可打印、可拉伸导电弹性体用于高保真监测动态应变
时间：2022-08-23 09:08 来源：生物打印与再生工程 作者：admin 阅读：次
近期，清华大学精密仪器系朱荣教授团队在Advanced Functional Materials期刊发表题为 “Printable and Stretchable Conductive Elastomers for Monitoring Dynamic Strain with High Fidelity”的文章，提出了一种具有出色的动态性能的Ag-Ecoflex- PDMS弹性体（EAP）。Ag-Ecoflex-PDMS弹性体具有高电导率，与其他导电材料相比，这种导电材料在检测动态应变方面具有更小的过冲响应，更高的应变灵敏度和更低的滞后性。同时该团队提出了一种基于深度学习的动态校准方法，成功地校正了传感信号并将滞后误差降至0.1%。该团队所提出的导电复合弹性体与动态校准方法在人体动态活动监测、人机协作、虚拟现实等应用中展现出巨大的优势和潜力。
背景介绍
可拉伸导电弹性体可用作可穿戴电子设备、软机器人和植入式医疗设备的可拉伸传感器或可拉伸导体。通常，可拉伸的导电弹性体包含可拉伸基底上的导电活性材料。导电活性材料通常是固有导电材料或者通过将导电颗粒/线与聚合物混合而形成。许多研究人员已经开发了多种可拉伸装置，通过使用光刻技术、转移技术、或打印技术将导电活性材料装配到弹性体基底上。其中，打印技术由于其低制造成本和高生产效率成为一种有吸引力的方式。
由于对可打印导电材料的研究，导电弹性体的导电性、应变敏感性和拉伸性都有了显著的改善。虽然使用基于导电颗粒/导线的导电弹性体的应变传感器已被广泛报道，但这些应变传感器的动态性能很少得到研究。大多数研究只涉及导电弹性体电行为的准静态性质，很少有研究关注应变传感器在监控动态运动时的信号保真度，例如现实生活中的身体/肢体运动或手势运动。在监测这些动态运动时，使用导电材料的应变传感器通常会遇到信号失真问题，应变感测性能因此降低，表现为过冲响应、灵敏度降低、非单调感测特性等。信号失真问题广泛存在于大多数动态应变传感结果中，但往往得不到重视。而在实际应用中，应变传感器的信号保真度在如虚拟现实重建、生理信号监控、外骨骼辅助、人-机器人交互等多功能监控任务中非常重要。
因此，本研究提出了一种新的具有高保真性能的动态应变传感的功能材料。该团队通过在PDMS基底上打印以银为填充相的Ecoflex导电墨水，得到名为Ag-Ecoflex-PDMS的导电弹性体。Ag-Ecoflex-PDMS在动态应变下表现出优异的应变传感性能，体现为更小的过冲、更高的应变灵敏度和更低的滞后。该研究通过使用基于深度学习的校准方法来进一步校正Ag-Ecoflex-PDMS的应变响应，使迟滞误差被消除到 0.1%以内。采用Ag-Ecoflex-PDMS的应变传感器被用于高保真地监测人体肢体的动态运动并实现了人机协同打乒乓球，展示了所提出的导电复合弹性体在监测人体动态活动、人机协同、虚拟现实等应用中的优越性和广阔前景。
实验过程
1.导电弹性体的组成与拉伸中的电性能
可拉伸导电弹性体包含打印在聚合物基底上的导电薄膜。其中，导电薄膜由导电颗粒和弹性体基体组成。导电颗粒均匀分散在弹性体基体中形成导电网络，在拉伸或释放过程中，导电颗粒随聚合物基材的应变而移动，导致导电弹性体的电响应。图1c展示了大多数打印导电弹性体在动态拉伸释放循环期间的代表性电响应模型。在拉伸的第一阶段（图1d（I）），沿拉伸方向（纵向），导电弹性体在拉伸应力下产生相互分离的导电颗粒，从而减少了导电颗粒的接触和量子导电结。导电弹性体中的导电通路减小，因此导电颗粒网络的电阻相应增加。在拉伸的第二阶段（图1d（II）），由于弹性体的横向泊松变形，拉伸下的导电弹性体也承受横向的压应力，导电粒子在横向上紧密聚集，这增加了导电粒子的接触和量子导电结，导电通路相应增加，因此导电粒子网络的电阻减小。当拉伸的导电弹性体被释放时，则会发生相反的动态行为。
图1 可拉伸导电弹性体及其对动态拉伸和释放的电响应
2.导电弹性体EAP与基于深度学习的动态校准
导电通路沿横向和纵向的不协调的动态行为，扰乱了导电弹性体对应变刺激的动态响应，从而在拉伸释放周期中产生过冲，即肩峰。更严重的是，横向和纵向导电竞争可能导致非单调应变传感和灵敏度降低（图2c，d）。可拉伸导电弹性体的这些较差的电力学性能严重限制了它们作为应变传感器的实际应用。
图2 导电墨水的银含量为72.0%时不同基底的可拉伸导电弹性体在拉伸和释放时的应变传感响应
为了提高应变传感器的性能，该研究提出了一种名为EAP的导电弹性体。该团队将银片填料和Ecoflex基质（EA墨水）组成的导电薄膜(100um厚)打印在PDMS基底（1mm厚）上，得到了EAP。将PDMS基底替换为Ecoflex基底则得到了EAE。该团队同步监测EAE和EAP在拉伸释放循环（低于40%应变）中的电阻响应以比较它们的应变传感性能。实验结果如图2a所示，EAE的动态响应中存在明显的肩峰，然而，在EAP的反应中，肩峰很弱。EAP改进的一个原因是EAE的横向泊松变形比EAP的横向泊松变形更强烈（图2b）。EAP优于EAE的另一个原因是，与PDMS相比，作为导电墨水交联剂的Ecoflex基质具有相对较低的杨氏模量，它几乎不会阻碍导电墨水的压缩变形，从而改善导电通路沿横向和纵向的运动学同步。图2c显示了EAE在拉伸和释放过程中的相对电阻变化(10–40%应变)。可以看出，肩峰出现在拉伸和释放动作中。由于在动态应变下纵向和横向导电通路的破坏和重建之间的竞争，EAE不仅动态电响应变差，而且应变敏感性被抵消。图2d显示了EAE的滞后特性，其最大相对滞后误差达到20.1%。并且EAE的电阻应变感测在80%的应变范围内表现出非单调性。相比之下，EAP表现出更好的应变传感性能，体现出更小的过冲和更高的灵敏度，并且有着良好的可重复性，在检测动态应变方面更具有优势。
为了进一步消除滞后误差，该团队提出了一种基于深度学习的动态校准，以校正EAP弹性体的应变传感信号。考虑到上述导电弹性体在拉伸和释放下的电动力学，该团队提出了一种动态校准方法，而不是常规的静态校准，通过基于模型的校正来补偿应变滞后。该团队使用深度学习神经网络来表征导电弹性体在动态应变下的电响应，从而能够根据应变传感器的动态响应预测测量的应变。由于EAP应变传感器具有良好的学习长期相关性的能力，该团队采用长短期记忆(LSTM)网络建立其动态校准模型。如图2g所示，为应变传感器在在40%应变下拉伸释放循环的测量结果。应变传感器的原始电阻输出仍表现出小的过冲和迟滞。使用基于LSTM网络的校准进行校正后，将传感器的电阻输出转换为测量的应变，得到应变与实际应变几乎一致，其中过冲和迟滞误差几乎被消除。实测应变与实际应变之间的均方根误差达到0.22%。此外，为进一步验证了该方法的有效性，该团队还进行了分步上升/下降应变试验。由实验结果2h可以看出，传感器的校准输出与施加在传感器上的实际应变完全保持同步。测量的应变与实际应变之间的均方根误差为0.84%。通过使用基于深度学习的校准，应变传感器的滞后误差几乎完全消除，并从14.4%降低到0.1%。
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