仿生超强导电水凝胶及其在机器学习辅助触觉感知系统中的应用研究
作者及机构
本研究的通讯作者为清华大学机械工程系摩擦学国家重点实验室的Hongyu Zhang教授（邮箱：zhanghyu@tsinghua.edu.cn），共同第一作者包括Chao Xue（中国科学院大学材料科学与光电技术学院）、Yanran Zhao（中国人民警察大学装备技术学院）和Yuantai Liao（清华大学）。研究成果发表于《Advanced Materials》期刊，2025年2月在线发表，DOI: 10.1002/adma.202416275。
学术背景
导电水凝胶（conductive hydrogels）因其优异的柔性、电化学性能和生物相容性，在柔性可穿戴传感器、电子皮肤和生物电子等领域具有广泛应用潜力。然而，传统导电水凝胶机械强度低（通常低于MPa级别），在高应力环境下易断裂，且导电性与机械性能难以兼顾。本研究受生物组织（如肌腱、骨骼肌）中高度取向结构的启发，提出通过动态共价网络（dynamic covalent networks, DCBs）与导电聚合物PEDOT:PSS的协同作用，结合定向拉伸组装、盐析（salting-out）和离子交联（ionic crosslinking）技术，开发了一种兼具高机械强度（拉伸强度17.13–142.1 MPa，韧性50 MJ m⁻³）和高导电性（30.1 S m⁻¹）的仿生水凝胶（DPCPS-Fe），并进一步将其应用于生物模拟电子皮肤（bioinspired electronic skin, BES）和实时材料识别系统（real-time material recognition system, RMRS）。
研究流程
1. 水凝胶设计与制备
- 步骤1：动态共价网络构建
以聚乙烯醇（PVA）和4-羧基苯硼酸（CPBA）为原料，通过动态硼酸酯键形成初始凝胶网络（PC凝胶）。引入PEDOT:PSS（6 wt.%）后形成PCP凝胶，其拉伸强度和断裂伸长率分别达229.9 kPa和1060.5%。
- 步骤2：DMSO掺杂与相分离
通过二甲基亚砜（DMSO）破坏PEDOT:PSS的核壳结构，促进导电PEDOT链的释放。拉曼光谱显示，PEDOT构象从苯式（phenolic）转变为醌式（quinonoid），导电性提升。
- 步骤3：定向拉伸与盐析
凝胶在拉伸状态下干燥，形成高度取向结构（DPCPS凝胶），拉伸比为4时性能最优（拉伸强度17 MPa，导电性30.1 S m⁻¹）。盐析（1.5 M NaCl）进一步压缩网络，提升密度。
- 步骤4：Fe³⁺离子交联
利用CPBA的羧基与Fe³⁺形成配位键，最终获得DPCPS-Fe水凝胶，其拉伸强度提升477倍（142.1 MPa），弹性模量提升27900倍（278.9 MPa）。
主要结果
1. 多阶段性能提升：DMSO掺杂使PEDOT:PSS相分离，导电性提升3763倍；定向拉伸和盐析使聚合物网络取向排列，机械强度显著增加；Fe³⁺交联进一步强化网络（图3j,k）。
2. 电子皮肤稳定性：BES在高温高湿（40°C, RH>70%）环境下老化7天后，信号衰减%（图S15）。
3. 材料识别系统：基于1D-CNN的RMRS通过信号波形特征分类材料，其高精度源于水凝胶电极的机械稳定性（图6i-k）。
结论与价值
本研究通过仿生结构设计和多步骤调控，解决了导电水凝胶机械强度与导电性的矛盾。DPCPS-Fe水凝胶的优异性能使其在柔性电子、物联网和仿生机器人等领域具有广泛应用潜力。BES与机器学习的结合为智能触觉感知提供了新范式，尤其在复杂环境下的物体识别和交互中展现出独特优势。
研究亮点
1. 创新方法：首次将DMSO诱导相分离、定向拉伸和Fe³⁺交联联用，实现水凝胶性能的阶梯式优化。
2. 性能突破：导电性（30.1 S m⁻¹）和机械强度（142.1 MPa）均超越现有文献报道值（图3l）。
3. 跨学科应用：开发的RMRS系统将材料识别与压力传感集成，为机器人触觉感知提供了标准化解决方案。
其他价值
水凝胶的抗溶胀性（在17种溶剂中稳定）和低温适应性（-20°C下性能保持）扩展了其应用场景（图S12-S17）。