北航潘曹峰团队，Science Advances：通过界面协调实现的无滞后且动态弹性应变传感器

?? 柔性传感器动态迟滞：影响性能的核心挑战

在智能穿戴设备、工业机器人、虚拟现实等应用场景中，柔性传感器需实时感知微小形变。然而，传统传感器在高速动态变形时，材料内部摩擦和界面滑移会导致信号滞后，即迟滞效应。这种效应会导致传感器无法同步反映真实形变，直接影响医疗监测准确性、工业控制稳定性及人机交互流畅性。

具体问题表现：

• 医疗康复中，传感器迟滞导致关节弯曲角度数据失真，影响训练效果评估；
• 工业机器人抓取时，0.1秒的信号延迟可能造成零件错位，降低生产效率；
• VR游戏中，手势识别滞后破坏沉浸感，引发用户眩晕。

?? 界面协调策略：材料、结构与能量协同优化

北航潘曹峰团队提出界面协调策略，通过以下技术路径实现传感器在100%应变、50% s?1应变率下动态迟滞误差＜1%，在100%应变、1000% s?1极端条件下仍保持＜5%。

1. 双网络界面黏附技术：分子级钩锁效应

• 技术原理：开发由柔性硅氧烷链与刚性聚氰基丙烯酸酯链组成的双网络粘合剂，通过分子级钩锁效应在超弹性水凝胶（Ecoflex）与高介电聚合物（VHB）间形成强韧界面。
• 实验数据：粘合强度达3069 N/m，是弱水凝胶的40倍，90°剥离测试中，裂纹仅在水凝胶内部扩展，界面粘合强度超越材料本体强度。

2. 超弹性-粘弹性协同架构：动态能量调控

• 结构设计：将超弹性层（Ecoflex）与粘弹性层（VHB）通过界面粘合，形成“弹簧-阻尼器”并联模型。超弹性层提供快速回弹力，抵消粘弹性层的迟滞能量损耗。
• 性能对比：
• 有限元模拟显示，复合结构在0.3秒内应变恢复率达87.8%，较传统VHB材料（52.6%）提升65%；
• 动态迟滞评价框架量化结果显示，传感器在100%应变、50%/s应变率下迟滞误差＜1%，传统器件达40%。

3. 动态迟滞量化模型：应变率依赖评价

• 方法创新：建立应变率依赖的动态迟滞评价模型，通过实时采集多梯度应变率下的传感器数据，量化迟滞误差。
• 应用效果：机器人操控实验中，低迟滞传感器使任务得分提升200%，操作延迟降低至毫秒级；18小时连续循环测试后，信号波动＜±2%，长期稳定性显著优于传统器件。

??图解导读：

图1无滞后感测的设计与原理。（A）在人机协作系统中，传统应变传感器在动态应变下产生滞后信号并造成盲区，而无滞后应变传感器则产生非滞后信号，用于超高应变率动态传感。（B） 由粘弹性材料制成的应变传感器在动态变形过程中表现出显著的机械迟滞，表现为感应信号相对于实际应变的相位延迟，从而在输出信号中引发时域失真。（C）软材料的动态机械性质（低滞后）与电性质（介电和离子）之间的不可调和的冲突。理性设计原则（D）及相应的理论模型（E）阐明了多功能异构弹性体复合材料的作机制，这些复合材料通过界面协同结构实现了无滞后应变测量性能。

图2水凝胶和弹性体韧性结合复合材料的制造与表征。（A）水凝胶、介电层和封装层键合过程的示意图。一种已开发的双网可伸缩胶用于迅速且牢固地粘合不同功能性的软层。该粘合剂通过分子级钩扣互锁效应连接不同的聚合物网络。因此，界面既即时又坚固，同时保持了可拉伸性。（B）90°剥离强度测试的示意图，用于评估三种不同材料：水凝胶、VHB和Ecoflex粘附粘合的界面粘附强度。（C）高强度双网络水凝胶-VHB在90°剥离测试中的照片。裂纹在水凝胶内部传播，表面可见残留的水凝胶层。（D） 水凝胶-弹性体混合键界面单位宽度剥离力测量。（E）证明胶水的应变传递性能。双层网络胶结合了高界面强度和优异的拉伸性，实现了高效的层间应变转移。（F）多层水凝胶-弹性体键合杂交体的横断面图像包括照片和扫描电子显微镜（SEM）图像。这些图像展示了材料之间无缝的显微镜整合。

图3无滞后应变传感器的结构构型及综合性能表征。（A）电容应变传感平台底层多层柔性架构的示意图示及作机制。（b）在循环拉伸载荷和卸载条件下的电容应变响应曲线，展示在0%至204%施加应变下的线性信号输出。（C）和（D）是跨六个传感器单元进行的设备间重复性评估，且该单元受150%应变循环影响。（E）传感器在正常拉伸、螺丝刀刺击、锤击、志愿者51公斤踩踏及不希望的扭转下（F）的坚固性。（G） 长期运行稳定性通过10,000次连续应变循环、50%变形幅度来量化。A.U.，任意单位。（H）在1080小时的观测期内进行时间性能波动分析。GF，仪表因子。

图4无滞后传感结构的设计和原理。(A）原理图和有限元分析模拟，以最小化介电层的滞后效应。（B和C） 粘弹性体VHB弹性体（介电层）和超弹性弹性体（封装层）的代表性拉伸-弛豫曲线。能量损失计算方法（D）以及VHB、PDMS和Ecoflex的能量耗散率值（E）。（F）模拟恢复位移曲线的结果分别针对纯VHB、纯Ecoflex以及100%拉伸后被Ecoflex夹层的VHB。（G）三种传感器的响应曲线，包括VHB封装传感器、PDMS封装传感器和Ecoflex封装传感器。线性电机以相同的50%秒速率释放应变?1.长度恢复与时间之间的数据是通过对应传感器测量的电信号进行逆向计算得出的。

图5动态滞后感测性能。(A）传感器动态滞后监测实验装置的示意图。（B）传感器对正弦应变波响应的失效范围定义。高（灰色）和低（蓝色）迟滞传感器的响应曲线（C）和失效范围（D）。（E） 传感器失效范围的定义。高（蓝色）和低（灰色）迟滞传感器对同一应变速率下不同应变的响应。（F）低滞后传感器的失效范围相较于高滞后传感器，可忽略不计。（G）高（蓝色）和低（灰色）迟滞传感器在100%大应变下对不同应变速率的响应。（H） 传感器的有效工作范围。即使在极高应变率（1000% s）下，低滞后传感器仍>95%有效工作范围?1)

图6实时人机协作系统的演示。（A）双向人机接口平台的示意图。（B）在屈伸作（指弯角度为0°至90°，15°增量）中，安装在人工手模型指关节上的传感器记录的电容变化曲线。（C）用于人机协作系统的传感器集成手套演示。（D） 利用具有差异迟滞特性的传感器（高迟滞与低迟滞变体）对游戏应用中机器人作进行比较性能分析。该配置验证了传感器在动态手势识别中的时间分辨率和信号忠实度，这对协作自动化任务至关重要。（E）操作员在实时游戏场景中的手势和机器人做图像。（F）定量性能指标，比较用户在高迟滞与优化低迟滞传感器配置中灵巧度依赖应用中的熟练度。这一系统评估展示了滞后工程传感器在保持时间信号一致性和运动跟踪精度方面的有效性，这对于先进的人机协作系统来说至关重要。微控制器单元MCU;VCC，供电电压供电给NE555芯片。

?? 应用验证：人机交互延迟大幅降低

 技术实现：5个传感器集成于智能手套，用于实时操控机械手。在模拟手机点击游戏的高动态任务中，采用低滞后传感器的系统得分比高滞后系统提升超200%，显著减少因信号延迟导致的“误点”或“漏点”。这证明该技术可有效满足人机接口对亚秒级响应的需求。五指分布传感器，通过多谐波振荡电路将关节弯曲角度转化为频率脉冲，Arduino Mega 2560微控制器单元精准控制机械手动作。

?? 未来应用展望：多领域技术融合与产业升级

1. 智能医疗：无感化健康监测与精准治疗

• 可穿戴设备升级：低迟滞传感器可集成于智能手环、贴片等设备，实现心率、呼吸、肌肉活动等生理信号的实时、精准监测。例如，在睡眠监测中，传感器能捕捉微小的翻身、呼吸暂停等动作，为睡眠障碍诊断提供更准确的数据。
• 远程医疗与康复：结合5G技术，传感器可将患者的运动数据实时传输至医生端，医生根据数据调整康复方案。对于偏瘫患者，传感器能精准监测肢体运动轨迹，指导患者进行正确的康复训练，提高康复效率。
• 微创手术辅助：在微创手术中，低迟滞传感器可集成于手术器械，实时感知器械与组织的相互作用力，帮助医生更精准地控制手术力度，减少手术风险。

2. 工业4.0：智能制造与柔性生产

• 协作机器人（Cobots）：低迟滞传感器使协作机器人能更精准地感知人类操作员的意图，实现人机协同作业。例如，在汽车装配线上，机器人可根据传感器反馈的力度和位置信息，与工人共同完成复杂装配任务，提高生产灵活性和效率。
• 柔性生产线：传感器可集成于柔性生产线的各个工位，实时监测产品变形、应力分布等参数，确保产品质量。例如，在3C产品制造中，传感器能检测手机外壳在组装过程中的微小变形，及时调整装配参数，避免产品损坏。
• 预测性维护：通过监测设备运行过程中的振动、应力等信号，低迟滞传感器可提前发现设备故障隐患，实现预测性维护，减少停机时间，降低维护成本。

3. 智能交通：自动驾驶与车路协同

• 自动驾驶感知系统：低迟滞传感器可集成于自动驾驶汽车的轮胎、座椅等部位，实时感知车辆行驶状态和乘客舒适度。例如，传感器能检测轮胎与地面的摩擦力，为自动驾驶算法提供更准确的车辆控制参数，提高行驶安全性。
• 车路协同（V2X）：传感器可部署于道路基础设施，实时监测交通流量、车辆速度等信息，并通过5G/6G网络与车辆进行实时通信，优化交通信号控制，减少拥堵。
• 智能座椅：在高铁、飞机等交通工具中，低迟滞传感器可集成于座椅，实时感知乘客的坐姿、压力分布等信息，自动调整座椅角度和硬度，提高乘坐舒适度。

4. 元宇宙与虚拟现实：沉浸式交互体验

• VR/AR手势识别：低迟滞传感器可集成于VR/AR手套或手柄，实时捕捉用户手部动作，实现更精准、流畅的手势交互。例如，在VR游戏中，用户可通过自然手势操控虚拟物体，提升沉浸感。
• 力反馈设备：结合低迟滞传感器和力反馈技术，可开发出更真实的力反馈设备，如力反馈手套、力反馈方向盘等。在医疗模拟培训中，医生可通过力反馈设备感受虚拟组织的阻力，提高培训效果。
• 全息交互：低迟滞传感器可与全息投影技术结合，实现用户与全息影像的实时交互。例如，在展览展示中，观众可通过手势或肢体动作与全息影像进行互动，增强体验感。

5. 航空航天：极端环境下的精准感知

• 卫星与航天器：低迟滞传感器可集成于卫星太阳能电池板、天线等可展开结构，实时监测展开过程中的应力、变形等参数，确保结构安全。
• 飞机健康监测：传感器可部署于飞机机翼、发动机等关键部位，实时监测结构健康状态，提前发现疲劳裂纹等隐患，提高飞行安全性。
• 火星探测：在火星探测任务中，低迟滞传感器可集成于火星车车轮、机械臂等部位，适应火星极端环境（低温、低气压、强辐射），实现精准探测和操作。

?? 技术愿景：推动人机交互范式升级

潘曹峰团队的研究通过界面协调策略，实现了材料-结构-能量的全局优化，为下一代柔性传感器定义了设计范式。随着5G+AIoT技术普及，低迟滞传感器将成为智能设备“无感化”交互的核心组件，推动医疗机器人、工业协作机器人、元宇宙硬件、智能交通、航空航天等领域实现技术跨越。北京航空航天大学国际前沿交叉科学研究院潘曹峰教授表示：“我们希望这项工作能推动柔性传感从‘准静态可用’迈向‘动态精准’的下一个阶段，能真正实现柔性电子皮肤传感器件与人类运动的无缝同步交互。”

?? 参考文献：
Science Advances (2026). Hysteresis-free and dynamically resilient strain sensor enabled by interfacial coordination. 

DOI: 10.1126/sciadv.aea2450

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