مقالة

نُشر على الإنترنت: 14 مارس 2025
تحقق من التحديثات

لقد أدى التطور السريع لإنترنت الأشياء (IoT) والذكاء الاصطناعي (AI) والروبوتات اللينة إلى زيادة الطلب على الأجهزة الإلكترونية المرنة. . تمكّن هذه الأجهزة من جمع الطاقة واكتشاف المحفزات في كل من البشر والبيئات، ويمكن أن تكون المنصة النهائية لجمع البيانات ونقلها في تفاعل الإنسان مع الآلة (HMI) من بين هذه الأنظمة، تعتبر الأنظمة الإلكترونية القابلة للارتداء التي تقدم الراحة، والتكامل العالي، وقابلية الحمل مرشحة محتملة للجيل القادم من الأجهزة القابلة للارتداء الذكية. من خلال التصميم الهيكلي المدروس وتعديلات الهندسة الجزيئية، يمكن تعزيز هذه الأنظمة بوظائف متقدمة، بما في ذلك جمع الطاقة، وتنظيم الحرارة والرطوبة، ونقل المحفزات المتعددة. من بين الإلكترونيات القابلة للارتداء الوظيفية المختلفة، توجد الأجهزة الحرارية الكهربائية المرنة القابلة للارتداء.
(F-TEDs) تبرز كمرشحين ممتازين لأنظمة جمع الطاقة القابلة للارتداء وتحويلها . تقوم هذه الأجهزة بتحويل الحرارة منخفضة الجودة مباشرة إلى طاقة كهربائية استنادًا إلى تأثير سيبك، مما يظهر مرونة في الإلكترونيات القابلة للارتداء الناشئة لجمع حرارة الجسم الناتجة عن الإنسان، والروبوتات اللينة، ومراقبة الصحة، وإدارة الحرارة الشخصية. .

حتى الآن، تركز معظم الأبحاث حول تكنولوجيا الديناميكا الحرارية المرنة القابلة للارتداء بشكل أساسي على المواد، وخاصة على تحسين الأداء الديناميكي الحراري (المقاس بواسطة عامل القدرة أو ) وتحسين المرونة والثبات بشكل عام، فإن معظم المواد الكهروحرارية عالية الأداء، وخاصة غير العضوية منها، تكون صلبة وهشة وضعيفة، مما يجعل من الصعب تلبية المتطلبات الخاصة بالملابس القابلة للارتداء المرنة. استراتيجيات متقدمة لتحقيق

تشمل المرونة، وحتى المرونة، في المواد الكهروحرارية التقليدية معالجة هذه المواد إلى أفلام رقيقة أو طلاءها على ركائز مرنة. . على الرغم من أن المواد الكهروحرارية الناتجة يمكن ثنيها أو حتى تمديدها، فإن تدرج الحرارة ( عادة ما يتم بناؤه في اتجاه المستوى بدلاً من الاتجاه الأكثر مثالية وهو الاتجاه العمودي (السماكة) علاوة على ذلك، نظرًا للتحديات الكامنة في التصميم الهيكلي للأجهزة الحرارية المرنة، وخاصة القابلة للارتداء، فإن التقدم في هذا المجال كان أبطأ من ذلك في مواد الديناميكا الحرارية. للاستفادة الكاملة من إمكانيات المواد الكهروحرارية في الأجهزة، من الضروري تحسين هيكل الجهاز، وخاصة من خلال تعزيز واستقرار عبر الجهاز مع الحفاظ على الاستقرار الهيكلي والمرونة . لا يزال هذا تحديًا بحثيًا كبيرًا. بالإضافة إلى ذلك، كما تم مناقشته أعلاه، يركز العديد من الباحثين على تحسين الأداء الحراري الكهربائي للمواد المستخدمة في أجهزة F-TED القابلة للارتداء، حيث إن الأداء العالي للمواد عادة ما يؤدي إلى زيادة القدرة الناتجة أو كفاءة تحويل الطاقة الحرارية الكهربائية للأجهزة. ومع ذلك، في بعض التطبيقات التي تتطلب استجابة سريعة، مثل تشغيل المستشعرات، فإن أداء الجهاز الصغير يكفي فقط لتشغيل هذه المستشعرات. لذلك، في مثل هذه الظروف، تصبح الخصائص الفيزيائية الأخرى للجهاز، مثل سرعة الاستجابة، والمرونة، وقابلية الارتداء، والاستقرار، وقابلية التنفس، وقابلية الغسيل، أكثر أهمية.

بالمقارنة مع أجهزة F-TED ثنائية الأبعاد (2D)، يمكن لأجهزة F-TED ثلاثية الأبعاد (3D) تعظيم جمع حرارة الجسم، مما يحافظ على استمرارية خارج المستوى. استراتيجية شائعة لتصنيع أجهزة F-TED ثلاثية الأبعاد تتضمن دمج المواد غير العضوية السائبة مع الأسلاك المعقدة. على الرغم من أن هذه الأجهزة تظهر أداءً حراريًا كهربائيًا ممتازًا، إلا أن الأرجل الحرارية الكهربائية الضخمة والصلبة تؤثر بشكل كبير على الراحة والثبات أثناء الاستخدام. . تواجه هذه الطريقة صعوبة في تلبية متطلبات الأجهزة المتكاملة بشكل كبير، مما يجعل الاستشعار المتزامن في الوقت الحقيقي للمؤثرات مثل التشوه ودرجة الحرارة تحديًا. إن تطوير المواد الحرارية الكهربائية المرنة أمر ضروري لإنشاء أجهزة TED ثلاثية الأبعاد يمكنها التكيف في الوقت الحقيقي مع التغيرات المعقدة في الجلد، واحتياجات الراحة، والمحفزات متعددة القنوات، والتشوهات الناتجة عن حركات الجسم. تشمل الاستراتيجية السائدة الحالية تطبيق المواد الكهروحرارية على رغوة البولي يوريثان التجارية. أو خلطها مع مواد نانوية ذات أبعاد منخفضة تليها التجفيف بالتجميد عند درجات حرارة منخفضة لإنشاء مطاط حراري كهربائي ثلاثي الأبعاد . ومع ذلك، فإن هذه البنية غير القابلة للتنفس تؤثر سلبًا على خصائص تبادل الحرارة والرطوبة، كما أن المسامية الثلاثية الأبعاد غير المستقرة تمثل تحديات لديمومتها ومرونتها. لذلك، فإن تطوير مواد وأجهزة حرارية كهربائية مرنة تقدم في الوقت نفسه الراحة، والمتانة العالية، والاستجابة السريعة لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا.

لذا، يركز عملنا على القابلية العملية للاستخدام ويكرس جهوده لتصميم هياكل أجهزة وظيفية. هنا، نبلغ عن تصنيع وتعديل الجرعات لأقمشة حرارية كهربائية ثلاثية الأبعاد عالية المرونة باستخدام تقنيات حياكة متقدمة، مما يظهر سهولة التحكم وقابلية التوسع الصناعية للأقمشة الحرارية الكهربائية المرنة. تستخدم الأقمشة الفاصلة ثلاثية الأبعاد خيوط سبانديكس بسمك 36 دتك مع كل من الصلابة والمرونة كخيوط فاصلة لدعم الهيكل ثلاثي الأبعاد الجوهري، مما يؤدي إلى توزيع قنوات هواء ثابتة متعددة داخل القماش. يحقق هذا التصميم موصلية حرارية منخفضة للغاية ( وقت استجابة فائق السرعة يبلغ 20 مللي ثانية، واستقرار على مدى أكثر من 10,000 دورة ضغط. هذه الخصائص ضرورية للحفاظ على استقرار خارج المستوى. في TEDs. على عكس المواد الكهروحرارية السائبة/الفيلم، فإن الهيكل المكاني للقماش يوفر أيضًا قابلية تنفس استثنائية. ، مما يتيح تبادل فعال للحرارة والرطوبة بين جسم الإنسان والبيئة الخارجية. بالإضافة إلى ذلك، يظهر القماش دقة في كشف درجة الحرارة بدقة 0.02 كلفن وزمن استجابة سريع لدرجة الحرارة يبلغ 240 مللي ثانية، مما يضمن نقل المحفزات الحرارية بدقة وفي الوقت الحقيقي. والأهم من ذلك، أن التأثيرات الكهروحرارية والضغطية في الجهاز القائم على القماش مفصولة، مما يسمح للجهاز الكهروحراري بالحفاظ على استقرار
جهد الخرج حتى تحت تشوهات كبيرة تصل إلى . تم خياطة الجهاز في قفازات لتعلم لغة الإشارة من قبل الأفراد ذوي الإعاقات الكلامية. من خلال التكامل مع نموذج التعلم الآلي القائم على آلات الدعم الشعاعي (SVM)، يحقق جهازنا دقة التنبؤ، مما يوفر مساعدة شاملة وفعالة في تعلم لغة الإشارة. مزود بنظام نقل لاسلكي، يمكن ارتداء هذا الجهاز بشكل ذاتي على أجزاء مختلفة من الجسم ليتناسب مع الأسطح الحرارية المعقدة لمراقبة سلامة الإنسان في الوقت الحقيقي، مثل الأمراض التنفسية وتنبيهات درجات الحرارة العالية، عبر تطبيق موبايل أو كمبيوتر، مما يظهر إمكانيات التطبيق العملي.

قمنا أولاً بتقديم مفهوم التصميم وراء قماش الفاصل الكهروحراري (TESF). توضح الشكل 1 عملية الإنتاج ومخطط تصنيع الجهاز لـ TESF. تم استخدام ألياف بوليستر أحادية الخيط بسمك 36 دتك كخيوط فاصلة، والتي تم دمجها مع خيوط بوليستر أحادية الخيط أكثر ليونة بسمك 135 دتك و90 دتك من خلال تقنية الحياكة ثلاثية الأبعاد للإنتاج المستمر بكميات كبيرة على ماكينتنا (الشكل 1أ). تعمل آلات الحياكة العمودية دون توليد انبعاثات مباشرة أو انبعاثات كربونية أو ملوثات أو تصريف مياه مستعملة، مما يقلل من تأثيرها على البيئة. تُظهر عملية تشكيل الحلقة لآلة الحياكة العمودية ذات الإبر المزدوجة المحددة في الشكل التوضيحي التكميلي 1، وتُضاف إجراءات الحياكة التفصيلية في قسم “تفاصيل التجربة” في المعلومات التكميلية. يُظهر الرسم الرقمي لخيط الإدخال وحركته في الشكل التوضيحي التكميلي 2. نظرًا لسهولة معالجته بالماء، وعدم سميته، وخصائصه الكهروحرارية الممتازة، تم اختيار الأنابيب النانوية الكربونية (CNTs) كمواد مالئة كهروحرارية للقماش (الشكل 1ب). تم استخدام أوليامين كعامل تشويب من النوع n للأنابيب النانوية الكربونية بسبب استقراره الممتاز في الهواء. بينما تم الإبلاغ عن أن بوليمر (3,4-إيثيلين ديوكسي ثيوفيني): بوليمر (ستايرين سلفونات) (PEDOT:PSS) وCNT يظهران خصائص حرارية كهربائية من النوع p ممتازة. بفضل قابلية القطع ومرونة TESF، يمكن تشكيله بسهولة إلى أشكال وملصقات متنوعة دون ترك علامات، مما يجعله مناسبًا للتكامل في الأجهزة القابلة للارتداء اليومية (الشكل التكميلي 3). كما هو موضح في الشكل التكميلي 4، تُظهر صور أنواع مختلفة من الأقمشة أن كل من الأقمشة الحرارية من النوع p والنوع n يمكن نسجها على نطاق واسع. لفهم آلية التعديل للبوليمرات على القماش الحراري، قمنا بفحص البنية المجهرية للأقمشة. تكشف صور المجهر الإلكتروني الماسح (SEM) للقماش الفاصل الأولي عن السطح الأملس للألياف الفردية. الهيكل بين الطبقات بين الأقمشة محدد بوضوح، والفجوات بين الألياف واضحة (الشكل التكميلي 5). بعد إدخال PEDOT:PSS، تصبح الألياف الفردية في TESF من النوع p خشنة (الشكل التكميلي 6). يمكن ملاحظة الهيكل الطبقي المركب المميز لـ PEDOT:PSS وCNTs في صور SEM المكبرة. بالمقابل، يبقى سطح TESF من النوع n أكثر سلاسة، لكن CNTs المدعمة بالأولياميد تلتف، مما يزيد من قطر حواف CNT (الشكل التكميلي 7). لا تظهر البنية الأساسية للقماش تغييرات كبيرة. على الرغم من أن الأقمشة الفاصلة الأولية يمكن إنتاجها بكميات كبيرة باستخدام آلات صناعية، إلا أن إعداد TESF لا يزال يمثل تحديًا. في العمل المستقبلي، نخطط لدمج حمام النقع مباشرة في نهاية عملية الحياكة، مما يتيح الإعداد على نطاق واسع وبشكل مستمر لـ TESF.

يتم مقارنة نظام TESF الخاص بنا مع الأجهزة الحرارية الكهربائية القابلة للارتداء متعددة الوظائف التي تم الإبلاغ عنها مؤخرًا من حيث القابلية للتنفس، وسرعة الاستجابة، والدقة، والتحمل، وتفي بعدة مقاييس رائدة في هذا المجال (الشكل 1c) من الجدير بالذكر أن نفاذية TESF، وهي عامل حاسم للأجهزة القابلة للارتداء، تصل إلى . هذا يدعم بالكامل تبادل الحرارة والرطوبة أثناء الاستخدام، مما يضمن تجربة مريحة للمستخدم. المستوى المنخفض للغاية من يسمح لـ TESF بالحفاظ باستمرار على تدرج درجة حرارة مستقر عبر القماش، مما يسهل الكشف الدقيق عن إشارات درجة الحرارة. عند المقارنة بـ

المواد مقارنة بين درجة حرارة الحد الأدنى للاعتراف ووقت استجابة درجة الحرارة في هذا العمل مع الدراسات الأخرى المبلغ عنها مقارنة زمن استجابة تحميل الحد الأقصى والدورة والانفعال في هذا العمل مع الدراسات الأخرى المبلغ عنها .
تظهر أجهزة الاستشعار المعتمدة على الحرارة الكهروحرارية، مثل أجهزة استشعار TESF، استجابة سريعة لدرجة الحرارة تصل إلى 240 مللي ثانية واعتراف دقيق بفروق درجة الحرارة يصل إلى 0.02 كلفن، وكلاهما يمثل مستويات أداء عالية في الأجهزة الكهروحرارية المتاحة (الشكل 1d، انظر الجدول التكميلي 1 للمقارنات التفصيلية). بالإضافة إلى ذلك، عند تقييمه مقابل مستشعر ضغط حراري ثلاثي الأبعاد تم الإبلاغ عنه مؤخرًا، يتفوق جهازنا في جميع المعايير (الشكل 1e). يتحمل TESF ما يصل إلى 10,000 دورة ضغط، وهو الحد الأقصى المبلغ عنه للأجهزة الكهروحرارية، ويحقق زمن استجابة للضغط قدره 20 مللي ثانية، مما يسجل رقماً قياسياً في سرعة الاستجابة في الأجهزة الكهروحرارية (انظر الجدول التكميلي 2 للمقارنات التفصيلية).

تمنح البنية ثلاثية الأبعاد لقماش الفاصل القماش الكهروحراري قابلية تنفس ممتازة، وهو أمر حاسم لتبادل الحرارة والرطوبة أثناء الارتداء (الشكل 2أ). تم وضع العينات على جهاز اختبار كهربائي مصمم خصيصًا للتحقق من خصائصها الكهروحرارية. كما هو موضح في الشكل 2ب والشكل التكميلي 8، أظهر قماش TESF الأصلي، الذي يحتوي فقط على أنابيب الكربون النانوية، معامل سيبيك إيجابي ( ) حوالي بسبب وجود شوائب الأكسجين، مما يدل على أن حاملات الشحنة كانت ثقوبًا. بعد إضافة PEDOT:PSS كمواد مضافة من النوع p، زادت الموصلية الكهربائية ( ) وعامل القدرة ( ) زادت بشكل كبير، بما يتماشى مع الدراسات السابقة حول مركبات CNT/PEDOT:PSS عندما كان الأوليامين

الشكل 2 | اختبار أداء الاستشعار لنسيج الفضاء الحراري الكهروحراري من النوع p (TESF). أ نفاذية الهواء لنسيج الفضاء الحراري الكهروحراري من النوع p (TESF) و -نوع TESF. تم قياس جميع العينات ثلاث مرات وتم حساب المتوسط. والموصلية الحرارية ( ) من أنابيب الكربون النانوية (CNTs) المعتمدة، نوع p، ونوع n TESF. تم قياس جميع العينات ثلاث مرات وتم حساب المتوسط. ج الحد الأدنى القابل للاكتشاف لـ TESF من النوع p والنوع n. استشعار درجة الحرارة
وقت الاستجابة لنوع p ونوع n من TESF. استجابة المقاومة لـ TESF تحت ضغوط انضغاطية مختلفة، حيث هو قيمة تغيير المقاومة تحت الضغط، و هو المقاومة الأولية. سرعة الاستجابة والتعافي لـ TESF تحت الضغوط الانضغاطية. استقرار تغييرات المقاومة في TESF بعد 10,000 دورة من إجهاد الضغط. لنوع p ونوع n من TESF تحت ضغوط انضغاطية مختلفة.
تم تقديمه كمواد مضافة من النوع n إلى الأنابيب النانوية الكربونية، من القماش تحول إلى قيمة سلبية. بالإضافة إلى ذلك، أدت البنية الفريدة للقماش ثلاثي الأبعاد إلى وجود كمية كبيرة من الهواء الساكن داخله، مما سمح لـ TESF بتحقيق مستوى منخفض للغاية متفوق على المواد الكهروحرارية الأخرى بتصاميم هيكلية مختلفة. الاتجاه العمودي يسهل الحفاظ على إشارة خرج مستقرة عند استخدامه كجهاز قابل للارتداء. تم تقييم حساسية TESF لاختلافات درجات الحرارة المختلفة أولاً، وكما هو موضح في الشكل التوضيحي 9، استجاب كل من TESF من النوع p والنوع n بحساسية للاختلافات المعنية. كانوا أيضًا حساسين تجاه الأمور الصغيرة كانت استجابة درجة الحرارة الدنيا لنوع TESF من النوع p/n حوالي 0.02 كلفن (الشكل 2c). كان وقت الاستجابة للتغيرات في درجة الحرارة 240 مللي ثانية فقط (الشكل 2d). علاوة على ذلك، تظهر الفولتية الناتجة لكل من TESF من النوع n والنوع p استقرارًا ملحوظًا تحت تقلبات درجة الحرارة الدورية (الشكل التكميلية 10).

المقاومة البيزورية هي معلمة مهمة لتقييم الإمكانيات التطبيقية العملية للإلكترونيات القابلة للارتداء. الثلاثي الأبعاد
هيكل الدعم من قماش الفاصل يوفر أيضًا إمكانية استخدامه كحساس بيزوريستيف. الألياف الأحادية القوية من البوليستر في القماش تنحني تحت الضغط الخارجي وتعود إلى حالتها الأصلية بمجرد إزالة القوة (الشكل التكميلي 11a). الشكل التكميلي 11b يظهر منحنيات إجهاد الانضغاط لعينة مختلفة. مقارنةً بقماش الفاصل الأولي، زاد الإجهاد في كل من TESF من النوع p و TESF من النوع n بشكل كبير، بسبب التأثيرات الصلبة لجزيئات الكربون النانوية في المواد المضافة. اخترنا TESF من النوع p كمرجع لفحص التغيرات الميكانيكية والكهربائية له عن كثب أثناء الانضغاط. كما هو موضح في الشكل التكميلي 11c، لا يظهر القماش أي تاريح أو تعب ملحوظ تحت إجهاد الضغط، مما يدل على مقاومة عالية واستعادة (الشكل التكميلي 12).

أثناء الضغط الديناميكي والتعافي، تتلامس خيوط الفاصل في القماش وتنفصل عن السطح الداخلي للقماش، مما يؤدي إلى تأثير مقاومة الضغط. قمنا بإنشاء نموذج ضغط ثلاثي الأبعاد، كما هو موضح في الشكل التكميلي 13، لكشف التغيرات في المقاومة خلال هذه العملية الديناميكية. أثناء الضغط،

الشكل 3 | آلية فصل المحفزات الميكانيكية والحرارية في TESF. منحنيات I-V لـ TESF (أ) بدون محفزات خارجية، (ب) تحت ضغط انضغاطي فقط، (ج) تحت ضغط انضغاطي و ، (د) تحت فقط، (هـ) في مختلف قيم ، و 3 ك)، (و) تحت ضغوط انضغاطية مختلفة ( )، و (g)
تحت ضغوط مختلفة مع ثابت محاكاة العناصر المحدودة لتوزيع درجة الحرارة والجهد الحراري الناتج عن TESF تحت إجهاد ضغط 1 ك.ه.
زاوية الاتصال بين خيوط الفاصل والسطحين تقل، مما يزيد من مساحة الاتصال ويخلق المزيد من المسارات الموصلية. استنادًا إلى هذا المفهوم، قمنا بتقييم مقاومة الأقمشة تحت تشوهات ضغط مختلفة لإظهار إمكاناتها في الاستشعار بالضغط (الشكل 2e). يمكن تصنيف عامل القياس (GF) أثناء الضغط إلى ثلاثة أنظمة: ، و C. عندما يتجاوز تشوه الضغط ، يصل عامل القياس إلى أقصى حد له، حوالي 1.7، وهو ما يتوافق مع نموذج المقاومة المكافئة الذي تم وصفه سابقًا. بالإضافة إلى ذلك، فإن زمن الاستجابة وزمن الاسترداد للأقمشة تحت التشوهات الكبيرة هما فقط 20 مللي ثانية و60 مللي ثانية، على التوالي، مما يلبي تمامًا متطلبات الوقت الحقيقي للأجهزة القابلة للارتداء (الشكل 2f). تعتبر الاستقرار الميكانيكي والمتانة مؤشرات حاسمة للأجهزة القابلة للارتداء. كما هو موضح في الشكل 2g، يظل الإشارة البيزوريستيفية للقماش مستقرة بعد 10,000 دورة تحت إجهاد الضغط. بالإضافة إلى ذلك، المقاومة و تظل قيم كل من TESFs من النوع n والنوع p دون تغيير بعد 10,000 ضغط، مما يوضح أن الهيكل النسيجي ثلاثي الأبعاد يضمن دعمًا موثوقًا ومستقرًا (الشكل التكميلي 14). علاوة على ذلك، تظل الخصائص الكهروحرارية لكل من TESF من النوع n وTESF من النوع p مستقرة جدًا بعد دورات الانحناء والغسيل (الأشكال التكملية 15، 16). للتحقيق في العلاقة التزاوجية
بين المقاومة الداخلية وجهد الخرج خلال العمليات الديناميكية، قمنا بتقييم تحت ضغوط انضغاطية مختلفة (الشكل 2h). من المRemarkably، ظل TESF غير متأثر مع زيادة الإجهاد. وقد دفع ذلك إلى مزيد من التحقيق في التغيرات في الجهد الحراري والمقاومة الحرارية تحت ظروف ديناميكية.

لاستكشاف خصائص فك الارتباط لـ TESF، صممنا سلسلة من التجارب. باستخدام TESF من النوع p كمثال، قمنا بتطبيق محفزات مستقلة ومترابطة على القماش ولاحظنا التغيرات في الإشارات الكهربائية. في البداية، قمنا بقياس الـ منحنى القماش في حالته الأساسية (الشكل 3أ). عندما تم تطبيق الضغط على القماش، انخفضت إشارة المقاومة بشكل ملحوظ بسبب تأثير المقاومة الضاغطة، مما أدى إلى تحول ملحوظ في منحنى التيار-الجهد (الشكل 3ب). بعد ذلك، مع الحفاظ على الضغط ثابتًا، قمنا بتطبيق إلى القماش، مما تسبب في المنحنى يتحول إلى اليمين بنفس الميل (الشكل 3ج). وفقًا للآلية الحرارية الكهربائية النموذجية، فإن جهد الخرج الحراري الكهربائي هو . تشير هذه النتيجة إلى أن المقاومة الداخلية للقماش لا تتأثر بالتغيرات الحرارية الكامنة أثناء جهد التيرموإلكتريك الناتج. أخيرًا،
عندما تم إزالة الإجهاد الانضغاطي، انحنت المنحنى مرة أخرى إلى منحدر موازٍ للعينة الأولية، مع وجود انزياح جانبي فقط في الجهد الكهروحراري بسبب (الشكل 3د).

لتحسين العملية التجريبية، قمنا بإجراء اختبارات مستمرة عبر عدة تدرجات. كما هو موضح في الشكل 3e، تنحرف المنحنيات بشكل ملحوظ إلى اليمين عندما يتعرض القماش لمختلف س، مما يدل على خصائص حرارية كهربائية واضحة. الـ تظهر منحنيات الأقمشة تحت ضغوط انضغاطية مختلفة عند فرق درجة حرارة ثابتة انحدارات متباينة (الشكل 3f). ينخفض الانحدار مع زيادة الضغط، مما يشير إلى انخفاض متناسب في المقاومة. ومن الجدير بالذكر أن الجهد الكهربائي يبقى غير متأثر تحت ظروف ضغط مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، قمنا بإجراء اختبارات انضغاط على القماش تحت ضغط ثابت. من 1 ك (الشكل 3 ج). من الواضح أن الضغط المطبق لا يؤثر على الجهد الحراري الكهربائي للنسيج؛ بدلاً من ذلك، يبقى انزياحه الجانبي متسقًا مع الأصل. من هذه الملاحظات، نستنتج أن تأثيرات المقاومة الضاغطة وSeebeck للنسيج مفصولة تمامًا. ثم قمنا بتوصيل النسيج بمرفق اختبار ضغط متغير في درجة الحرارة، كما هو موضح في الشكل التوضيحي 17أ، للتحقيق بشكل منهجي في خصائص الفصل الخاصة به تحت ظروف مختلفة. . الـ تم التحكم فيه في الوقت الحقيقي باستخدام زوج من عناصر بيلتييه. في البداية، قمنا بتقييم المقاومة الداخلية للقماش تحت ضغوط انضغاطية مختلفة عبر نطاق من 0 إلى 30 ك (الشكل التوضيحي 17ب). تظهر النتائج أن درجة الحرارة لها تأثير ضئيل على المقاومة، بغض النظر عن الضغط الانضغاطي المطبق. وبالمثل، أظهر مراقبة الجهد الحراري الكهربائي الناتج عن القماش تحت ضغوط انضغاطية مختلفة أن الضغط له تأثير ضئيل على الجهد الحراري الكهربائي (الشكل التوضيحي 17ج). تؤكد هذه النتائج أنه في هذه المادة ثلاثية الأبعاد، تتغير إشارات المقاومة الضاغطة وإشارات الجهد الحراري الكهربائي بشكل مستقل عن بعضها البعض. علاوة على ذلك، قمنا بإنشاء نموذج مكافئ ثلاثي الأبعاد للقماش وحققنا استراتيجيتنا باستخدام تحليل العناصر المحدودة. كما هو موضح في الشكل 3 ح، فإن هناك استقراراً تم تطبيق 10 ك أولاً على القماش. مع تطبيق الضغط، تظل توزيع درجة الحرارة داخل القماش غير متأثر، كما لوحظ من مخطط الكنتور، بسبب الانخفاض القماش. منذ أن يبقى ثابتًا عند ضغوط انضغاطية مختلفة، تظل جهد الخلايا الحرارية الناتج مستقرًا. وهذا يُظهر بفعالية خصائص الفصل بين تأثيرات سيبيك والضغط المقاوم في النسيج ثلاثي الأبعاد.

تشوهات غير منتظمة ناتجة عن حركة الإنسان تؤثر بشكل كبير على قدرة الجهاز على الإنتاج، ولم يتم حتى الآن التركيز على فصل إشارات هذا الجهاز لتعزيز استقراره. استنادًا إلى خصائص الفصل في TESF، قمنا بدراسة أداء الفصل للأجهزة المتكاملة. تم إجراء التجارب تحت ظروف مع وبدون مصادر حرارية وضغط، محاكاة مختلف المحفزات الناتجة عن نقل الحرارة والحركة أثناء ارتداء الإنسان. تم تصنيع الجهاز من خلال دمج ثماني أزواج من TESF من النوع p والنوع n بسلاسة في ركيزة قماش ثلاثية الأبعاد (الشكل التكميلي 18). تظهر الاتصالات الدائرية للجهاز في الشكل التكميلي 19. يقيس الجهاز بالكامل تقريبًا ، مما يسمح له بالتشوه بشكل مرن ويجعله مناسبًا للاستخدام اليومي. كما هو موضح في الشكل التكميلي 20a، قمنا بتطبيق ثلاثة ظروف مختلفة على الجهاز: ضغط اللوح البلاستيكي، وقرب الكف، وضغط الكف، باستخدام لوح بلاستيكي وكف دون مصدر حراري. عند الضغط على الجهاز باستخدام لوح بلاستيكي، يولد مقاومة الجهاز إشارة ضغط، بينما تظل إشارة الجهد دون تغيير (الشكل التكميلي 20b والفيلم التكميلي 1). عندما يقترب الكف من الجهاز، تظل إشارة المقاومة ثابتة. بسبب الذي تسببه الجسم البشري والبيئة، ينتج الجهاز استجابة جهد حراري ملحوظة (الشكل التكميلي 20c والفيلم التكميلي 2). كما هو موضح في الشكل التكميلي 20d، عند الضغط على الجهاز بشكل متكرر بكف اليد، يتم إخراج كل من إشارات المقاومة والجهد في
بطريقة مفصولة بسبب تأثيرات المقاومة الضاغطة وتأثير سيبك (فيلم إضافي 3). وهذا يشير إلى أن TESF ليس فقط، ولكن أيضًا الأجهزة المرنة المصنوعة مع TESF المدمج، تظهر فصل إشارات المقاومة الناتجة عن الإجهاد وإشارات الجهد الحراري الناتجة عن .

قمنا أولاً بتقييم أداء الإخراج للجهاز. كما هو موضح في الشكل التوضيحي 21a، يتم تحقيق أقصى طاقة إخراج للجهاز عند قيم مختلفة. عندما تكون مقاومة الحمل المتصل ( ) هو ، الذي يتطابق مع المقاومة الداخلية للجهاز. يتم التحقق من ذلك بشكل أكبر من خلال الحد الأقصى للطاقة الناتجة عند مختلف مقاومات الحمل، كما هو موضح في الشكل التكميلي 21ب. لاختبارات جمع الطاقة، تم ارتداء الجهاز على معصم المستخدم (الشكل التكميلي 21ج). تشير مخطط الأشعة تحت الحمراء إلى حوالي 8 ك بين الجزء العلوي والسفلي للجهاز، يُعزى إلى انخفاض من القماش ثلاثي الأبعاد، الذي يمنع بشكل فعال انتقال حرارة الجسم إلى السطح العلوي. وبالتالي، يولد الجهاز جهدًا ثابتًا ومتسقًا قدره 5.44 مللي فولت (الشكل التوضيحي التكميلي 21d).

تجعل مرونة هذا الجهاز وارتفاع تكامله من السهل دمجه في الملابس القابلة للارتداء اليومية. كما هو موضح في الشكل 4a، تم خياطة الجهاز في قناع N95، مما أدى إلى إنشاء قناع ذكي قابل للارتداء لمراقبة التنفس في الوقت الحقيقي. وفقًا للصور بالأشعة تحت الحمراء، فإن التغيرات في درجة الحرارة في منطقة الأنف أثناء الشهيق والزفير تسبب تباينات في عبر الجهاز، مما يتيح مراقبة التنفس في الوقت الحقيقي. عندما يرتدي المستخدمون القناع الذكي، يميز الجهد الحراري الناتج في الوقت الحقيقي بين الحركات الوجهية، بما في ذلك التنفس الطبيعي، والسعال، والتنهد، والتنفس العميق (الشكل 4ب). من المهم أن إشارة الجهد الحراري الناتجة عن التنفس غير متأثرة بتغيرات المقاومة الناتجة عن اهتزازات تدفق الهواء. يسمح التعرف الدقيق على الجهاز بالتفريق بين هذه الإشارات وتحديدها بناءً على تردد الشهيق والزفير، ومعدل تغير الإشارة، والقيم القصوى للجهد الحراري. على سبيل المثال، يظهر التنفس الطبيعي ترددًا بطيئًا وقيمًا قصوى منخفضة (الشكل 4ج). ينتج السعال ثلاثة قمم مميزة للجهد الحراري مع مدة طويلة (الشكل 4د). مقارنةً بالإجراءات الأخرى، ينتج التوقيع قمم جهد حراري أعلى بكثير (الشكل 4هـ). ينعكس الفرق بين التنفس الطبيعي والتنفس العميق في ارتفاع وتردد القمم (الشكل 4و). بالإضافة إلى تقييم حالات التنفس، يمكن للقناع الذكي التمييز بين تعبيرات الوجه مثل الابتسامة، والابتسامة الخفيفة، والضحك (الشكل التكميلية 22).

لاستكشاف التطبيقات العملية للجهاز، قمنا بدمجه مع وحدة نقل لاسلكية لبناء نظام مراقبة إشارات لاسلكية قابلة للارتداء. مبدأ عمل نظام الاستشعار اللاسلكي القابل للارتداء موضح في الشكل التكميلي 23. استنادًا إلى التأثير الكهروحراري، يولد الجهاز إشارات جهد في الوقت الحقيقي، والتي يتم التقاطها بواسطة محول تناظري إلى رقمي وإرسالها إلى مضخم عمليات. يقوم المتحكم الدقيق بجمع وتحليل هذه الإشارات، واستخراج الموجات، والترددات، والقيم القصوى للجهد الكهروحراري، وينقل البيانات في الوقت الحقيقي إلى جهاز محمول عبر البلوتوث. قمنا بتثبيت هذا النظام في قناعنا (الشكل التكميلي 24). كما هو موضح في الشكل التكميلي 25 والفيلم التكميلي 4، عندما يتنفس المستخدم بشكل طبيعي، تتقلب الإشارة المرسلة إلى تطبيق الهاتف المحمول بانتظام. ومع ذلك، عندما يتوقف المستخدم عن التنفس، تختفي الإشارة، مما يدل على أن المستخدم في خطر ويحتاج إلى مساعدة فورية. وبالمثل، قمنا بخياطة القماش على قفازات عازلة ودمجها مع وحدة نقل لاسلكية لاستكشاف تطبيقات تحذير درجة الحرارة (الأشكال التكملية 26، 27). عندما يرتدي المستخدم القفازات على مسافات متفاوتة من مصدر حرارة، يجمع الهاتف الإشارات المقابلة (الشكل التكميلي 28). كما هو موضح في الشكل التكميلي 29، عندما تكون القفازات بالقرب من لهب، يتم الكشف عن عتبة درجة حرارة عالية؛ تجاوز هذه العتبة يشكل خطر حروق على المستخدم. لذلك، حقيقي-

الشكل 4 | قناع ذكي لمراقبة التنفس وتوقع الأمراض.
أ. مخطط تخطيطي للكمامة الذكية المدمجة في كمامة N95 لمراقبة حالة التنفس، بما في ذلك صور بالأشعة تحت الحمراء تظهر تغييرات في درجة الحرارة أثناء الزفير والشهيق. ب. خرج الجهد الحراري في الوقت الحقيقي للكمامة الذكية.
خلال مختلف إجراءات التنفس، بما في ذلك الزفير والشهيق، ووجهات نظر مكبرة لـ (ج) إشارات الجهد الحراري أثناء التنفس، (د) إشارات الجهد الحراري أثناء السعال، (هـ) إشارات الجهد الحراري أثناء التنهيد، و (و) إشارات الجهد الحراري أثناء التنفس العميق.
يمكن أن توفر بيانات الوقت الملاحظة على الهاتف تحذيرًا مسبقًا لتجنب الحروق.

تعاني إشارات المستشعر المقاوم للأجهزة القابلة للارتداء غالبًا من تداخل ناتج عن درجة الحرارة بسبب الاتصال المباشر مع الجلد، مما يمكن أن يقلل من دقة وصلاحية الإشارات الاستشعارية علميًا. ومع ذلك، يمكن لجهاز TESF لدينا أن يحمي من تداخل درجة الحرارة في قياسات المقاومة. لذلك، قمنا بتصميم مستشعر متعدد الوظائف يعتمد على TESF (الشكل التكميلي 30). قمنا بتركيب المستشعر على المعصم، والكوع، ومفاصل الأصابع، ويميز المستشعر بدقة بين مختلف سعات الحركة من خلال تأثير المقاومة الضاغطة (الشكل 5 أ-ج). لمراقبة استقلالية إشارات المقاومة والفولتية الحرارية، قمنا أيضًا بقياس الفولتية الحرارية الكامنة أثناء اختبارات الاستشعار ووجدنا أن الفولتية الحرارية غير متأثرة بالحركة، مما يتماشى مع استنتاجاتنا (الشكل التكميلي 31). الأشخاص الذين يعانون من الكلام
تتطلب الإعاقات تنسيق حركات الأصابع وتفاعلاً عالياً لتعلم لغة الإشارة. قمنا بتصميم قفاز ذكي قادر على تحويل حركات الأصابع إلى إشارات كهربائية، بهدف تعزيز تعلم لغة الإشارة للأفراد ذوي الإعاقات الكلامية (الشكل 5د). قمنا بتثبيت مستشعر ضغط انضغاطي على مفاصل القفاز لالتقاط الضغط الناتج أثناء حركات الأصابع ونقل الإشارات الملتقطة إلى جهاز كمبيوتر شخصي لتحليل الأداء. لا يعالج هذا القفاز الذكي التحديات الأولية لتعلم لغة الإشارة للأفراد ذوي الإعاقات الكلامية فحسب، بل يوفر أيضًا وسيلة للتواصل عن بُعد للأشخاص ذوي الإعاقات. تظهر إشارات الخرج للقفاز عند أداء أرقام لغة الإشارة من 1 إلى 5 في الشكل التكميلي 32.

بالإضافة إلى ذلك، تعرض الشكل 5e والشكل التكميلي 33 إيماءات معقدة بلغة الإشارة، بما في ذلك أحبك، حسناً، وقفاز رائع.

الشكل 5 | تطبيقات التفاعل بين الإنسان والآلة المعتمدة على مستشعر الضغط TESF المعززة بخوارزميات التعلم الآلي. يتم استخدام مستشعر الضغط المعتمد على TESF للإشارة إلى نشاط الانحناء في (أ) المعصم، (ب) الكوع، و(ج) مناطق الأصابع. د مخطط لتدريب وتحويل لغة الإشارة بمساعدة القفاز الذكي.
مخطط تخطيطي للتحويل المقابل للغة الإشارة وإشارات الاستشعار، حيث تكون إشارات الاختبار جميعها . مصفوفة الارتباك للتعرف على الإيماءات بدقة .
الإشارات. من خلال تمييز ترتيب وتركيب حركات الأصابع، يمكن تعيين معاني محددة. يمكن تفسير الإشارات المجمعة من القفاز الذكي لفهم لغة الإشارة من خلال تحليل أنماط حركات الأصابع هذه. لتحقيق التعرف الذكي على إيماءات لغة الإشارة، قمنا بتصميم وتنفيذ نموذج تعلم آلي يعتمد على SVM من أجل تصنيف دقيق والتعرف على إشارات الأجهزة المعقدة، وطورنا استراتيجية تدريب على لغة الإشارة مدعومة بالتعلم الآلي (الشكل التكميلي 34). في عملية التنفيذ، قمنا أولاً باستخراج السمات الرئيسية للإشارات من خلال هندسة الميزات، ثم استخدمنا دالة الأساس الشعاعي (RBF) لتعزيز قدرات التصنيف غير الخطية لـ SVM. بالإضافة إلى ذلك، قمنا بتحسين المعلمات الفائقة للنموذج باستخدام استراتيجيات البحث الشبكي والتحقق المتقاطع، مما أدى إلى تحسين دقة التصنيف بشكل كبير. يمكن للنموذج تحقيق دقة التصنيف عبر مجموعات بيانات اختبار مستقلة متعددة (الشكل 5f والشكل التوضيحي 35).

في هذا العمل، نبلغ عن استراتيجية متقدمة لتصنيع الأقمشة الحرارية ثلاثية الأبعاد عالية المرونة على نطاق واسع. تم استخدام نهج نسج مشترك لبناء هيكل ثلاثي الأبعاد يتمتع بخصائص دعم ممتازة، مما أدى إلى وجود قنوات هوائية ثابتة متعددة موزعة داخل القماش، مما يمنحها مستوى منخفض للغاية من نفاذية هواء فائقة، وثبات. يضمن هذا الخصائص استمرارية تدرج درجة الحرارة عبر السماكة والمتانة أثناء الاستخدام. بالإضافة إلى ذلك، يحقق القماش دقة في قياس درجة الحرارة ويظهر تاريخه في الانضغاط، مما يضمن استجابة دقيقة في الوقت الحقيقي للمؤثرات الحسية. نظرًا لتوزيعه الثابت المتعدد للهواء، يحافظ الجهاز ثلاثي الأبعاد على إشارات خرج مستقرة حتى تحت تشوه الضغط. يمكن دمج الأجهزة القابلة للارتداء المصنوعة من هذه الأقمشة مع وحدات بلوتوث لمراقبة دقيقة وفي الوقت الحقيقي للإشارات من مواقع مختلفة في الجسم. وهذا له آثار كبيرة على التحذير المبكر من الأمراض التنفسية والكشف المبكر عن المخاطر الحرارية للمستخدمين. علاوة على ذلك، من خلال دمج SVM المقترح-
نموذج تعلم آلي قائم على البيانات، قمنا بتطوير قفازات ذكية تساعد الأفراد ذوي الإعاقة في تعلم لغة الإشارة، محققين دقة في التعرف على لغة الإشارة تبلغ لذا، فإن الأجهزة التي نطورها لديها إمكانيات تطبيق عملية واسعة.

تشتت CNT بقطر، TNWDS، الموزعة في الماء) تم الحصول عليها من شركة تشنغدو للمواد الكيميائية العضوية، الأكاديمية الصينية للعلوم. تم الحصول على ثنائي ميثيل سلفوكسيد (DMSO) من شركة سيغما ألدريتش للتجارة في شنغهاي، وتم شراء الإيثانول المطلق (99.5%) من شركة سينوفارم للمواد الكيميائية. بولي (3،4-إيثيلين ديوكسي ثيوفين): بولي (سلفونات ستيرين) (PEDOT:PSS، تشتت في تم الحصول على (درجة موصلة) أيضًا من شركة سيغما ألدريتش للتجارة المحدودة في شنغهاي. تم شراء أوليامين من شركة شنجهاي ألالدين للتكنولوجيا الحيوية المحدودة. كما تم توفير خيوط البوليستر المرسومة بالكامل (FDY) وخيوط البوليستر الأحادية. تم استخدام جميع المواد الكيميائية والمواد كما هي دون مزيد من التنقية.

عادةً ما تتكون الأقمشة الفاصلة المحبوكة بالالتواء من خيوط بوليستر متداخلة، حيث يشكل جانب واحد هيكل شبكة سداسية والجانب الآخر قماشًا مسطحًا ومهيكلًا. يتكون جانب الشبكة السداسية من حياكة التواء وحياكة ساتان، بينما الطبقة المسطحة المهيكلة هي حياكة تريكو. يتم توضيح مخطط الحلقة وخيوط الغزل لهذه الهياكل في الشكل التكميلي 1 والشكل 2.

في عملية نموذجية، تم خلط 50 مل من تشتت CNT أولاً مع الماء المقطر بنسبة 1:2 باستخدام جهاز سحق الخلايا. ثم تم غمر الأقمشة الفاصلة بالكامل في هذا المزيج وتجفيفها عند . تم الحصول على CNT TESF عن طريق غسل الأقمشة ثلاث مرات بكل من الماء المقطر والكحول، تلا ذلك التجفيف. يتم تحضير TESF باستخدام الماء كمذيب، مما يضمن عدم وجود تلوث من المذيبات العضوية. تم خلط PEDOT: PSS مع الماء عند نسبة وتم التحريك لمدة ساعة واحدة في درجة حرارة الغرفة. ثم أضيفت المشتتة المختلطة بشكل متجانس ببطء قطرة قطرة إلى CNT-TESF وتم تجفيفها في لإنتاج TESF من النوع p. تم إضافة DMSO بعد ذلك قطرة قطرة إلى القماش الناتج، الذي تم الحفاظ عليه عند لمدة 5 دقائق. أخيرًا، تم الحصول على TESF من النوع p عن طريق غسله مرتين بالماء المقطر. تم خلط 5 مل من أوليامين مع 40 مل من الإيثانول مع التحريك القوي لمدة ثلاث ساعات. تم إضافة المحلول المختلط بشكل متجانس ببطء قطرة قطرة إلى TESF من CNT وتم تجفيفه في للحصول على TESF من النوع n. تتضمن عملية التحضير نقع المحلول فقط دون أي تفاعلات كيميائية أو تخليق، مما يجعلها صديقة للبيئة.

تمت دراسة سطح وخصائص المقطع العرضي للأقمشة، بالإضافة إلى توزيع أنابيب الكربون النانوية، باستخدام مجهر إلكتروني مسح ميداني (FE-SEM، Hitachi SU-8010). تم تقييم خصائص إجهاد الضغط للأقمشة باستخدام آلة اختبار المواد العالمية (CTM2050 آلة اختبار عالمية إلكترونية تحكم بالكمبيوتر، تصنيع أدوات شياو تشيانغ، شنغهاي، الصين). تم قياس نفاذية الهواء للعينة باستخدام جهاز اختبار نفاذية الهواء الأوتوماتيكي بالكامل (YG461E). تم إجراء تصوير حراري للعينة باستخدام كاميرا الأشعة تحت الحمراء (Fotric 226، الصين). المعلمات المتعلقة بـ وتم الحصول على استشعار درجة الحرارة ذاتي الطاقة باستخدام إعداد مخصص. في هذه العملية، تم استخدام عينات TESF من نوع CNT/p-type/n-type بأبعاد و تم إعدادها، مع تطبيق مصادر باردة وساخنة على أطرافها العليا والسفلى بدقة
تم التحكم في درجة الحرارة من خلال عناصر بيلتييه المتاحة تجارياً والمتصلة بمصدر طاقة تيار مستمر (KEYSIGHT، E3634A). تم تسجيل جهد الخرج وتصديره عبر مقياس متعدد (Keithley 2450). تم حساب البيانات من خلال ملاءمة البيانات التي تم الحصول عليها من قياسات الملتيمتر، وتم تسجيل إشارات الاستشعار للجهاز في الوقت الحقيقي باستخدام نفس الملتيمتر. يتم قياس فرق درجة الحرارة لأدنى نوع من اختبار فرق درجة الحرارة على النحو التالي: يتم توصيل أسلاك النحاس على جانبي TESF، ويتم استخدام معجون الفضة لتقليل مقاومة الاتصال، والمسافة بين القطبين هي تم تثبيت اثنين من الثيرموكوبلات من النوع T على الجانبين الأيسر والأيمن من TESF، مع وجود مسافة في المنتصف. يتم قياس الفرق في درجة الحرارة بين الثيرموكوبلين على أنه وبالتالي فإن فرق درجة الحرارة بين الأقطاب هو يتم قياس فرق درجة الحرارة بين الأقطاب الكهربائية من خلال فرق درجة الحرارة بين الأقطاب الكهربائية هو .

البيانات التي تم توليدها في هذه الدراسة متاحة في ملف البيانات المصدر. جميع البيانات متاحة من المؤلف المراسل عند الطلب. يتم توفير البيانات المصدر مع هذه الورقة.

Organic Fiber-Based Thermoelectric Generators. Carbon 133, 293-299 (2018).
59. Hsu, J.-H. & Yu, C. Sorting-free utilization of semiconducting carbon nanotubes for large thermoelectric responses. Nano Energy 67, 104282 (2020).

تم دعم هذا العمل جزئيًا من قبل صناديق البحث الأساسية للجامعات المركزية (2232023A-05)، والمنح (52373069 و 52373032) من المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين. تشكر ZGC الدعم المالي من مجلس أبحاث أستراليا وبرنامج بناء القدرات لأساتذة QUT. تم تمكين هذا العمل باستخدام المرافق التحليلية المركزية التي تستضيفها معهد البيئات المستقبلية في QUT.

ز.-ج.س، إكس.هـ.كيو و ل.م.و أشرفوا على المشروع وابتكروا الفكرة. إكس.ي.هـ و إكس.-ل.س صمموا التجارب وكتبوا المخطوطة. إكس.ي.هـ، إكس.ي.دبليو، س.ز.ل، و.-د.ل، هـ.هـ.ز، و إكس.ل.ي قاموا بإعداد العينات، وتوصيف الهيكل، وقياسات الخصائص الكهروحرارية. و.-د.ل، س.ز.ل و هـ.هـ.ز أجروا محاكاة العناصر المحدودة. إكس.ي.هـ، إكس.-ل.س، ل.م.و، و ز.-ج.س قاموا بتحليل البيانات. جميع المؤلفين ناقشوا النتائج وعلقوا على المخطوطة. جميع المؤلفين وافقوا على النسخة النهائية من المخطوطة.

يعلن المؤلفون عدم وجود مصالح متنافسة.

معلومات إضافية النسخة الإلكترونية تحتوي على مواد إضافية متاحة على https://doi.org/10.1038/s41467-025-57889-1.

يجب توجيه المراسلات وطلبات المواد إلى ليمينغ وانغ، شياوهونغ تشين أو زهي-غانغ تشين.

معلومات مراجعة الأقران تشكر مجلة Nature Communications المراجع(ين) المجهول(ين) على مساهمتهم في مراجعة الأقران لهذا العمل. يتوفر ملف مراجعة الأقران.

ملاحظة الناشر تظل Springer Nature محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.

الوصول المفتوح هذه المقالة مرخصة بموجب رخصة المشاع الإبداعي للاستخدام غير التجاري، والتي تسمح بأي استخدام غير تجاري، ومشاركة، وتوزيع، وإعادة إنتاج في أي وسيلة أو صيغة، طالما أنك تعطي الائتمان المناسب للمؤلف(ين) الأصليين والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتوضح إذا قمت بتعديل المادة المرخصة. ليس لديك إذن بموجب هذه الرخصة لمشاركة المواد المعدلة المشتقة من هذه المقالة أو أجزاء منها. الصور أو المواد الأخرى من طرف ثالث في هذه المقالة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقالة، ما لم يُشار إلى خلاف ذلك في سطر الائتمان للمادة. إذا لم تكن المادة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقالة واستخدامك المقصود غير مسموح به بموجب اللوائح القانونية أو يتجاوز الاستخدام المسموح به، ستحتاج إلى الحصول على إذن مباشرة من صاحب حقوق الطبع والنشر. لعرض نسخة من هذه الرخصة، قم بزيارة http:// creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.
(ج) المؤلف(ون) 2025

Article

Published online: 14 March 2025
Check for updates

The rapid development of the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), and soft robotics has driven the demand for flexible electronic devices . These devices enable energy harvesting and stimuli detection in both humans and environments and can serve as the ultimate platform for data collection and transmission in humanmachine interaction (HMI) . Among these, wearable electronic systems that offer comfort, high integration, and portability are considered potential candidates for the next generation of smart wearable devices . Through thoughtful structural design and molecular engineering modifications, these systems can be enhanced with advanced functionalities, including energy harvesting, thermo-hygro regulation, and multi-stimuli transmission. Among the various functional wearable electronics, wearable flexible thermoelectric devices
(F-TEDs) stand out as excellent candidates for wearable energy harvesting and conversion systems . These devices directly convert low-grade heat into electrical energy based on the Seebeck effect, demonstrating versatility in emerging wearable electronics for human waste heat collection, soft robotics, health monitoring, and personal thermal management .

To date, most research on wearable flexible thermoelectric technology focuses primarily on materials, particularly on enhancing thermoelectric performance (measured by the power factor or ) and improving flexibility and stability . Generally, most highperformance thermoelectric materials, especially inorganic ones, are rigid, brittle, and fragile, making it challenging to meet the requirements for flexible wearables . Advanced strategies for achieving

flexibility, and even elasticity, in TEDs include processing traditional thermoelectric materials into thin films or coating them onto flexible substrates . Although the resulting thermoelectric materials can be bent or even stretched, the temperature gradient ( ) is typically constructed in the in-plane direction rather than the more ideal out-ofplane (thickness) direction . Moreover, given the inherent challenges in the structural design of flexible, especially wearable TEDs, the progress in this area has been slower than that of thermoelectric materials . To fully harness the potential of thermoelectric materials in devices, it is crucial to optimize the device structure, particularly by enhancing and stabilizing the across the device while maintaining structural stability and flexibility . This remains a significant research challenge. Besides, as discussed above, many researchers focus on improving the thermoelectric performance of materials used in wearable F-TEDs, as higher material performance typically induces greater output power or thermoelectric energy conversion efficiency of devices. However, in some applications that require rapid response, such as powering sensors, only a small device performance is sufficient to drive these sensors. Therefore, under such circumstances, other physical properties of the device, such as response speed, flexibility, wearability, stability, breathability, and washability, become more critical.

Compared to two-dimensional (2D) F-TEDs, three-dimensional (3D) F-TEDs can maximize the collection of body heat, thereby maintaining a sustained out-of-plane . A common strategy for fabricating 3D F-TEDs involves combining inorganic bulk materials with complex wiring . Although these devices exhibit excellent thermoelectric performance, the bulky and rigid thermoelectric legs greatly compromise comfort and stability during wear . This approach struggles to meet the demands for highly integrated devices, making real-time, synchronized sensing of stimuli such as deformation and temperature challenging. Developing elastic thermoelectric materials is essential for creating 3D TEDs that can adapt in real-time to complex skin changes, comfort needs, multi-channel stimuli, and deformations caused by body movements . The current mainstream strategy involves applying thermoelectric materials to commercial polyurethane foam or mixing them with low-dimensional nanomaterials followed by freeze-drying at low temperatures to create 3D thermoelectric elastomers . However, this non-breathable structure negatively impacts its thermal and moisture exchange properties, and the unstable intrinsic 3D porosity presents challenges to its durability and resilience. Therefore, developing elastic thermoelectric materials and devices that simultaneously offer comfort, high durability, and rapid response remains a significant challenge.

Our work, therefore, focuses on practical usability and is dedicated to designing functional device structures. Here, we report the fabrication and doping modification of highly elastic 3D thermoelectric fabrics using advanced knitting techniques, demonstrating the convenience, controllability, and industrial scalability of elastic thermoelectric textiles. The 3D spacer fabric utilizes 36 dtex spandex filaments with both rigidity and elasticity as spacer yarns to support the intrinsic 3D structure, resulting in the distribution of multiple static air channels within the fabric. This design achieves ultra-low thermal conductivity ( ), super-fast response time of 20 ms , and stability over more than 10,000 compression cycles. These properties are crucial for maintaining a stable out-of-plane in TEDs. Unlike bulk/film thermoelectric materials, the spatial structure of the fabric also provides an exceptionally high breathability of , enabling effective heat and moisture exchange between the human body and the external environment. Additionally, the fabric exhibits precise temperature detection with an accuracy of 0.02 K and a rapid temperature response time of 240 ms , ensuring real-time and accurate temperature stimuli transmission. Most importantly, the thermoelectric and piezoresistive effects in the fabric-based device are decoupled, allowing the thermoelectric device to maintain a stable
output voltage even under large deformations of up to . The device was sewn into gloves for sign language learning by individuals with speech disabilities. By integrating with our support vector machines (SVM)-based machine learning model, our device achieves prediction accuracy, providing comprehensive and efficient assistance in learning sign language. Equipped with a wireless transmission system, this device can be self-powered worn on various parts of the body to match complex thermal surfaces for monitoring human safety in realtime, such as respiratory diseases and high-temperature alerts, via a mobile app or computer, showing practical application potential.

We first introduced the design concept behind the thermoelectric spacer fabric (TESF). Figure 1 illustrates the production process and device fabrication schematic of the TESF. Low-cost, high-rigidity 36 dtex polyester monofilament fibers were used as spacer yarns, which were combined with softer 135 dtex and 90 dtex polyester monofilaments through 3D knitting technology for continuous mass production on our machine (Fig. 1a). Warp knitting machines operate without generating direct emissions, carbon emissions, pollutants, or wastewater discharges, thus having a minimal impact on the environment. The loop formation process of the specific double-needle bar warp knitting machine is shown in Supplementary Fig. 1, and detailed knitting procedures are supplemented in the “experimental details” section in the Supplementary Information. The digital diagram of the inlay yarn and its movement are shown in Supplementary Fig. 2. Due to its ease of water processing, non-toxicity, and excellent thermoelectric properties, carbon nanotubes (CNTs) were selected as the thermoelectric fillers for the fabric (Fig. 1b). Oleylamine was used as an n-type dopant for CNTs due to its excellent air stability , while poly(3,4ethylenedioxythiophene):poly(styrene sulfonate) (PEDOT:PSS) and CNT have been reported to exhibit excellent p-type thermoelectric properties . Thanks to the cuttability and flexibility of TESF, it can be easily shaped into various forms and labels without leaving marks, making it suitable for integration into everyday wearable devices (Supplementary Fig. 3). As shown in Supplementary Fig. 4, photographs of diverse types of fabrics display that both p-type and n-type thermoelectric fabrics can be woven on a large scale. To understand the doping mechanism of polymers on thermoelectric fabric, we examined the microstructure of the fabrics. The scanning electron microscope (SEM) images of the initial spacer fabric reveal the smooth surface of individual fibers. The interlayer structure between the fabrics is clearly defined, and the gaps between the fibers are distinct (Supplementary Fig. 5). After the introduction of PEDOT:PSS, the individual fibers in the p-type TESF become rough (Supplementary Fig. 6). The characteristic composite layered structure of PEDOT:PSS and CNTs can be observed in the magnified SEM images. In contrast, the surface of the n-type TESF remains smoother, but the oleylaminedoped CNTs wrap, increasing the diameter of the CNT edges (Supplementary Fig. 7). The basic morphology of the fabric shows no significant changes. Although the initial spacer fabrics can be massproduced using industrialized machines, the preparation of TESF remains challenging. In future work, we plan to integrate an impregnation bath directly at the back end of the knitting process, enabling large-scale and continuous preparation of TESF.

Our TESF is compared to recently reported wearable multifunctional thermoelectric devices in terms of breathability, response speed, accuracy, , and durability, and it meets several leading metrics in the field (Fig. 1c) . Notably, the permeability of TESF, a crucial factor for wearable devices, reaches . This fully supports heat and moisture exchange during wear, ensuring a comfortable user experience. The ultra-low of allows TESF to consistently maintain a stable temperature gradient across the fabric, facilitating accurate temperature signal detection. When compared to

materials Comparison of the minimum recognition temperature and temperature response time of this work with other reported studies . e Comparison of the maximum load cycling and strain response time of this work with other reported studies .
the latest thermoelectric-based temperature sensors, TESF-based sensors exhibit a rapid temperature response of up to 240 ms and precise temperature difference recognition of 0.02 K , both of which represent the high performance levels in available thermoelectric devices (Fig. 1d, see Supplementary Table 1 for detailed comparisons) . Additionally, when evaluated against a recently reported 3D thermoelectric compression sensor, our device outperforms in all metrics (Fig. 1e) . The TESF endures up to 10,000 compression cycles, the maximum reported for thermoelectric devices, and achieves a compression response time of 20 ms , setting a record for response speed in thermoelectric devices (see Supplementary Table 2 for detailed comparisons).

The 3D structure of the spacer fabric endows the thermoelectric fabric with excellent breathability, which is crucial for heat and moisture exchange during wear (Fig. 2a). The samples were placed on a custombuilt electrical testing device to investigate their thermoelectric properties. As shown in Fig. 2b and Supplementary Fig. 8, the original TESF, which contained only CNTs, exhibited a positive Seebeck coefficient ( ) of approximately due to the presence of oxygen impurities, indicating that the charge carriers were holes. After adding PEDOT:PSS as a p-type dopant, the electrical conductivity ( ) and power factor ( ) increased significantly, consistent with previous studies on CNT/PEDOT:PSS composites . When oleylamine was

Fig. 2 | Sensing performance testing of TESF. a Air permeability of p-type thermoelectric spacer fabric (TESF) and -type TESF. All samples were measured three times and averaged. and thermal conductivity ( ) of carbon nanotubes (CNTs)based, p-type, and n-type TESF. All samples were measured three times and averaged. c Minimum discernible for p-type and n-type TESF. d Temperature sensing
response time for p-type and n-type TESF. e Resistance response of TESF under different compressive strains, where is the resistance change value under strain, and is the initial resistance. Response and recovery speed of TESF under compressive strains. Stability of resistance changes in TESF after 10,000 compressive strain cycles. of p-type and n-type TESF under different compressive strains.
introduced as an n-type dopant to the CNTs, the of the fabric switched to a negative value. Additionally, the unique structure of the 3D fabric resulted in a large amount of static air within, allowing TESF to achieve an ultra-low superior to other thermoelectric materials with different structural designs. The out-of-plane makes it easier to maintain a stable output signal when used as a wearable device. The sensitivity of TESF to different temperature differences was first evaluated, and as seen in Supplementary Fig. 9, both p-type and n-type TESF responded sensitively to the respective s. They were also sensitive to small , with the minimum temperature response for p-type/n-type TESF being approximately 0.02 K (Fig. 2c). The response time to temperature changes was just 240 ms (Fig. 2d). Moreover, the output voltages of both n-type and p-type TESF demonstrate remarkable stability under cyclic temperature variations (Supplementary Fig. 10).

Piezoresistivity is an important parameter for evaluating the practical application potential of wearable electronics. The 3D
supporting structure of the spacer fabric also lends potential for its use as a piezoresistive sensor. The strong polyester monofilaments in the fabric bend under external pressure and return to their original state once the force is removed (Supplementary Fig. 11a). Supplementary Fig. 11b shows the compression strain-stress curves for different samples. Compared to the initial spacer fabric, the stress in both p-type and n-type TESF significantly increased, due to the rigid effects of the CNTs in the dopants. We selected p-type TESF as a reference to closely examine its mechanical and electrical changes during compression. As shown in Supplementary Fig. 11c, the fabric exhibits no significant hysteresis or fatigue under compression strain, indicating high resistance and recovery (Supplementary Fig. 12).

During dynamic compression and recovery, the spacer yarns in the fabric make contact and separate from the internal surface of the fabric, resulting in a piezoresistive effect. We constructed a 3D compression model, as shown in Supplementary Fig. 13, to reveal the resistance changes during this dynamic process. During compression,

Fig. 3 | Decoupling mechanism of mechanical and thermal stimuli in TESF. I-V curves of TESF (a) without external stimuli, (b) under compressive strain alone, (c) under both compressive strain and , (d) under only, (e) at different values , and 3 K ), (f) under various compressive strains ( ), and (g)
under different strains with a constant of 1 K . h Finite element simulation of temperature distribution and output thermal voltage of TESF under compressive strain.
the contact angle between the spacer yarns and the two planes decreases, increasing the contact area and creating more conductive pathways. Based on this concept, we evaluated the resistance of the fabrics under different compression deformations to demonstrate their piezoresistive sensing potential (Fig. 2e). The gauge factor (GF) during compression can be categorized into three regimes: , and C . When the compression deformation exceeds , the gauge factor reaches its maximum, approximately 1.7, which corresponds to our previously described equivalent resistance model. Additionally, the response time and recovery time of the fabrics under large deformations are only 20 ms and 60 ms , respectively, fully meeting the realtime requirements for wearable devices (Fig. 2f). Mechanical stability and durability are critical indicators for wearable devices. As shown in Fig. 2g, the piezoresistive signal of the fabric remains stable after 10,000 cycles under a compression strain. Additionally, the resistance and values of both n-type and p-type TESFs remain unchanged after 10,000 compressions, demonstrating that the 3D fabric structure ensures reliable and stable support (Supplementary Fig. 14). Moreover, the thermoelectric properties of both n-type TESF and p-type TESF remain very stable after bending cycles and washing (Supplementary Figs. 15, 16). To investigate the coupling relationship
between internal resistance and output voltage during dynamic processes, we evaluated the under different compression strains (Fig. 2h). Remarkably, the of TESF remained unaffected as strain increased. This prompted further investigation into the changes in thermoelectric voltage and thermal resistance under dynamic conditions.

To explore the decoupling characteristics of TESF, we designed a series of experiments. Taking p-type TESF as an example, we applied independent and coupled stimuli to the fabric and observed changes in the electrical signals. Initially, we measured the curve of the fabric in its baseline state (Fig. 3a). When pressure was applied to the fabric, the resistance signal significantly decreased due to the piezoresistive effect, resulting in a noticeable shift in the I-V curve (Fig. 3b). Next, while keeping the pressure constant, we applied a to the fabric, which caused the curve to shift to the right with the same slope (Fig. 3c). According to the typical thermoelectric mechanism, the output thermoelectric voltage is . This result indicates that the internal resistance of the fabric is not affected by the inherent temperature variation during the output thermoelectric voltage. Finally,
when the compressive stress was removed, the curve returned to a slope parallel to the initial sample, with only a lateral shift in the thermoelectric voltage due to the (Fig. 3d).

To refine the experimental process, we conducted continuous testing across multiple gradients. As shown in Fig. 3e, the curves shift significantly to the right when the fabric is subjected to different s, indicating clear thermoelectric properties. The curves of the fabrics under different compressive strains at a constant temperature difference exhibit varying slopes (Fig. 3f). The slope decreases as the pressure increases, indicating a corresponding reduction in resistance. Notably, the voltage remains unaffected under different pressure conditions. Additionally, we performed compression tests on the fabric under a constant of 1 K (Fig. 3 g ). Obviously, applied pressure does not affect the thermoelectric voltage of the fabric; instead, its lateral shift remains consistent with the origin. From these observations, we conclude that the piezoresistive and Seebeck effects of the fabric are fully decoupled. We then connected the fabric to a temperature-variable compression testing facility, as illustrated in Supplementary Fig. 17a, to systematically investigate its decoupling properties under various . The was controlled in real time using a pair of Peltier elements. Initially, we evaluated the internal resistance of the fabric under different compressive strains across a range of 0 to 30 K (Supplementary Fig. 17b). The results show that the temperature has a minimal effect on resistance, irrespective of the applied compressive strain. Similarly, monitoring the output thermoelectric voltage of the fabric under different compressive strains revealed that pressure has a negligible influence on the thermoelectric voltage (Supplementary Fig. 17c). These findings confirm that in this 3D material, piezoresistive signals and thermoelectric voltage signals change independently of each other. Furthermore, we constructed a 3D equivalent model of the fabric and validated our strategy using finite element analysis. As shown in Fig. 3 h , a stable of 10 K was first applied to the fabric. With the application of compressive strain, the temperature distribution within the fabric remains unaffected, as observed from the contour plot, due to the low of the fabric. Since the remains constant at different compressive strains, the thermoelectric voltage output remains stable. This effectively demonstrates the decoupling characteristics of Seebeck and piezoresistive effects in the 3D fabric.

Irregular deformations caused by human movement significantly impact the output power of the device, and no dedicated work has yet focused on decoupling the signals of this device to enhance its stability. Based on the decoupling characteristics of TESF, we investigated the decoupling performance of integrated devices. The experiments were conducted under conditions with and without thermal sources and pressure, simulating various stimuli coupling caused by temperature transfer and motion during human wear. The device was fabricated by seamlessly integrating eight pairs of p-type and n-type TESF into a 3D fabric substrate (Supplementary Fig. 18). The circuit connections of the device are shown in Supplementary Fig. 19. The entire device measures approximately , allowing it to be flexibly deformed and making it suitable for everyday wear. As illustrated in Supplementary Fig. 20a, we applied three different conditions to the device: plastic board pressure, palm close, and palm press, using a plastic board and a palm without a thermal source. When pressing the device with a plastic board, the device resistance generates a compressive signal, while the voltage signal remains unchanged (Supplementary Fig. 20b and Supplementary Movie 1). When the palm approaches the device, the resistance signal remains constant. Due to the caused by the human body and the environment, the device produces a noticeable thermoelectric voltage response (Supplementary Fig. 20c and Supplementary Movie 2). As shown in Supplementary Fig. 20d, when repeatedly pressing the device with the palm, both resistance and voltage signals are output in a
decoupled manner due to the piezoresistive and Seebeck effects (Supplementary Movie 3). This indicates that not only TESF, but also the flexible devices fabricated with integrated TESF, exhibit decoupling of resistance signals caused by strain and thermoelectric voltage signals induced by .

We first evaluated the output performance of the device. As shown in Supplementary Fig. 21a, the maximum output power of the device is achieved at different s when the connected load resistance ( ) is , which matches the internal resistance of the device. This is further validated by the maximum output power at various load resistances, as presented in Supplementary Fig. 21b. For energy harvesting tests, the device was worn on the user’s wrist (Supplementary Fig. 21c). An infrared diagram indicates a of approximately 8 K between the top and bottom of the device, attributed to the low of the 3D fabric, which effectively prevents the transfer of body heat to the top surface. Consequently, the device generates a stable and consistent voltage of 5.44 mV (Supplementary Fig. 21d).

The flexibility and high integration of this device make it easy to incorporate into everyday wearable garments. As shown in Fig. 4a, the device was sewn into an N95 mask, creating a wearable smart mask for real-time breath monitoring. According to infrared images, temperature changes at the nose area during inhalation and exhalation cause variations in the across the device, enabling real-time breath monitoring. When users wear the smart mask, the real-time output thermal voltage distinguishes between facial actions, including normal breathing, coughing, sighing, and deep breathing (Fig. 4b). Importantly, the thermal voltage signal generated by breathing is unaffected by resistance changes caused by airflow vibrations. The accurate recognition of the device allows differentiation and identification of these signals based on the frequency of inhalation and exhalation, the rate of change in the signal, and the peak values of the thermal voltage. For instance, normal breathing shows a slow frequency and low peak values (Fig. 4c). Coughing produces three distinct thermal voltage peaks with a long duration (Fig. 4d). Compared to other actions, signing results in much higher thermal voltage peaks (Fig. 4e). The difference between normal and deep breathing is reflected in the height and frequency of the peaks (Fig. 4f). In addition to assessing breathing conditions, the smart mask can differentiate facial expressions such as smiling, slight smiling, and laughing (Supplementary Fig. 22).

To explore practical applications of the device, we integrated it with a wireless transmission module to build a wearable wireless signal monitoring system. The working principle of the wearable wireless sensing system is shown in Supplementary Fig. 23. Based on the thermoelectric effect, the device generates real-time voltage signals, which are then captured by an analog-to-digital converter and sent to an operational amplifier. The microcontroller collects and analyzes these signals, extracting the waveforms, frequencies, and peak values of the thermoelectric voltage, and transmits the data in real-time to a mobile terminal via Bluetooth. We installed this system into our mask (Supplementary Fig. 24). As shown in Supplementary Fig. 25 and Supplementary Movie 4, when the user breathes normally, the signal sent to the mobile app fluctuates regularly. However, when the user stops breathing, the signal disappears, indicating that the user is in danger and requires immediate assistance. Similarly, we sewed the fabric onto insulating gloves and integrated it with a wireless transmission module to explore temperature warning applications (Supplementary Figs. 26, 27). When the user wears gloves at varying distances from a heat source, the phone collects corresponding signals (Supplementary Fig. 28). As shown in Supplementary Fig. 29 when the gloves are near a flame, a high-temperature threshold is detected; exceeding this threshold poses a burn risk to the user. Therefore, real-

Fig. 4 | Smart mask for respiratory monitoring and disease prediction.
a Schematic diagram of the smart mask integrated into an N95 mask for monitoring respiratory status, including infrared images showing temperature changes during expiration and inhalation. b Real-time thermal voltage output of the smart mask
during various respiratory actions, including expiration and inhalation, and magnified views of (c) thermal voltage signals during breathing, (d) thermal voltage signals during coughing, (e) thermal voltage signals during sighing, and (f) thermal voltage signals during deep breathing.
time data observed on the phone can provide pre-warning to avoid burns and scalds.

The resistive sensor signals of wearable devices often suffer from temperature-induced interference due to direct contact with the skin, which can reduce the accuracy and scientific validity of the sensing signals. Our TESF, however, can shield against temperature interference in resistance measurements. Therefore, we designed a multifunctional sensor based on TESF (Supplementary Fig. 30). We installed the sensor on the wrist, elbow, and finger joints, and the sensor accurately differentiates various motion amplitudes through the piezoresistive effect (Fig. 5a-c). To monitor the independence of resistance and thermoelectric voltage signals, we also measured the inherent thermoelectric voltage during the sensing tests and found that the thermoelectric voltage is unaffected by motion, which aligns with our conclusions (Supplementary Fig. 31). People with speech
impairments require coordinated finger gestures and high interaction for learning sign language. We designed a smart glove capable of converting finger movements into electrical signals, aimed at enhancing sign language learning for individuals with speech impairments (Fig. 5d). We attached a compressive strain sensor to the joints of the glove to capture the pressure generated during finger movements and transmitted the captured signals to a personal computer for performance analysis. Such a smart glove not only addresses the initial challenges of sign language learning for individuals with speech impairments but also provides a method for remote communication for people with disabilities. The output signals of the glove when performing sign language numbers 1-5 are shown in Supplementary Fig. 32.

Additionally, Fig. 5e and Supplementary Fig. 33 display complex sign language gestures, including I LOVE YOU, OK and COOL glove

Fig. 5 | TESF pressure sensor-based human-machine interaction applications enhanced by machine learning algorithms. The pressure sensor-based TESF is used to signal bending activity in the (a) wrist, (b) elbow, and (c) finger areas. d Schematic of smart glove-assisted sign language training and transformation.
e Schematic diagram of the corresponding transformation of sign language and sensing signals, where the test signals are all . Confusion matrix of gesture recognition with an accuracy of .
signals. By distinguishing the arrangement and combination of finger movements, specific meanings can be assigned. The collected signals of the smart glove can be interpreted to understand sign language by analyzing these finger movement patterns. To achieve intelligent recognition of sign language gestures, we designed and implemented a machine learning model based on SVM for precise classification and recognition of complex device signals and developed a machine learning-assisted sign language training strategy (Supplementary Fig. 34). In the implementation process, we first extracted key attributes of the signals through feature engineering and then used a radial basis function (RBF) kernel to enhance the non-linear classification capabilities of SVM. Additionally, we optimized the hyperparameters of the model using grid search and cross-validation strategies, which significantly improved the classification accuracy. The model can achieve a classification accuracy across multiple independent test datasets (Fig. 5f and Supplementary Fig. 35).

In this work, we report an advanced strategy for the scalable fabrication of highly elastic 3D thermoelectric fabrics. A combined weaving approach has been used to construct a 3D structure with excellent support characteristics, resulting in multiple static air channels distributed within the fabric, which endows an ultra-low , super-high breathability, and stability. Such a character ensures continuity of the through-thickness temperature gradient and durability during use. Additionally, the fabric achieves precise temperature resolution and exhibits compression hysteresis, ensuring real-time, accurate response to sensory stimuli. Due to its inherent multiple static air distribution, the 3D device maintains stable output signals even under compression deformation. Wearable devices made from this fabric can be integrated with Bluetooth modules for real-time, accurate monitoring of signals from various body locations. This has significant implications for early warning of respiratory diseases and early detection of thermal hazards to users. Furthermore, by incorporating the proposed SVM-
based machine learning model, we developed smart gloves that assist individuals with disabilities in learning sign language, achieving a sign language recognition accuracy of . Thus, the devices we develop have broad practical application potential.

CNT dispersion ( in diameter, TNWDS, dispersed in water) was sourced from Chengdu Organic Chemicals Co., Ltd., Chinese Academy of Sciences. Dimethyl sulfoxide (DMSO) was obtained from SigmaAldrich Shanghai Trading Co., Ltd., and absolute ethanol (99.5%) was purchased from Sinopharm Chemical Reagent Co., Ltd. Poly(3,4ethylenedioxythiophene):poly(styrene sulfonate) (PEDOT:PSS, dispersion in , conductive grade) was also acquired from SigmaAldrich Shanghai Trading Co., Ltd. Oleylamine was purchased from Shanghai Aladdin Biochemical Technology Co., Ltd. Polyester fully drawn yarn (FDY) and polyester monofilament were provided as well. All chemicals and materials were used as received without further purification.

Typically, warp-knitted spacer fabrics are composed of interwoven polyester filaments, with one side forming a hexagonal mesh structure and the other a flat, structured fabric. The hexagonal mesh side consists of a warp knit and satin weave, while the flat structured layer is a tricot knit. The loop diagram and yarn threading for these structures are illustrated in Supplementary Fig. 1 and Fig. 2.

In a typical process, the 50 mL CNT dispersion was first mixed with deionized water at a 1:2 ratio using a cell crusher. The spacer fabrics were then fully immersed in this mixture and dried at . The CNT TESF was obtained by washing the fabrics three times each with deionized water and alcohol, followed by drying. TESF is prepared using water as a solvent, ensuring no contamination from organic solvents. PEDOT: PSS was mixed with water at a ratio and stirred for 1 hour at room temperature. The homogeneously mixed dispersion was then slowly added dropwise to the CNT-TESF and dried at to produce the p-type TESF. DMSO was subsequently added dropwise to the resulting fabric, which was maintained at for 5 minutes. Finally, the p-type TESF was obtained by washing it twice with deionized water. 5 ml of oleylamine was mixed with 40 ml of ethanol with vigorous stirring for three hours. The homogeneously mixed solution obtained was slowly added dropwise to the CNT TESF and dried at to obtain the n-type TESF. The preparation process involves solely solution impregnation without any chemical reactions or synthesis, making it environmentally friendly.

The surface and cross-sectional morphology of the fabrics, as well as the distribution of CNTs, were characterized using field-emission scanning electron microscopy (FE-SEM, Hitachi SU-8010). The compression strain properties of the fabrics were evaluated using a universal material testing machine (CTM2050 Microcomputer Control Electronic Universal Testing Machine, Xie Qiang Instrument Manufacturing, Shanghai, China). The air permeability of the samples was measured using a fully automatic air permeability tester (YG461E). Thermographic imaging of the samples was performed with an infrared camera (Fotric 226, China). Parameters related to the and self-powered temperature sensing were obtained using a custommade setup. In this process, CNT/p-type/n-type TESF samples with dimensions of and were prepared, with cold and hot sources applied to their upper and lower ends for precise
measurement. Temperature control was managed via commercially available Peltier elements connected to a DC power supply (KEYSIGHT, E3634A). The output voltage was recorded and exported via a multimeter (Keithley 2450). data were calculated by fitting the data obtained from multimeter measurements, and the sensing signals of the device were recorded in real-time using the same multimeter. The temperature difference of the minimum temperature difference test species is measured as follows: copper wires are connected to both sides of the TESF, silver paste is used to reduce the contact resistance, and the spacing between the two electrodes is . Two T-type thermocouples are affixed to the left and right sides of the TESF, with a spacing in the middle of the spacing of . The difference in temperature between the two thermocouples is measured as , and therefore the temperature difference between the electrodes is . The temperature difference between the electrodes is measured by the temperature difference between the electrodes is .

The data generated in this study are provided in the Source Data file. All data are available from the corresponding author upon request. Source data are provided with this paper.

Organic Fiber-Based Thermoelectric Generators. Carbon 133, 293-299 (2018).
59. Hsu, J.-H. & Yu, C. Sorting-free utilization of semiconducting carbon nanotubes for large thermoelectric responses. Nano Energy 67, 104282 (2020).

This work was partly supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities (2232023A-05), the grants (52373069 and 52373032) from the National Natural Science Foudation of China. ZGC thanks the financial support from the Australian Research Council and the QUT Capacity Building Professor Program. This work was enabled using the Central Analytical Research Facility hosted by the Institute for Future Environments at QUT.

Z.-G.C., X.H.Q. and L.M.W. supervised the project and conceived the idea. X.Y. H. and X.-L.S. designed the experiments and wrote the manuscript. X.Y.H., X.Y.W., C.Z.L., W.-D.L., H.H.Z., and X.L.Y. performed the sample preparation, structural characterization, and thermoelectric property measurements. W.-D.L., C.Z.L. and H.H.Z. conduct the finite element simulations. X.Y.H., X.-L.S., L.M.W., and Z.-G.C. analyzed the data. All the authors discussed the results and commented on the manuscript. All authors have approved the final version of the manuscript.

The authors declare no competing interests.

Supplementary information The online version contains supplementary material available at https://doi.org/10.1038/s41467-025-57889-1.

Correspondence and requests for materials should be addressed to Liming Wang, Xiaohong Qin or Zhi-Gang Chen.

Peer review information Nature Communications thanks the anonymous reviewer(s) for their contribution to the peer review of this work. A peer review file is available.

Publisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License, which permits any non-commercial use, sharing, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if you modified the licensed material. You do not have permission under this licence to share adapted material derived from this article or parts of it. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http:// creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.
(c) The Author(s) 2025