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Bionic learning in MXene-based actuators: An emerging frontier
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.cis.2025.103525.png)
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摘要
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仿生学为MXene基软致动器的设计与应用提供了宝贵见解，这些致动器因具有优异的电导率、可调的层间距以及对多种外部刺激的响应性，已在柔性电子和智能材料领域引起广泛关注。本综述首先全面总结了MXene基软致动器在不同外部刺激下的主要响应机制，并详细分析了不同致动模式的优缺点，讨论了与其他材料复合改性的策略，以在多刺激条件下提升MXene性能。受自然界动植物感官能力的启发，本研究探讨了仿生设计的潜力，并识别了推动该领域发展的四个关键挑战：（1）高效可控的材料合成技术的开发；（2）器件的电化学稳定性和环境鲁棒性；（3）致动器整体性能的优化；（4）仿生学习机制的初步探索。最后，概述了未来研究方向，为促进MXene基软致动器在仿生系统中的更广泛应用提供了新颖视角。
Keyword:
MXene
Actuators
Bionic learning
Composite modified
Stimulation of ion channels
期刊
IF:
19.3
论文数:
2.9K
被引数:
3.0W
机构
引用论文
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