12、用于改善向神经元电荷传递的纳米结构涂层

用于改善向神经元电荷传递的纳米结构涂层

1. 纳米结构本征导电聚合物

在神经刺激电极领域,导电聚合物(CPs)涂层展现出了巨大的潜力。与未修饰的电极相比,经导电聚合物修饰的电极在刺激性能方面有显著提升,具体表现为电荷存储容量(CSC)和电荷注入极限的增加。

导电聚合物是具有不间断π - 共轭主链的高分子聚合物,氧化后具有导电性。在合成过程中,氧化后的聚合物会与一种或多种抗衡离子掺杂剂结合,以维持电荷平衡。常见的导电聚合物包括聚吡咯(PPy)、聚(3,4 - 乙撑二氧噻吩)(PEDOT)及其衍生物。聚吡咯因其易于生长和低毒性而被广泛使用;而PEDOT虽然单体的水溶性较低,但化学和电化学稳定性远优于聚吡咯,因此成为近期研究的热点。PEDOT的稳定性对于体内刺激应用至关重要,它能使涂层抵抗生物还原剂、电化学击穿以及长期刺激导致的导电性损失。

导电聚合物可以通过化学或电化学方法合成,最常见的是电化学沉积。具体操作步骤如下:
1. 将电极浸入含有单体和掺杂剂的水溶液中。
2. 施加超过单体氧化电位的电压,使单体氧化并通过加成反应聚合,同时掺杂剂作为抗衡离子被掺入聚合物中,最终沉淀在电极上。
3. 电化学沉积可以采用恒电流或恒电位方式进行,不同的方法会根据电极基底、几何形状和掺杂剂的不同产生不同的形态和性能。

沉积方法 涂层形态
恒电流沉积 光滑、均匀的涂层
恒电位沉积
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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