Leaf‐Inspired Cellulose Ionogels Under Spatial Confinement with Synergistically Enhanced Mechanical and Sensing Performance for Flexible Sensors

材料科学 纤维素 纳米技术 韧性 极限抗拉强度 柔性电子器件 导电体 聚合物 离子液体 电导率 复合材料 网络结构 数码产品 弯曲 导电聚合物 离子电导率 各向异性 断裂韧性 离子强度
作者
Ailing Xu,Jiayu Liu,Yonggui Wang,Zefang Xiao,Yanjun Xie
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:36 (14) 被引量:11
标识
DOI:10.1002/adfm.202519010
摘要

Abstract Flexible sensing materials have garnered significant attention due to their application value in fields such as wearable electronics and medical monitoring. However, achieving a balance between mechanical performance and sensing performance remains a major challenge. Inspired by the vein network structure of Arabidopsis thaliana leaves and their ability to transmit electrical signals under mechanical stimulation, N, N‐dimethylacrylamide (DMAA), acrylamide (AM), and 1‐ethyl‐3‐methylimidazolium ethyl sulfate (EMIES) are introduced into a cellulose network skeleton, successfully preparing the microphase‐separated conductive ionogel through copolymerization. The solubility differences of polymer segments in ionic liquids induce microphase separation, while the spatial confinement effect of the cellulose skeleton regulated the growth and distribution of the microphase structure. The obtained ionogel exhibits excellent tensile strength (2.37 MPa) and toughness (4.27 MJ m −3 ). Meanwhile, the cellulose network structure positively contributes to ion transport ( σ EP 3 C 5 = 0.72 mS cm −1 ). The flexible sensor based on the EMIES/P(DMAA‐AM)/cellulose ionogel features a rapid response time (125 ms), good cycling stability, and environmental adaptability, enabling real‐time monitoring of human joint movements and facilitating human‐computer interaction. This spatial confinement strategy achieves synergistic enhancement of the mechanical properties and conductivity of ionogels, providing innovative insights for the design and application of high‐performance flexible sensors.
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
z1z1z发布了新的文献求助10
刚刚
丹江发布了新的文献求助10
1秒前
微笑妖妖完成签到,获得积分10
1秒前
标致靖仇发布了新的文献求助10
1秒前
maplesirup发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
4秒前
聪明的灵安完成签到 ,获得积分10
5秒前
勤恳万宝路完成签到,获得积分10
5秒前
Awen07发布了新的文献求助30
6秒前
慕青应助s1eepy采纳,获得10
6秒前
xiaofan发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
10秒前
10秒前
11秒前
11秒前
正直的夜天完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
delta发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
111发布了新的文献求助10
13秒前
贪吃的双下巴完成签到,获得积分10
14秒前
FY发布了新的文献求助30
15秒前
欧斯奥特曼完成签到 ,获得积分10
15秒前
16秒前
科研通AI6.4应助美好绝施采纳,获得10
17秒前
乘风的法袍完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
Harish完成签到,获得积分10
18秒前
Hello应助健明采纳,获得10
19秒前
orixero应助df采纳,获得10
21秒前
yun完成签到,获得积分10
22秒前
烟花应助司马惜儿采纳,获得10
22秒前
科研通AI6.2应助xiaofan采纳,获得10
22秒前
23秒前
24秒前
深情安青应助111采纳,获得10
25秒前
yqliu发布了新的文献求助10
26秒前
TI完成签到,获得积分20
26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
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
核安全综合知识2024版 500
Photothermal Science and Techniques 500
The Effective Clinical Neurologist 3ed 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 7714496
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9269829
关于积分的说明 20078878
捐赠科研通 7290962
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3298178
关于科研通互助平台的介绍 2452416
邀请新用户注册赠送积分活动 2305578