这篇文档是一篇发表于学术期刊《Advanced Science》2018年的原创性研究论文，报道了一项关于自感知软体致动器（self-sensing actuators）的研究。以下是根据您的要求撰写的详尽学术报告。
本研究的主要作者为 Morteza Amjadi 与 Metin Sitti*，他们均来自德国斯图加特的马克斯·普朗克智能系统研究所（Max Planck Institute for Intelligent Systems）物理智能系，同时也隶属于马克斯·普朗克-ETH学习系统中心。该研究以题为“Self-Sensing Paper Actuators Based on Graphite–Carbon Nanotube Hybrid Films”的论文形式，发表于《Advanced Science》期刊2018年第5期，文章识别码为1800239，以开放获取形式出版。
本研究的科学领域属于软体机器人、智能材料与仿生器件交叉领域，具体聚焦于软体致动器。软体致动器在软体机器人、人工肌肉和仿生设备中展现出巨大潜力，但大多数现有软体致动器缺乏实时的感官反馈能力，这限制了其实现有效感知和多任务功能。传统上，监测致动器运动通常依赖笨重的光学系统或图像后处理，使得整个系统复杂且难以集成。
为了解决这一问题，研究人员致力于开发集成了传感功能的致动器，即“自感知致动器”。先前的研究虽然实现了驱动与传感的集成，但往往需要多个连接终端和不同的能量输入，系统依然不够简洁。因此，本研究旨在开发一种高度集成的自感知致动器，能够仅通过两个电输入端子同时实现驱动和传感，从而极大地简化系统结构，提升其紧凑性和多功能性。研究的核心目标是通过功能材料的巧妙组合，克服现有软体致动器自感知的局限性，实现独立的热刺激和实时的位移感知。
本研究包含一系列紧密关联的实验流程，从材料设计与表征到器件制造与性能验证。
1. 自感知致动器设计与材料选择依据 研究首先提出了一个双层电热致动器的概念设计。该致动器的活性层由复印纸和聚丙烯（PP）薄膜组成。选择这两种材料是基于其互补的物理特性：复印纸具有高吸湿膨胀系数（CHE）和低热膨胀系数（CTE），而PP膜则具有高热膨胀系数和可忽略的CHE。当温度升高时，纸张因水分脱附而发生显著收缩，而PP膜则发生热膨胀，这种不匹配导致双层结构向纸张一侧弯曲，实现驱动。 为了实现自感知功能，研究团队创新性地提出了使用石墨微颗粒和碳纳米管（CNTs）的混合薄膜作为集成在纸张上的导电层。该材料选择基于三个关键标准：第一，石墨具有正的热阻系数（TCR），而CNTs具有负的TCR，通过优化两者质量比，有望获得TCR近乎为零的混合薄膜，从而消除温度对电阻信号的干扰。第二，石墨的高应变灵敏度（即高GF值）可以弥补CNTs薄膜较差的压阻效应，确保传感灵敏度。第三，石墨与CNTs的混合可以增强薄膜的导电性，从而降低驱动电压和能耗。
2. 混合薄膜与致动器的制备 实验流程详细描述了器件制备过程。首先，使用卡普顿胶带在A4复印纸上定义出U形图案。随后，将制备好的石墨-CNTs混合导电油墨通过刮刀丝网印刷均匀地涂覆在图案化纸张上。去除胶带后，在100°C热板上固化30分钟，随后在150°C下退火30分钟，形成坚固的电阻加热器/传感电路。最后，将自粘性PP薄膜附着在图案化纸张的背面，完成双层致动器的组装。扫描电子显微镜（SEM）图像证实了混合油墨能够均匀地填充纸张纤维间隙，形成保形的导电层，并且与基底结合牢固，在弯曲、扭曲甚至折叠时也未出现分层或断裂。
3. 混合薄膜的热阻与电学性能表征 为了验证材料选择假设，研究首先在玻璃基底上制备了纯石墨、纯CNT以及三种不同CNT/石墨质量比（0.08, 0.1, 0.12，分别标记为Hybrid 1, 2, 3）的薄膜，并系统评估了其热阻特性。将样品置于热板上，温度从40°C逐步升至100°C，测量电阻变化。结果表明，纯石墨膜表现出正TCR（温度升高，电阻增加约7.05%），而纯CNT膜表现出负TCR（电阻降低约-1.30%）。随着CNT比例的增加，混合薄膜的TCR逐渐趋近于零。特别是Hybrid 3薄膜，其电阻随温度的变化极小，相对变化率仅为0.33%，其热阻均方根偏差（RMSDthermal）低至0.18%，显示出卓越的温度自补偿能力。 同时，测量了这些薄膜在纸张基底上的方阻。纯石墨薄膜方阻较高（771 Ω/sq），纯CNT薄膜较低（247 Ω/sq），而混合薄膜的方阻随CNT含量增加而显著降低，Hybrid 3薄膜达到了最低的99 Ω/sq。SEM分析揭示，CNTs填充了石墨颗粒间的微空隙，起到了连接作用，从而提升了载流子迁移率和整体导电性。
4. 混合薄膜的压阻（应变传感）性能表征 接下来，研究评估了这些薄膜沉积在纸-PP双层结构上的应变传感性能。将制备的矩形样品（50mm x 4mm）安装在电机驱动的移动平台上，进行循环的外弯（拉伸）和内弯（压缩）测试，同时连续记录电阻变化。所有样品在拉伸时电阻增加，压缩时电阻降低，响应高度可逆。压阻机制被解释为导电网络中石墨颗粒与CNTs之间连接/断开的重排。 通过将弦长变化转换为弯曲应变，量化了薄膜的压阻性能，计算了应变灵敏度因子（GF）。结果显示，Hybrid 2和Hybrid 3薄膜不仅具有较高的GF值（分别为11.93和14.28），而且响应曲线高度线性（R² ≥ 0.95）。纯石墨薄膜GF虽高但非线性强，纯CNT薄膜GF极低（0.43），不适合高灵敏度应变传感。
5. 自感知性能核心指标：信噪比（SNR）的优化与确定 基于热阻和压阻性能，研究定义了一个关键性能指标——信噪比（SNR），其计算公式为 GF / RMSDthermal。这个指标综合反映了应变传感的灵敏度（信号）和温度干扰（噪声）。计算结果显示，Hybrid 3薄膜的SNR高达66.28，分别是纯石墨薄膜（12.82）和纯CNT薄膜（0.51）的5.17倍和129.96倍。这一显著的SNR提升，直接归因于Hybrid 3薄膜近乎完美的温度自补偿能力（极低的RMSDthermal）和良好的压阻灵敏度（较高的GF）。因此，研究选择Hybrid 3配方作为制备自感知纸基致动器的最终导电油墨。进一步的测试表明，Hybrid 3薄膜能够稳定检测不同应变水平，在超过1000次的弯曲循环中保持性能稳定，并且其焦耳加热特性良好，表面温度与输入电功率呈线性关系，热分布均匀。
6. 自感知致动器的功能演示与验证 最后，研究团队演示了基于Hybrid 3薄膜的致动器的多种自感知功能。 自感知驱动：仅通过两个电端子向致动器施加电压（如30V），并同时测量其电阻。结果显示，随着致动器弯曲变形（产生压缩应变），其电阻逐渐降低，且电阻变化与致动器尖端位移高度吻合。电阻信号在多次通电/断电循环中可逆变化，证明了仅通过电信号即可实时监控自身运动状态。 零应变控制实验：为确证电阻变化源于机械应变而非温度，将致动器固定在平直或预弯曲状态下进行电加热。尽管温度升至约100°C，其电阻变化极小（偏差<0.08%），有力验证了Hybrid 3薄膜的温度自补偿效果以及传感信号与弯曲状态的直接关联。 触摸识别：让正在弯曲的致动器尖端接触硬质聚合物泡沫和软棉花。在自由弯曲时，电阻持续下降；一旦接触物体，电阻信号会趋于稳定。通过分析信号稳定后的变化模式，致动器不仅能感知到触摸事件，还能因接触物软硬不同导致的尖端位移差异而呈现出不同的电阻变化趋势，从而具备区分软硬物体的潜力。 光响应自感知：除了电刺激，该致动器也对光有响应。用灯光照射时，混合薄膜将光能转化为热能，引发致动器弯曲。同时，电阻也随弯曲变形而下降，并在光照开关循环中可逆变化，证明其对光致驱动的自感知能力。此外，混合薄膜在不同湿度水平下也保持了温度自补偿特性，这意味着由湿度变化引起的形变同样可以被监测。
这些结果环环相扣：材料性能的优化（结果1）是器件实现高性能自感知（结果3）的根本前提；可行的制备工艺（结果2）是将材料设计转化为实际器件的桥梁。最终的功能演示验证了最初的研究设想，即通过单一混合功能材料和两个电端子，实现驱动与传感的完全集成。
本研究成功提出并验证了一种基于石墨-CNTs混合薄膜的纸基自感知致动器的设计策略。研究结论表明，通过利用功能材料（纸、PP膜、石墨、CNTs）的本征物理特性并进行优化组合，可以开发出高性能、高度集成的智能系统。复印纸的高CHE与PP膜的高CTE互补，实现了大变形驱动；石墨与CNTs的混合，则巧妙地解决了电热驱动与压阻传感之间的信号串扰问题，实现了独立的热刺激和温度无关的应变感知。
科学价值：该工作为设计具有协同多功能（驱动、传感、甚至能量转换）的集成智能系统提供了新的材料学思路和方法论启示，特别是展示了通过复合材料设计实现物理信号（热、力、电）解耦与集成的可行性。
应用价值：这种结构简单、成本低廉、制备方便的自感知致动器，在软体机器人（如具有本体感知的软体抓手、爬行机器人）、可穿戴设备、人机交互界面和仿生器件等领域具有广阔的应用前景。它能够使机器人更智能地与环境互动，实时感知自身状态和外部接触，从而执行更复杂的任务。
研究在支持信息中提供了更丰富的细节，如纸张的各向异性特性（仅在纸张横向方向制备的致动器才有明显弯曲）、详细的弯曲应变计算公式、长期循环稳定性数据、能量效率和输出力分析（引用自作者前作）、以及不同湿度下的温度自补偿验证。这些内容进一步完善了研究的严谨性和深度，为该技术的实际应用提供了更全面的性能参考。此外，论文还展望了通过进一步降低混合薄膜电阻、调整双层结构刚度、改变纸张孔隙率和纤维取向等途径来继续提升自感知驱动性能的可能性。