Разработан новый сверхпрочный датчик для «умного» текстиля
Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.
Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.
Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru
Исследователи из Гарвардской школы инженерии и прикладных наук им. Джона А. Полсона и Института биологической инженерии Висса (США) разработали сверхчувствительный и надежный датчик, который можно встраивать в спортивную «умную» одежду, медицинские приборы или VR-устройства, сообщает пресс-служба Гарвардской SEAS.
Подробно разработку ученые описали в статье, опубликованной в журнале Nature.
«Современные мягкие тензодатчики действительно чувствительны, но также очень хрупки, – сказал Олувасеун Арароми, научный сотрудник в области материаловедения и машиностроения в SEAS и Институте Висса и ведущий автор статьи. – Проблема в том, что мы работаем в оксюморонной парадигме: высокочувствительные датчики обычно очень хрупкие, а очень прочные датчики обычно не очень чувствительны. Поэтому нам нужно было найти механизмы, которые позволили бы нам получить достаточное количество каждого свойства».
Решая эту проблему, исследователи разработали такой дизайн датчика, чтобы он был одновременно и прочным, и чувствительным. В отличие от современных растяжимых датчиков, которые созданы на основе экзотических материалов, таких как кремний или золотые нанопровода, этот датчик не требует специальных технологий производства или даже чистой комнаты. В данном случае его сделали из углеродного волокна.
Исследователи проверили устойчивость датчика, ударив его скальпелем, молотком, переехав его автомобилем и бросив в стиральную машину десять раз. Датчик ни разу не пострадал.
Чтобы продемонстрировать его чувствительность, ученые встроили датчик в тканевый рукав, который надели участнику тестирования. Его попросили делать различные жесты, в том числе сжимать руку в кулак, раскрывать или сжимать ладони. Датчики обнаружили небольшие изменения в мышцах предплечья испытуемого через ткань, и алгоритм машинного обучения смог успешно определить эти жесты.
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев