 无线传感器网络 补偿(心理学) 变形(气象学) 软机器人 金属
作者
Yao Bin,Yaxuan Zhu,Fengdeng Jin,Liu Zhang,Ziqi Meng,Lei Shi,Guang Yang,Qibin Yuan,Yifei Wang,Xinyi Li,Weiqiang Zhang,Haijun Su,Xuechang Zhou
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:36 (12) 被引量:7
标识
DOI:10.1002/adfm.202517648
摘要

Abstract Achieving high linearity, sensitivity, and stability simultaneously in stretchable strain sensors is critical for applications such as wearable electronics, human–machine interfaces, and structural safety monitoring. However, balancing these attributes remains a significant challenge. Here, a stretchable liquid metal (LM)‐based strain sensor that combines exceptional linearity ( R 2 ≈ 0.996 over 0% to 120% strain), sufficient sensitivity (≈8), and high stability (low drift error of ≈1.2% at 50% strain for 12 h, >10 000 stretching cycles) is presented. The sensor is constructed from an LM channel embedded with soft elastomeric foam infused with LM, all encapsulated in an elastomer. The embedded foam acts as a strain‐responsive gate, controlling the connectivity pathways of the LM for electron flow. Under strain‐free conditions, the LM exhibits high connectivity and low resistance, while under tensile deformation, it transitions to reduced connectivity and increased resistance, resulting in a highly linear resistance‐strain response. Notably, the sensor's exceptional linearity simplifies calibration, reduces installation complexity, and ensures accurate measurements even under pre‐strain or zero‐clearing conditions. By integrating these key performance features, this sensor provides an effective solution for accurate strain sensing in wearable electronics, structural health monitoring, and human–machine interaction applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
vampv举报市井小民求助涉嫌违规
1秒前
wonderful完成签到,获得积分10
3秒前
zzn完成签到,获得积分10
3秒前
Orange应助dl采纳,获得10
3秒前
SciGPT应助风很大采纳,获得10
4秒前
Horizon发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
慕青应助自然觅松采纳,获得10
6秒前
arniu2008应助会飞的猪采纳,获得20
6秒前
所所应助xmn采纳,获得10
7秒前
8秒前
地球发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
10秒前
tmw发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
彭于晏应助欧米伽采纳,获得10
12秒前
温特完成签到 ,获得积分10
13秒前
111发布了新的文献求助10
14秒前
Decade发布了新的文献求助10
15秒前
CodeCraft应助小白采纳,获得10
16秒前
清秀斓发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
19秒前
tmw完成签到,获得积分10
22秒前
贪玩的初雪关注了科研通微信公众号
22秒前
莫囿于渊完成签到,获得积分10
22秒前
v0id应助QQ采纳,获得10
22秒前
璇儿的完成签到 ,获得积分10
23秒前
dahe应助152455采纳,获得10
23秒前
科研通AI6.4应助152455采纳,获得10
24秒前
25秒前
于听枫完成签到 ,获得积分10
25秒前
ALALAL完成签到,获得积分10
26秒前
在水一方应助研友_ZeqQmZ采纳,获得10
26秒前
28秒前
科研通AI6.4应助宛千皓采纳,获得10
29秒前
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
全员动态考核,锚定高质量发展:读懂同济大学教师人事改革新政的深层价值 900
Health Psychology 800
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Römisch-Germanische Forschungen 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7595044
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9171857
关于积分的说明 19633474
捐赠科研通 7172469
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267793
关于科研通互助平台的介绍 2432572
邀请新用户注册赠送积分活动 2260806