一、参赛作品概述

展品名称：碳纳米管/乙烯-醋酸乙烯酯纤维柔性应变传感器

材料类别：复合材料

创作者名称：李召

所属学校：浙江理工大学

参赛论文：Self-Repairing, Large Linear Working Range Shape Memory Carbon Nanotubes/Ethylene Vinyl Acetate Fiber Strain Sensor for Human Movement Monitoring

二、展品简介

1、展品简介/创新点： 针对聚合物基应变传感器普遍存在重复使用过程中易产生的残余应变、大应变监测范围内难以保持高线性度等问题。论文研究提出以具有形状记忆性能的EVA为基底材料，通过溶胀-超声法制备了嵌入式结构的碳纳米管/EVA复合纤维，借助EVA纤维优异的形状记忆效应可以消除多次循环使用形成的残余应变，实现传感器高效的修复。

2、性质：CNT嵌入EVA纤维表面形成的黑色纤维；优异的形状记忆性能和修复效果；可编织性，质轻。

3、展品应用领域：应用于柔性可穿戴领域，比如可以对人体微小和大幅度的运动进行实时、精准的监测

4、展品参数：

 

中文名	碳纳米管/乙烯-醋酸乙烯酯纤维柔性应变传感器	英文名	Carbon Nanotube/Ethylene- Vinyl Acetate Fiber Flexible Strain Sensor
简称	CNT/EVA FFSS
产品性状	黑色纤维	直径	250-300 μm
产品纯度	98.63wt% EVA、1.37wt%CNT	应变监测范围	0-190%
线性度	R2>98%	形状回复率	Rr>0.96%

 

三、科研笔记

可修复CNT/EVA纤维应变传感器的征途

刚进入研究生学习的时候，了解到导师的研究方向主要是形状记忆智能复合材料，比如水性环氧树脂基和乙烯醋酸乙烯酯基（EVA）形状记忆复合材料。那个时候，我开始接触形状记忆材料，了解到形状记忆材料是指具有一定初始形状的材料经变形并固定成另一种形状后，通过热、光、电等物理刺激或者化学刺激可以恢复成初始形状的材料。后来导师给我定了一个研究课题——传感器。一开始我陷入沉思，认为传感器与老师研究的形状记忆方向没有任何的交集，发现没有任何的研究基础，非常难入手。一开始硬着头皮去看了许多柔性可穿戴应变传感器相关的文献，发现柔在电子皮肤、人体运动监测、人机交互、智能纺织品等方面具有重要的应用价值，为了同时满足传感器大应变监测范围和高灵敏度的要求，柔性应变传感器通常由弹性聚合物和导电填料两个单元组成。经过大量文献的调研和专家的交流，发现当前聚合物基应变传感器还存在以下三个关键问题：

（1）弹性聚合物存在共有的特性—粘弹性，粘弹性的存在会使柔性应变传感器在多次拉伸/松弛过程中逐渐产生残余应变，导致柔性应变传感器的传感性能衰减甚至失效；

（2）柔性应变传感器很难在较大的应变监测范围内保持高线性度；

为了解决应变传感器目前存在的难题，我想到了具有优异弹性的EVA形状记忆材料，想利用EVA的弹性来实现传感器的循环拉伸—松弛行为，更想通过EVA的形状记忆行为来实现传感器的修复功能。即使EVA基传感器在循环拉伸-松弛过程中由于粘弹性产生部分不可逆形变，但是可以利用EVA形状记忆性能来消除不可逆形变，从而使传感器的导电网络得到完美的修复，这大大延长了传感器的使用寿命。后面开始实验，一开始的实验设计方案是：

（1）首先利用过氧化二异丙苯作为交联剂，在平板硫化仪中制备处具有形状记忆性能的EVA弹性薄膜作为柔性应变传感器基底材料。

（2）其次，我准备用自然沉淀干燥的方法制备石墨烯薄膜作为导电层，最后把EVA薄膜与石墨烯薄膜通过平板硫化仪压制成石墨烯/EVA复合柔性薄膜作为柔性应变传感器。

发现了几个问题：（1）通过平板硫化仪制备的石墨烯/EVA复合柔性薄膜中石墨烯与EVA膜的界面结合力较弱；（2）EVA柔性基底材料在拉伸—松弛循环过程中蠕变造成在不可逆形变越来越大，造成传输的信号逐渐衰减。这些致命的存在直接影响了传感器的使用稳定性和寿命。通过分析，这是由于石墨烯与EVA膜表面都比较光滑，没有化学键的连接，造成它们的结合力较弱；而且VA含量为18%的EVA薄膜的弹性较弱，塑性较大，在拉伸—松弛循环过程中蠕变造成在不可逆形变较大，造成传感器的信号传输不稳定。

紧接着，我修改了实验方案（1）把VA含量为18wt%的EVA原料改为VA含量为30wt%的EVA。因为VA含量的提高，增加了EVA的支链，破坏了原始的晶体状态并降低了共聚物的结晶度，从而提高了EVA的弹性，降低了EVA在拉伸-松弛过程中的蠕变和滞后效应。（2）其次，相对于薄膜，纤维具有优异的编织性，在可穿戴领域具有更广阔的应用前景，我采用双螺杆挤出机制备出EVA纤维作为柔性应变传感器的基底材料（如图1所示）。（3）由于石墨烯膜与EVA薄膜之间的结合力较弱，我们采用溶胀超声的方法制备了嵌入式结果的碳纳米管/EVA复合纤维。

图1. EVA纤维的制备流程图

通过研究发现CNT/EVA纤维应变传感器具有优异的传感性能，我还对CNT/EVA纤维的形状记忆性能进行了研究，发现CNT/EVA纤维的确具有良好的形状回复率。为后续研究CNT/EVA纤维的修复性能打下良好的基础。研究发现由于CNT/EVA纤维的粘弹性产生部分残余应变，从而对CNT导电网络造成部分永久性损坏。紧接着我对传感器的修复性能进行研究，虽然传感器由于粘弹性产生了残余应变，可以通过加热的方式可以使传感器的残余应变完全消失（如图2所示）。

图2. CNT/EVA纤维在拉伸前后及修复后的照片

后来我对修复后传感器的传感性能进行了研究，发现修复前后传感器的传感性能具有良好的一致性，从而展现出CNT/EVA纤维传感器具有优异的修复效果（如图3所示）。总体来说，我的实验思路比较明确，遇到问题及时与导师和同学沟通并做出改进，最后较好的完成了这个课题研究。

图3. 传感器在修复前后不同应变的相对电阻响应

总体来说，我的实验思路比较明确，遇到问题及时与导师和同学沟通并做出改进，最后完成了这个课题研究。我想分享的是做科研绝不是一撮而就的事情，这是一个选序渐进的过程，也是一个发现问题、解决问题的过程。在这个过程中，锻炼了自己逻辑思维和解决问题的能力。