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安徽医科大学刘永嫚副教授:一种基于多孔卷曲TPU/PAN-MXene纳米纤维的多功能全场应变传感器,用于智能手势识别和人体运动监测
2026/5/20 15:55:18 admin

随着科技向智能化、轻量化及可穿戴化加速迭代,柔性应变传感器凭借其高舒适性与高灵敏度,已成为健康监测与人机交互等领域的核心支柱,其应用价值与战略重要性日益凸显。然而,传统柔性应变传感器存在显著的局限性:由于其仅能基于单一电信号反馈局部平均应变,导致其在面对复杂的人体运动时,无法有效捕捉应变方向、空间分布及时间演变等关键的动态形变特征。这一技术瓶颈极大限制了其在高端精密健康监测、高灵敏人机交互等场景的广泛应用与深度融合。


 

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近日,安徽医科大学刘永嫚副教授与合肥工业大学冯硕副教授合作在期刊《Chemical Engineering Journal》上,发表了最新研究成果“A multifunctional full-field strain sensor based on porous curled TPU/PAN-MXene nanofibers for intelligent gesture recognition and human motion monitoring”。通过精妙的微观结构设计,该团队成功研发出基于多孔卷曲TPU/PAN-MXene(T/P-MXene)纳米纤维膜的新型柔性应变传感器(图1A),实现对人体运动的全场应变监测和智能手势识别(图1B)。该研究不仅宣告了传感技术正式从传统的“单点”局部测量,迈向跨时代的动态“全场”可视化监测新纪元,更为人机交互与智能医疗推开了新世界的大门。


该传感器通过“纺丝—后处理”两步法制备(图1A):首先,通过静电纺丝制备TPU、PAN和PEO复合纳米纤维膜。随后,利用水浸法选择性去除PEO,在纤维内部“冲刷”出蜂窝般的多孔结构(图2A(ii));再巧妙使用乙醇进行处理,诱导纤维自主发生奇妙的“卷曲”(图2A(iii))。这种多孔卷曲的纤维结构为后续导电填料MXene的负载(图2A(iv))提供了更多物理空间,从而有效提升了传感器灵敏度。


2.jpg图1:T/P-MXene应变传感器的制备及其在人体动作监测中的应用。

 

     

image-(2).jpg图2:纳米复合膜的形貌、组分及力学性能表征。

 

所制备的T/P-MXene传感器展现出优异的力学性能(图3)和传感性能(图4),应变系数超4974,检测范围覆盖0%–550%,断裂伸长率达1488%,抗拉强度为6.8 MPa,并可在1800次循环中稳定工作。

 

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图3:T/P-MXene应变传感器的传感性能测试。

 

在实际应用中,该传感器不仅能通过电学信号精准监测手指、肘、膝等大尺度关节运动,还能捕捉面部表情、吞咽及发声等细微生理信号(图4)。结合机器学习算法,传感器可高精度识别复杂手势(图5),展现了其在智能穿戴与人机交互领域的巨大潜力。


image-(4).jpg图4:T/P-MXene应变传感器在人体动作监测中的应用。

 

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图5:T/P-MXene应变传感器用于不同手势识别。

 

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图6:基于T/P-MXene动态监测人体运动中的全场应变。

 

此外,结合3D-DIC技术,该传感器实现了对人体运动的动态全场应变监测(图6),首次揭示了应变的空间分布及动态传播特性,解决了传统传感器难以识别应变方向的痛点。

本研究开发的T/P-MXene柔性应变传感器,标志着传感技术正从传统的“单点”测量迈向动态“全场”可视化监测。区别于仅能反馈局部平均应变的传统传感器,该传感器结合DIC技术,首次实现了对人体运动过程中全场位移与应变的实时动态监测。这一突破性能力不仅可直接定位应变集中区域,更有助于揭示复杂人体形变机制,实现了应变幅值与空间分布的同步多维度量化。在实际应用中,该传感器展现出强大的双模分析能力:既能通过连续的电阻变化曲线精准记录关节活动度,又能绘制高精度的全场应变云图。例如,在监测关节屈伸时,系统可同步呈现宏观动作与微观组织形变。这种“电学+光学”的双输出诊断平台,为可穿戴设备及智能医疗领域带来了革命性的评估工具。它不仅支持日常活动中的连续健康监测,更能针对特定应变集中区进行深度剖析,为康复器械的个性化优化及临床医疗决策提供精准的数据支撑,展现出巨大的转化应用潜力。

 

论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S138589472604444X

 

 

 

人物简介:

刘永嫚,安徽医科大学生物医学工程学院副教授。主要从事实验力学方法及机器学习在生物医学领域的应用研究,包括有限元仿真分析、数字图像相关技术、医疗传感器、细胞牵引力显微镜、生物医用复合材料和生物力学等。以第一作者和通讯作者在Nano Research、Microsystems & Nanoengineering、Chemical Engineering Journal 、Biomaterials Advances等国际知名期刊发表论文多篇。

冯硕,合肥工业大学化学与化工学院副教授。主要从事人工智能赋能的化学与材料研究,包括功能分子与材料智能设计、谱学描述符设计与优化、结合机器实验和大模型的智能化学研究等,成果发表于在Nat. Commun.、Chem. Soc. Rev.、Natl. Sci. Rev.等期刊上。

 

 


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