一种采用超弹性模型和赫兹接触模型的柔性压力传感器
据麦姆斯咨询报道，近期，厦门大学吴德志教授、王凌云教授团队联合北京控制工程研究所的研究人员共同提出一种采用超弹性模型和赫兹接触模型进行对比的主动设计策略，以开发具有高度可定制灵敏度和线性度的柔性压力传感器。
基于该传感器优越的机电性能，展示了其在生理信号识别方面的潜在应用。
该设计策略将为下一代可穿戴设备等应用场景提供更多可定制的工作范围和线性灵敏度。
a）本研究开发的灵敏度和线性度可定制的传感器设计概念；b）基于微结构的传感器工作机理；c）基于面投影微立体光刻（pμsl）3d打印技术，实现精度为10μm的多级突起主动设计
触觉压力传感器在柔性电子产品中具有重要意义，具有多尺度层次特性的不规则微结构被动设计为实现有压连续变形提供了最佳解决方案。以往，已有研究人员将转印的自然界微结构模板（例如花粉粒或花瓣、人体皮肤、砂纸、kirigami图案）或mems制造的人工图案用于制造压阻式传感器的有源层。
不过，这种被动设计策略缺乏基于基本接触原则或模型的合理优化设计，导致目标性能受限，使得在所需的工作范围内实现高度可定制的灵敏度和线性度仍然是一个关键挑战。为此，以主动而非被动的方法来定制微结构，有望从根本上解决这个问题，通过适当的理论计算，可以进一步明确微结构的形态和空间参数。
该项工作中，研究人员基于敏感材料超弹性力学特性，提出一种新的微结构主动设计策略。与简单地在超弹性材料上应用赫兹接触可能导致弹性接触偏移不同，研究人员改进的接触理论模型可以参考相应的有限元分析（fea）仿真更精确地预测变形参数，从而实现微型传感器的目标设计和性能实现。
a）带有mwcnt/pdms敏感薄膜的传感器示意图；b）柔性压力传感器的制造工艺：c）多级突起的3d表面扫描图像；d）具有不同灵敏度的灵敏度定制层sem图像
研究人员设计制备了三个传感器原型，这些传感器原型在预定的工作范围（约200 kpa）内表现出高度可定制的灵敏度（0.7、1.0和1.3 kpa⁻¹）和高线性度（r₂≈0.99），特别是在预定压力下具有明显的抗饱和补偿。
此外，传感器原型还具有12.5/37.5 ms的快速响应/释放时间、35 pa的微小检测限（lod）以及超过10000次重复加载/卸载循环的良好可重复性。这种直接、主动的设计理念将赋能更多以需求为导向的应用场景（包括可定制的工作范围和线性灵敏度）。
a–c）δ i/i0与施加压力（范围为0~200 kpa）关系表明，基于超弹性机制的预制目标灵敏度分别为0.7、1.0和1.3 kpa⁻¹；d）半径为300 μm的均匀微结构传感器的灵敏度性能；e）检测限度；f）传感器的响应/释放时间；g）−2~2 v电压下的欧姆特性；h）10000次加载/卸载循环下的传感可重用性
此外，研究人员成功展示了该柔性压力传感器在动态活动和手势识别方面的潜在应用，验证了通过这种主动的设计策略，可以灵活计算、预设计和制造具有所需灵敏度和线性度的柔性压力传感器。未来，基于该设计策略的柔性压力传感器有望通过机器学习成为人机交互的首选。
a–b）下肢关节在不同运动时的生理信号变化；c）用于手势信号识别的传感器连接位置；d）五种测试手势；e）基于微结构的传感器在执行测试手势时记录的周期性电阻变化；f）由10倍机器学习得到的权重区分混淆矩阵，预测准确率>86.0%；g）二元交叉熵损失用于评估损失函数有效性，插图显示了快速算法收敛下的预测精度
该研究获得国家自然科学基金项目、国家重点研发计划项目、中央引导地方科技发展专项资金项目以及精密转动和传动机构长寿命技术北京市重点实验室的支持。
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a）本研究开发的灵敏度和线性度可定制的传感器设计概念；b）基于微结构的传感器工作机理；c）基于面投影微立体光刻（pμsl）3d打印技术，实现精度为10μm的多级突起主动设计
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不过，这种被动设计策略缺乏基于基本接触原则或模型的合理优化设计，导致目标性能受限，使得在所需的工作范围内实现高度可定制的灵敏度和线性度仍然是一个关键挑战。为此，以主动而非被动的方法来定制微结构，有望从根本上解决这个问题，通过适当的理论计算，可以进一步明确微结构的形态和空间参数。
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a）带有mwcnt/pdms敏感薄膜的传感器示意图；b）柔性压力传感器的制造工艺：c）多级突起的3d表面扫描图像；d）具有不同灵敏度的灵敏度定制层sem图像
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a–c）δ i/i0与施加压力（范围为0~200 kpa）关系表明，基于超弹性机制的预制目标灵敏度分别为0.7、1.0和1.3 kpa⁻¹；d）半径为300 μm的均匀微结构传感器的灵敏度性能；e）检测限度；f）传感器的响应/释放时间；g）−2~2 v电压下的欧姆特性；h）10000次加载/卸载循环下的传感可重用性
此外，研究人员成功展示了该柔性压力传感器在动态活动和手势识别方面的潜在应用，验证了通过这种主动的设计策略，可以灵活计算、预设计和制造具有所需灵敏度和线性度的柔性压力传感器。未来，基于该设计策略的柔性压力传感器有望通过机器学习成为人机交互的首选。
a–b）下肢关节在不同运动时的生理信号变化；c）用于手势信号识别的传感器连接位置；d）五种测试手势；e）基于微结构的传感器在执行测试手势时记录的周期性电阻变化；f）由10倍机器学习得到的权重区分混淆矩阵，预测准确率>86.0%；g）二元交叉熵损失用于评估损失函数有效性，插图显示了快速算法收敛下的预测精度
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