Ultralarge Curvature and Extreme Rapid Degradable Porous Wood Based Flexible Triboelectric Sensor for Physical Motion Monitoring

摩擦电效应 材料科学 能量收集 机械能 多孔性 可穿戴计算机 曲率 可穿戴技术 功率(物理) 纳米技术 声学 计算机科学 复合材料 嵌入式系统 量子力学 物理 数学 几何学
作者
Sheng Bi,Xu Han,Qiangqiang Chen,Buhan Gao,Luhua Chen,Zhengran He,Chengming Jiang
出处
期刊:Advanced materials and technologies [Wiley]
卷期号:8 (5) 被引量:20
标识
DOI:10.1002/admt.202201066
摘要

Abstract Flexible self‐power triboelectric nanogenerators (TENGs) have attracted worldwide attention in the fields of optoelectronic systems, communication, and biomedical diagnostics due to its outstanding energy collection capacity and high output potential. Wood, as a natural and environmental friendly material with excellent mechanical properties, is an ideal material for construction of high performance TENG. Herein, a porous wood based flexible triboelectric sensor (PWFTS) as a wearable motion testing system with ultralarge folding curvature and extreme high stability for real‐time body motion monitoring is presented. With an over 180° curving angle, the output power of the PWFTS from porous wood is more than 200% compared with that from natural wood. Moreover, a rapid degradation of as low as 48 h with extremely reliable repeatability and stability leads to an ideal candidate for wearable devices. The enhancement of such PWFTS may open up opportunities in innovative applications in various triboelectric devices and flexible integrated systems.
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
柏乌应助张777粒粒采纳,获得30
刚刚
隐形曼青应助隐形的芹菜采纳,获得10
1秒前
小顾完成签到 ,获得积分10
2秒前
lq8996完成签到 ,获得积分10
2秒前
缥缈洋葱发布了新的文献求助10
2秒前
隐形曼青应助机灵花生采纳,获得10
3秒前
Cruffin完成签到,获得积分10
3秒前
万能图书馆应助帅气之双采纳,获得10
3秒前
Rjy完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
000发布了新的文献求助50
4秒前
自信博完成签到,获得积分10
4秒前
dragon完成签到,获得积分10
5秒前
枫叶完成签到,获得积分10
6秒前
GuSiwen完成签到,获得积分10
6秒前
火山有点意思完成签到,获得积分10
7秒前
细腻的初翠应助小晨晨采纳,获得10
7秒前
怕黑雨竹完成签到,获得积分10
7秒前
英俊的铭应助小晨晨采纳,获得10
7秒前
8秒前
8秒前
张萌完成签到,获得积分20
8秒前
11完成签到,获得积分10
9秒前
wangwang完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
susong987完成签到,获得积分10
10秒前
康康米其林完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
舒适的白开水完成签到,获得积分10
10秒前
安详苠发布了新的文献求助10
10秒前
000完成签到,获得积分10
10秒前
马婧芸完成签到,获得积分20
10秒前
zzzzzzzzzj发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
11秒前
顾矜应助star采纳,获得10
11秒前
Nancy_xi完成签到,获得积分20
12秒前
儒雅篮球应助贝塔采纳,获得10
12秒前
12秒前
老豆完成签到 ,获得积分10
12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
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
The Oxford Handbook of Digital Classical Studies 550
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
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
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 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 7621120
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9196085
关于积分的说明 19711718
捐赠科研通 7192602
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272650
关于科研通互助平台的介绍 2435199
邀请新用户注册赠送积分活动 2267853