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华南理工大学钟勇团队AFM:基于催化剂扩散的自封装液态金属-硅胶油墨赋能驱感一体化软体机器人

高分子科学前沿  · 公众号  · 化学  · 2024-10-14 07:50

正文

液体性质和金属导电性的独特组合扩展了液态金属(LM)在可拉升导体、柔性传感器等各种功能系统中的应用,但是由于巨大的表面张力,其发展仍然具有挑战性。目前,导电复合材料通常由柔性基体和导电填料直接组成,缺乏封装层,难以避免外部环境因素导致的导电性下降问题。同时,当前柔性传感器功能层和相应电极的特殊组成结构需要多步骤复杂的制造和组装工艺,很难准确快速地实现两者的无缝集成,严重制约了具有复杂形状和结构的柔性传感器的设计,限制了其潜在的应用。此外,为了解决大多数软体机器人缺乏实时感官反馈的问题,将柔性传感器直接一体集成到软体机器人中,模仿生物器官的结构和功能,以实现有效的感官识别和多任务处理是至关重要的。因此,研究通用和可扩展的制造技术,探索一种结合了高导电性、柔性和封装层优点的导电复合材料,是开发柔性传感器和构建驱感一体化软机器人的迫切挑战。

近日,华南理工大学钟勇副教授团队报告了一种具有催化剂扩散效应的导电液态金属-硅胶(LMS)油墨,用于直接制备柔性和可拉伸的自封装导电复合材料和基于TENG的自封装柔性触觉传感器。通过引入乙烯基硅油和铂催化剂解决纯液态金属高表面张力的挑战,以获得具有优异打印性能的LMS油墨。将硅胶中的交联剂和催化剂分别放在支撑基质和LMS油墨中单独使用,结合嵌入式3D打印工艺,当LMS油墨在支撑基质的打印过程中,催化剂沿着打印路径向外扩散,固化LMS油墨周围的硅胶,实现LMS油墨的自封装,进而构建柔性传感器,实现其电极层和功能层的一体集成。此外,将LMS油墨和硅胶油墨按照指定的路径依次在支撑基质中打印,一步完成了具有复杂空腔结构的自感知软体机器人仿生手指的设计和制作,实现了传感器和执行器的一体化。相关研究成果以“Flexible Triboelectric Sensor based on Catalyst-Diffusion Self-Encapsulated Conductive Liquid-Metal-Silicone Ink for Somatosensory Soft Robotic System”为题发表在Advanced Functional Materials上。论文第一作者为华南理工大学博士生鲜帅,通讯作者为钟勇副教授
具有催化剂扩散效应的LMS油墨
在这项工作中将乙烯基硅油和铂催化剂添加到液态金属中以降低其表面张力增加其润湿性,制备了具备打印性能和催化剂扩散效应的导电LMS油墨。将催化剂和交联剂分开使用(铂催化剂置于LMS油墨中,交联剂置于支撑基质中),油墨和支撑基质仅在接触时固化,从而实现按需打印-固化过程。利用嵌入式3D打印工艺,LMS油墨在支撑基质中按照指定路径打印时,LMS油墨中的催化剂随着打印路径小范围地向外扩散,此时乙烯基硅油的C꞊C与交联剂中的Si-H在催化剂的作用下反应生成Si-C,从而形成三维交联网络,因此LMS油墨周围的硅胶均会被固化,从而实现LMS油墨的自封装,得到自封装导电复合材料(SELCCM)。
图1. 具有催化剂扩散效应的LMS的概念设计图,用于在嵌入式3D打印过程中制造可拉升导体、柔性传感器和软体机器人。

图2. LMS油墨的表征。

自封装导电复合材料(SELCCM)
由于液态金属颗粒氧化层的存在,SELCCM最初是不导电的,但在加压激活后,微滴破裂并熔化形成通路,将原始打印路径转变为导电通路,进而展现出良好的导电性(约3.5×105 S/m)。同时,自封装硅胶层的存在赋予SELCCM优异的抗损伤性,即使经受各种变形如扭曲、弯曲和拉伸等,依旧展现出稳定的导电性。此外,由于LMS油墨独特的激活原理,功能电路(如一次性按压开关)可以直接打印,而无需额外的结构设计。
图3. SELCCM的形貌表征及激活示意图。
图4. SELCCM的电学性能及应用。
自供电的自封装柔性触觉传感器(SEFTS)
LMS油墨具有足够的柔性和优异的导电性,是TENG应用中导电电极的理想候选材料。通过将LMS墨水的打印路径扩展到规则矩阵中,可以获得基于单电极TENG的自供电、可穿戴自封装柔性触觉传感器。在此过程中,得益于LMS油墨和支撑基质中均含有大量的乙烯基硅油,电极层和摩擦层在固化成形的过程中会相互无缝连接,因而在一步制备中实现了电极层和摩擦层的同步制备和无缝集成,构建了一体化的柔性传感器,增加其可靠性。研究表明该传感器表现出出色的灵敏度(0.308 V/kPa)、高线性度(约0.99)、良好的耐用性(超过10,000次循环)以及在变化的外力下稳定的频率响应。
图5. SEFTS的电学性能和传感性能表征。
基于SEFTSs的智能感知与识别应用
由于所设计的SEFTS具有良好的可拉伸性、自供电能力、优异的电性能和稳定的鲁棒性,可进一步发展为可穿戴传感器,容易地附着在人体关节上,以实时、快速、灵敏和非侵入的方式检测各种人体监测运动姿态。结合CNN在传感器中的应用,可以对不同人体姿态行为进行分类识别,准确率高达96%。

图6. 将SEFTS应用于人体姿态监测。
基于SEFTSs的自感知软体机器人抓手
执行器和传感器是软机器人正常运行的核心部件。然而,由于制造工艺的差异,具有感知功能的软体机器人通常通过多步制备和组装致动器和传感器来制备,这限制了它们的整体复杂性和传感能力。因此,研究者利用多材料嵌入式3D打印工艺,直接在支撑基质中顺序打印LMS墨水和硅胶墨水,一步制造自感知软体机器人,实现了传感器和执行器的一体化。研究表明,制备的软体抓手表现出优异的感知特性,在抓取和释放过程中能实时感知和区分目标物体的形状和材料。

图7. 自感知软体机器人抓手的设计及应用。
小结
综上所示,作者报告了一种具有催化剂扩散效应的自封装LMS油墨,用于直接制备柔性和可拉伸的自封装导电复合材料和基于TENG的自封装柔性触觉传感器,实现其电极层和功能层的一体集成。同时,基于多材料嵌入式3D打印工艺,将传感器和气动执行器集成为一个单元,一步完成了具有复杂空腔结构的自感知软体机器人的制作。因此,具有催化扩散效应的新型导电LMS油墨为可拉伸导体、柔性传感器和一体化体感软机器人的制备提供了一种新的途径。
来源:高分子科学前沿
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