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柔性可穿戴电子设备发展迅速且不断完善，这使其在健康监测、运动检测、电子皮肤等诸多领域展现出重要的应用价值。柔性压力传感器是可穿戴电子设备的重要组成部分，它能够把外界压力转化为可识别的信号，所以被广泛构建和使用。柔性聚合物薄膜、块状和纤维及其织物状结构能满足可穿戴和柔性的特性要求，这些是基体材料最为广泛的呈现形式。其中，纤维及其织物具有独特的一维结构，并且具备良好的透气性、穿戴舒适性和顺应性等，所以在制造柔性压力传感器方面有着独特的优势。纤维本身的空间形变有限，且固有的弹性较低，这限制了它的传感性能，尤其是受限的压力工作范围。另外，聚二甲基硅氧烷(PDMS)或硅橡胶具有优异的热稳定性、高柔韧性和生物相容性等特点，所以在柔性传感领域得到了广泛应用，并且它们大多是以导电的薄膜、块状材料或绝缘包裹层的形式存在的。它是交联结构，所以用传统的熔融法、溶液法和静电纺丝法难以获得它的纤维状结构。所以，通过一种简单高效的方法来开发具有宽压力范围和高灵敏度的高性能 PDMS 纤维类压力传感器是很有重要意义的。

近期，上海工程技术大学宋仕强副教授团队受到传统糖塑工艺的启发。他们采用高效便捷的糖塑法，制备出了一种碳纳米管（CNT）嵌入式的中空聚二甲基硅氧烷（PDMS）纤维。这种中空 PDMS 纤维较为柔软。之后，又将柔软的中空 PDMS/CNT 纤维用刚性导电聚多巴胺（PDA）-聚吡咯（PPy）进行涂覆，从而形成了独特的分层结构。CNT 在 PDMS 衬底中形成了导电网络，由于导电通路发生改变，使得传感器具备了优异的传感性能；多巴胺和吡咯单体的混合物在中空 PDMS 纤维上进行原位表面聚合，生成了刚性微结构，这样一来，纤维结构在面向低压时能够进行压力传递，进而引起 PDMS/CNT 基体形变，而在高压下，它通过自身的变形进一步扩大了工作范围。这种构建策略简单且高效，它与独特的分层结构相融合。这种结合有助于先进可穿戴电子设备的设计与制备，还能进一步拓宽其应用范围。

图1.中空纤维的制备与形貌

中空结构具有赋予纤维质轻的特性，这有助于减轻佩戴的重量。（图 2a - d）。糖塑工艺在调控糖纤维尺寸方面是可控的，图 2e 展示了长约 40cm 的大尺寸中空 PDMS/PDA - PPy 纤维，这证明了其可用于构建大尺寸传感器器件的可行性。空心 PDMS 纤维和 PDMS/PDA-PPy 纤维与实心 PDMS 纤维相比，它们具有更高的断裂伸长率和韧性，不过强度有略微下降。另外，中空纤维因为其独特的中空结构，在两根纤维重叠时，也展现出比实心纤维更好的变形能力，如图 2h 所示。中空纤维具备良好的韧性与压缩性。它还能够承受远超自身重量的物体。如图 2i 所示，重量约为 98mg 的中空 PDMS/PDA-PPy 纤维能够承载 700g 的重量。这表明中空纤维具有优越的承载能力和力学强度。

图2.中空PDMS/PDA-PPy纤维尺寸和机械性能

纤维具有独特的中空结构，在承受外界压力时，能提供更多的可变形空间。直到上下表面接触，这为传感器在较宽压力范围内工作提供了重要基础。压力敏感性与中空纤维结构的变形关系密切，在压缩初始阶段，压力敏感性会急剧增加，这可能是因为中空纤维上层的 PDA-PPy 和 CNTs 剧烈变形导致的。然而，压力进一步增大时，压力敏感性会缓慢升高，直到纤维表面的 PDA-PPy 颗粒相互接触。当中空纤维的上下底面被压实后，处于 PDMS 基体中的导电碳纳米管网络会随之发生较大变形，这样就能让传感器在更高压力下继续工作。所以，基于中空纤维的压力传感器在较宽压力范围内具有优异的传感性能（图 3）。

图3.基于中空纤维的压力传感器的压力传感性能

纤维表面具有硬质的 PDA-PP 导电颗粒微结构，此微结构赋予了纤维分层结构的特点。当纤维与物体表面接触时，接触所产生的反作用力会迅速传递到 PDMS 基层。这样一来，嵌入的导电 CNT 网络就能灵敏且快速地捕捉到因 PDMS 软变形而引起的电阻信号变化。这种结构就像手指表面的微结构一样。凸起的刚性 PDA-PPy 颗粒模拟了手指皮肤的脊，柔软的 PDMS 模拟了表皮，嵌入的 CNT 模拟了触觉小体，所以它具有触觉感知的功能。我们通过交叉的中空纤维去接触具有不同粗糙表面的物体，像聚氨酯棉、纱布、聚四氟乙烯薄膜、不锈钢板、刷子、多孔硅膜等。这样做是为了验证其触觉感知能力。同时，我们结合了机器学习算法和人机界面组成的智能触觉识别平台，这个平台能够自动智能地对物体进行分类和识别。

图4. 中空纤维接触不同表面粗糙度物体刺激电信号响应性

图5.基于传感器和1D-COVN的智能触觉识别系统

以上研究成果在题为“Sugar- of PDMS ”的情况下发表于 of A（DOI: 10.1039/）。其中，论文的第一作者是上海工程技术大学化学化工学院的硕士生刘眉，通讯作者是上海工程技术大学的宋仕强副教授，而机器学习算法得到了电子工程系熊玉洁副教授的支持。

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