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离子电路丨中国人民大学Adv. Funct. Mater.: 离子墨水直写制备耐摩擦离子电路

安尧30
机器学习人工智能模式识别离子电路柔性电子离子导体互穿网络聚离子液体聚氨酯离子墨水直写直写打印喷墨打印耐磨材料防水离子电路湿度稳定性多信号识别人机交互智能传感

第一作者:安尧

共同第一作者:吴君石

通讯作者:贺泳霖

通讯单位:中国人民大学

论文DOI:10.1002/adfm.202413434


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本研究提出了一种名为离子墨水直写(DIIW)技术,利用聚离子液体(PILs)与聚氨酯(PU)形成的互穿网络,制造出一种可抵抗砂纸磨损或胶带剥离破坏的图案化离子电路。此外,利用在油性PU内部聚合疏水离子液体,实现了防水离子电路,减少了环境湿度的影响。这种离子电路还能在人工智能(AI)的辅助下感知温度、压力和按压形状等信号。


背景介绍

在人机交互技术领域,离子导体因其柔性、生物兼容性和抗磁干扰等特性而受到重视。随着智能医疗、运动监测和智能家居等应用的兴起,对集成多种功能的离子电路的需求不断增长。这些电路需要精确的图案化技术来控制结构和布局,以实现模块间的协同和复杂功能的实现。然而,现有图案化方法面临耐磨性和环境稳定性的挑战,较差的耐磨性会导致离子电路因为频繁接触导致磨损或脱落而失效,电路的可靠性和寿命因此受到严重影响。因此,开发一种既耐磨又对环境湿度不敏感的离子电路图案化技术,对于推动人机交互技术的发展具有重要意义。

由此,该工作开发了DIIW技术为离子电路的图案化提供了一种新方法。通过离子液体聚合,与PU形成互穿网络,能显著提高了离子电路的抗损伤能力。这种方法的简单性允许使用直接书写、盖章或喷墨打印等各种方法进行图案化。此外,这些电路对湿度变化不敏感,比传统的基于水凝胶的对应物更适合长期使用。

图1:离子墨水直写技术(DIIW)的过程和基于聚氨酯和离子液体形成的互穿网络的示意图。同时介绍了合成的聚氨酯的应力-应变曲线、不同配方的聚氨酯的杨氏模量和断裂伸长率比较、聚离子液体(PILs)聚合前后的FT-IR光谱、PU在离子液体中膨胀和脱溶剂的曲线、PU和PILs互穿PU的透明度比较以及PILs互穿PU在水下浸泡12小时前后的照片。

图2 展示了通过书写、盖章和喷墨打印方法准备的图案的示意图和光学照片。还提供了离子电路的横截面和光学图像、横截面的SEM和不同区域的元素分布。

图3提供了砂纸磨损和胶带剥离测试的图表和离子电路的电阻变化。还包括了磨损前后离子电路的SEM和EDS图像以及不同湿度条件下离子电路的电阻稳定性测试。

图4 展示了基于DIIW方法制备的稳定且耐磨的离子网络与AI模型结合实现多信号识别的示意图。还包括了不同温度、压力和按压形状下信号识别的流程图、分类结果的混淆矩阵以及预测的ROC曲线和AUC区域。


小结

本研究开发的离子墨水直写技术为离子电路的制备提供了一种新的可批量制备的图案化方法。通过PILs和PU的互穿网络,显著提高了离子电路的抗磨损能力。这种方法的简单性允许使用直接书写、盖章和喷墨打印等各种方法进行图案化。并且,这些电路对湿度变化不敏感,比传统的基于水凝胶的对应物更适合长期使用。此外,在人工智能的帮助下,这种离子电路具有感知温度、压力和按压形状的多重信号的能力。互穿网络为制造耐磨稳定的耐磨离子电路提供了一种简单实用的解决方案。

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