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随着机器人技术的快速发展,机器人的应用范围越来越广,对机器人的智能化和安全性要求也越来越高。在这样的背景下,可以覆盖机器人关键部位或全身的柔性传感器引起了研究者的广泛关注。作为一种新型的压阻传感材料,导电复合材料是以聚合物材料为基体,通过填充导电填料,将基体的柔性和填料的导电性有机地结合起来。传统的金属或半导体压阻材料硬且脆,与之相比,导电复合材料更加柔韧,更适合应用于柔性传感器的设计。本论文旨在开发具有低填料体积分数和高压阻效应的导电复合材料。重点关注导电复合材料的渗滤阈值和压阻特性,围绕导电网络结构与电阻率之间的关系,展开一系列的理论与实验研究。我们首先研究了球形羰基铁粉颗粒(CIP)填充的导电复合材料的电学特性。CIP沿着磁场方向取向,形成链状结构,从而得到各向异性导电复合材料。通过统计分析,得到磁场强度对CIP链状结构长度的影响。制备了不同CIP体积分数的导电复合材料,并测试了它们的电阻率和电阻随压力的变化,得到渗滤阈值和压阻灵敏度系数。建立了杆状填料的2D导电网络模型,通过Monte Carlo仿真方法分析各向异性情况下CIP链状结构的平均长度、长度分布以及方向等参数对导电网络和渗滤阈值的影响。该模型预测的渗滤阈值与实验结果具有较好的一致性。我们又以杆状多壁碳纳米管(MWCNT)和微量CIP为填料,制备了导电复合材料。在磁场作用下微量CIP沿磁场方向运动,并诱导局部MWCNT产生一定程度的取向,从而得到各向异性导电复合材料。建立了杆状填料的3D导电网络模型,通过Monte Carlo仿真方法分析MWCNT杆状结构的取向程度对导电网络和渗滤阈值的影响。另外,建立了 MWCNT导电网络的8杆结构模型,引入MWCNT的方向角参数,分析导电复合材料的电阻率随取向程度的变化。通过实验测试得到导电复合材料的渗滤阈值和压阻灵敏度系数,并验证了模型预测的结果。另外,我们还研究了片状石墨烯(GNP)填充的各向异性导电复合材料。在导电复合材料的制备过程中,微量CIP沿磁场方向运动并诱导局部GNP产生一定程度的取向。结合晶格模型和排斥体积理论,建立了圆片填料的3D导电网络模型,分析GNP圆片的方向分布对临界接触距离的影响,从而得到GNP取向程度对渗滤阈值的影响。GNP的取向程度越高,临界接触距离就越大,则对应渗滤阈值就越低。通过实验测试得到导电复合材料的渗滤阈值,验证了模型预测结果。并测试不同应力下试样电阻值的变化,计算压阻灵敏度系数。