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先进材料(advanced material)前沿研究

1月前浏览755

文一:


 


多功能多孔软生物电子学

摘要:

软生物电子学与人体无缝对接,能够记录和调制曲线生物组织和器官,极大地推动了数字医疗、人机界面和机器人等领域的发展。尽管如此,由于对难以察觉、无负担和以用户为中心的舒适生物电子产品的繁重需求,棘手的挑战依然存在。多孔软生物电子学是一种建立不可察觉的生物电子系统库的新方法,这些系统与人体形成自然界面。在这篇综述中,我们概述了多功能多孔工程软生物电子学的发展和最新进展,旨在弥合活体生物和刚性非生物系统之间的差距。我们首先讨论了制造多孔、柔软和可拉伸生物电子材料的策略,强调了透气和不可感知生物电子材料级多孔工程的概念。接下来,我们总结了为皮肤保健应用设计的具有多孔配置的可穿戴生物电子设备和多模式系统。在皮肤下,我们讨论了由具有组织样顺应性的多孔生物电子学实现的可植入设备和系统。最后,还提出了现有的挑战和转化差距,以推动进一步的研究工作,实现多孔生物电子系统的实际和临床应用;因此,它彻底改变了传统的医疗保健和医疗实践,为长期、难以察觉、非侵入性和以人为本的医疗保健网络开辟了前所未有的机遇。

 

图:多孔软生物电子学发展简史。

 

图:静电纺纤维多孔生物电子学。

 

图:3D打印多孔生物电子学。


文二:


 


超薄橡胶生物光电刺 激器,用于无约束心脏刺 激

摘要:

在临床治疗和基础研究中,心脏的无限制电刺 激或起搏对于满足心血管疾病的迫切需求至关重要。在各种刺 激方法中,通过光电效应进行光照诱导的电刺 激,而不对跳动的细胞/组织或整个心脏进行任何遗传修饰,具有深远的益处。然而,一个关键的瓶颈在于缺乏具有组织状机械柔软性和可变形性的合适材料,以及足够的光电性能来实现有效的刺 激。在这里,我们介绍了一种超薄(<500 nm)、可拉伸和自粘的橡胶生物光电刺 激器(RBOES),它位于橡胶半导体纳米薄膜和透明、可拉伸的金纳米网导体的双层结构中。RBOES在拉伸20%时可以保持其光电性能。RBOES已被证实能有效加速人类诱导多能干细胞衍生心肌细胞的跳动。此外,通过重复脉冲光照射,用自粘RBOES进行光电刺 激,实现了离体灌注大鼠心脏的加速。

 

图:橡胶生物光电刺 激器。

 

图:橡胶半导体纳米薄膜的光电评估。

 

图:RBOES对CMs的光电刺 激。

 

图:灌注大鼠心脏的光电刺 激。


文三:


 


用于自适应动态变形和多模态操作的具有高变形性和刚度的磁性 kirigami 穹顶金属片

摘要:

柔软的变形材料在形状控制性能和功能方面具有更强的适应性。然而,一旦变形,它们就很难重新编程自己的形状,同时承担实现多种功能的负担。在这里,我们报告了一种具有高变形性和刚度的动态时空变形kirigami圆顶元片,它对动态变化的磁场有快速响应。与没有切口的连续圆顶相比,磁性kirigami圆顶的拱高是其两倍多,弯曲曲率是其1.5倍,结构刚度提高了7倍。元片实现了全向隆起和多模态平移和旋转波状变形,在2毫秒内快速响应变化的磁场。利用动态形状转换和与物体的自适应交互,我们展示了它在体素化动态显示和无需抓握的非磁性物体的远程磁多模态定向和旋转操纵中的应用。它具有超过自身重量40倍的高负载运输能力,以及处理不同材料(液体和固体)、尺寸、形状和重量的物体的多功能性。

 

图:磁性kirigami圆顶,具有高变形性和刚度。

 

图:在变化方向磁场下,磁性基里加米圆顶中的全向隆起。

 

图:磁性 kirigami 穹顶元片的时空动态变形。

 

图:元片在无需抓取的情况下对非磁性固体珠和水滴进行远程磁多模态操纵的应用。

 

图:旋转磁铁驱动无抓取力非磁性物体的远程磁旋转操作元板的应用。


文四:


 


高性能材料的定量仿生学


摘要:

对具有难以结合特性的材料的持续需求推动了生物启发和仿生(纳米)结构领域的巨大进步。这些材料混合了有序和无序,使得它们的结构难以描述,因而难以再现。他们的实际设计涉及在生物组织中发现的几何形状的近似复 制,旨在使用各种各样的人造分子和纳米级组件来实现所需的功能。尽管这种方法导致了许多高性能纳米复合材料的成功开发,但是在能源、水、健康和其他技术中对更好更好的材料的迅速增长的需求需要加速设计过程,多维性能评估,因此,向定量仿生学的转变。在这个视角中,我们从界面化学和物理的角度来探讨复杂生物材料的设计。分析了生物复合材料及其成功复 制的典型例子,提出了一个基于泰勒级数和性质差异的框架,量化了它们之间的相互依赖性。在泰勒展开中,考虑了五个限制其交叉产品的具体案例,包括界面差异的不连续性和组织的多重尺度。我们还讨论了如何整合理论,模拟和机器学习是中心的发展定量仿生学。这种方法通过利用具有高体积密度界面的材料、复杂结构的图形理论描述和分层多尺度结构,实现了 n 维逆向性能的优化。

 

图:属性相关性。a、 热性能和电性能之间的双向相关性。b、 断裂韧性、杨氏模量和密度的三向相关性和三维特性图。

 

图:界面作为减少生物材料性能相关性的工具。

 

图:具有丰富界面的生物激发纳米复合材料。

 

图:定量仿生学的理论方法。


文五:


 


激光诱导胶粘剂在微芯片转移印花中具有优异的附着力增强和还原能力


摘要:


基于可调和可逆粘合剂的转印技术,能够实现材料的异质集成,对于开发设想的电子系统至关重要。以快速和选择性的方式同时具有粘附增强和减少能力的粘合剂具有挑战性。在这里,我们报告了一种激光诱导粘合剂,其特征是在玻璃背衬上有一个几何形状简单的形状记忆聚合物层,具有出色的粘附调节能力,适用于可编程拾取和微芯片的非接触式打印。由于形状固定效应,选择性和快速的激光加热可在10毫秒内将粘合剂的粘合强度从千帕大幅提高到兆帕,从而实现精确和可编程的拾取。相反,通过形状恢复效应,可以在3ms内快速降低和消除增强的粘附力,从而实现非接触式打印。在各种低粘性平面、粗糙面和曲面上转移印刷微发光二极管(LED)和迷你LED的演示突显了这种粘合剂在确定性组装方面的不同寻常的能力


 

图:激光诱导粘合剂粘附调节过程的示意图和原理。

 

图:激光诱导胶粘剂的增粘特性。

 

图:激光诱导胶粘剂的增粘特性。

 

图:激光驱动微芯片在不同接收器上的非接触式转印演示。


来源:STEM与计算机方法
断裂复合材料化学半导体电子芯片理论自动驾驶材料机器人多尺度仿生数字孪生控制人工智能
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-12-18
最近编辑:1月前
江野
博士 等春风得意,等时间嘉许。
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力学研究与大数据科学交叉研究的相关概念

力学学科中使用大数据方法,本质上是采用数据提升预测能力,从而取代传统的基于物理原理的模型的准确性。力学信息学(Informatics of Mechanics) ——是一个跨学科的研究领域,结合了力学和信息科学的理论与方法。它主要研究如何利用信息技术(如大数据、人工智能和数值计算)来分析、建模和优化与力学相关的系统和过程。高通量力学测试(High-Throughput Mechanical Testing, HTMT)——是一种高效的力学性能测试方法,旨在快速、大规模、自动化地测试和评估材料的力学性能。通过自动化的实验平台、先进的传感器和数据分析技术,研究者能够在短时间内获得大量的材料性能数据,例如应力-应变曲线、杨氏模量、硬度、断裂韧性等。全场应变测试——通过测量材料表面在加载前后的变形,计算其应变分布。应变场分布图——以颜色图的形式显示应变场的大小和方向(类似于热图)。应变时间序列——显示某一点在加载过程中的应变-时间关系。裂缝路径和断裂模式——通过应变场的变化轨迹,识别裂纹的萌生位置、扩展路径和断裂失稳点。应变集中系数(SCF)——裂纹尖端的应变集中程度(高应变区)。数字图像相关技术(Digital Image Correlation, DIC)——是一种非接触式的全场应变测量技术,用于分析材料表面在加载(如拉伸、压缩、剪切、温度变化等)前后的变形和应变分布。与传统的应变片和应变计测量单点应变不同,DIC可在整个表面上实时测量应变场分布,并提供裂纹萌生位置、扩展路径和应变集中区域的可视化信息。电子散斑干涉技术(ESPI)——是一种基于激光干涉原理的非接触式全场应变和变形测量技术,适用于微小变形的高灵敏测量。光弹性法——是一种基于光的双折射现象来测量材料内部的应力分布的技术。该技术通常用于透明材料的应力分析。红外热成像法(IRT)——是一种基于热辐射原理的非接触式测量技术,用于监测材料表面温度场的变化,进而评估应变和裂纹扩展。X射线CT——通过X射线断层扫描,重建样品的内部3D结构。可用于无损检测岩石裂纹的扩展路径和裂纹体积。中子衍射——用于测量晶格的应变变化,用于评估残余应力和内部应力场。中子穿透能力强,适合测量大块金属或岩石的应变分布。数字孪生(Digital Twin, DT)——是一种虚实融合的前沿技术,通过在数字空间中创建与物理对象、过程或系统的“虚拟镜像”,以实时同步数据、仿真预测和优化决策。简而言之,数字孪生=物理实体 + 虚拟模型 + 实时数据交互。动态数据驱动 (Dynamic Data-Driven) 系统——是一种基于实时数据反馈的建模和仿真技术,它通过将实时数据注入数值模型中,从而动态更新、校正和优化物理系统的仿真模型。相比于传统的静态模型(模型参数固定不变),动态数据驱动模型(DDDAS, Dynamic Data-Driven Application Systems)具有实时更新、动态反馈和自我修正的能力。结构健康监测(Structural Health Monitoring, SHM)——是一种实时监测和评估结构物理状态的技术,通过传感器网络和数据分析,检测和预测结构的损伤、疲劳和退化情况,以便提前预警、优化维护和延长结构使用寿命。数据驱动的湍流建模——是一种利用数据科学和机器学习(ML)方法来构建和改进湍流模型的技术。与传统的基于雷诺平均纳维-斯托克斯(RANS)方程和大涡模拟(LES)的物理建模方法不同,数据驱动的湍流建模依赖实验数据、数值模拟数据(如DNS数据)和大规模数据集,通过机器学习算法自动发现湍流模型的未知项或优化模型参数。 来源:STEM与计算机方法

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