柔性电子:压电材料,垂直排列的自供电压力传感器用于信号检测

本文介绍了采用P(VDF-TrFE)和AAO制备的自供电柔性压力传感器,该传感器表现出高灵敏度、良好稳定性和强大的发电性能。通过电动力沉积和热退火过程,实现了垂直排列的纳米阵列结构,适用于医疗检测领域的信号检测。传感器的制备工艺包括溶胶-凝胶法、电泳沉积和化学腐蚀等步骤,最终形成兼具结构支撑和压电特性的纳米线阵列。

在这里插入图片描述

本论文着重介绍用于医疗检测。

感觉也是P(VDF-TrFE) 和AAO。
The resulting selfpowered flexible sensor shows high sensitivity, good stability and strong power-generating performance

注意这一篇: https://blog.youkuaiyun.com/dss_dssssd/article/details/86099813

制备工艺

摩尔体积比为70/30的P(VDF-TrFE)粉末溶解到DMF中, 另一篇,论文提到10 wt%,
之后60摄氏度水浴下搅拌1h。

spin-coat到Au-coated的Kapton上。之后再125摄氏度下退火2h除去DMF。

之后的工艺略有不同。
制作两种不同的纵横比aspect ratio的纳米阵列
commercially available anodic aluminum oxide (AAO) nanoporous templates
(Shanghai Shangmu Technology Co. Ltd) with 400 nm pore diameter and 5 mm, 10 mm pore length

在4M NaOH(4mol/L)溶液中溶解掉AAO模板.
最后在上面覆盖一层导电层PEDOT:PSS 1.0wt% 水

结果和讨论

在详细一点的制备工艺:

垂直排列的P(VDF-TrFE)自供能纳米阵列

EHD: electrohydrodynamic deformation.
在这里插入图片描述
将AAO 纳米多孔模板(导电铝作为上电极)按压到P(VDF-TrFE)的到电极基底上( Au作为底电极) Figure 1a-i.

之后热维持在160摄氏度,高于P(VDF-TrFE)的融化温度(150摄氏度),在上下电极添加500V的直流电压。产生电动力,推动聚合物液体沿模板的固体壁向上流。 Figuer 1a-ii

溶解Al: 2mol/L的CuCl2 和 36wt%的 HCL溶液, 体积比为2:1。 5-6min即可溶解掉
溶解AAO: 4mol/L的NaOH溶液 30-40min

PMMAspin-coat到纳米阵列上,避免短路;之后再上面覆盖一层导电层PEDOT:PSS作为顶部柔性电极。

长度为8-9um,底部剩下2um的未使用部分。Figure 1d: 这个地方解释一下,For the remaining thin films, the degree of the dipole orientation inside the material depends on the thickness and processing temperature, etc.40 Therefore, the remaining thin films functioned as the flexible supporting layers and the outputs of the device are mainly from the piezoelectric nanowire arrays.

结构制造和电极化同步完成
在这里插入图片描述

在加电压过程中,需要施加电压和维持温度一定的时间,在本实验中为1h

之后再相同的电压下缓慢冷却至室温。

有趣的是,全部在 β \beta β相,

论文还测量了 β \beta β相的含量: 测量该相的方法!!

接下来就是在压力下形变表现了。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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