1. 成果简介
压电聚合物纤维具有很好的形状适应性和能量转换能力，是可穿戴和健康监测领域中智能织物的重要基础元素。但由于聚合物压电性能相对较低，实现高性能的智能聚合物纤维仍面临着技术挑战。韩国成均馆大学Miso Kim与韩国延世大学 Kim合作，在发表题为“ yarns for and ”的研究论文，报道了一种兼具结构强度和机械柔韧性的高性能压电纱线。
作者通过在聚偏氟乙烯-三氟乙烯共聚物（P()）中添加适量的钛酸钡（）纳米颗粒，促进了电纺过程中电活性β相的形成，从而显着增强了压电性能。随后将电纺薄膜扭转为纱线结构时，掺杂的P()纤维表现出显着提高的弹性模量和延展性，验证了纺织材料抵御重复物理损伤的能力。值得注意的是，压电纱线在低应变速率和高应变速率下的机械行为相似，实现了精确可靠的信号生成。当与定制的机器学习算法（例如多核的卷积神经网络）结合使用时，该工作的自供电压电纱线传感装置可以有效监测和识别人体的运动信号，在监测七种人体活动时的准确率达到99.6%。
2. 图文详情
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Figure 2 Optimization of the BTO doping concentration based on the structural and piezoelectric characterization of pristine P(VDF-TrFE) and BTO-P(VDF-TrFE) fiber mats
Figure 3 Formation of the piezo-yarn, and its structural and piezoelectric characterization. (A-I) Image of the piezo-yarn
Figure 4 Mechanical characterization of the BTO-15 mat and yarn specimens
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3. 文献信息
Dabin Kim, Ziyue Yang, Cho, Park, Dong Hwi Kim, Lee, Ryu, Kim,* Miso Kim,* yarns for and ， . 2023; .
文章来源：能源学人
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