Neural Network‐Inspired Polyurea Ionogel with Mechanical Robustness, Low Hysteresis, and High Transparency for Soft Iontronics

聚脲 材料科学 异佛尔酮二异氰酸酯 固化(化学) 智能材料 韧性 预聚物 软机器人 复合材料 纳米技术 化学工程 聚氨酯 计算机科学 人工智能 执行机构 工程类
作者
Zhipeng Zhang,Qian Lu,Jianfeng Cheng,Chunfeng Ma,Guangzhao Zhang
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:34 (37) 被引量:25
标识
DOI:10.1002/adfm.202402115
摘要

Abstract Concurrently achieving mechanical robustness, low hysteresis, and high transparency are essential for ionogels to enhance their reliability and satisfy the requirements in soft electronics. Fabricating ionogels comprising these characteristics presents a considerable challenge. Herein, inspired by the structure of neural networks, a new strategy for in situ formation of dense urea moieties aggregated domains is proposed to achieve topology‐tailoring polyurea ionogels. Initially, leveraging the pronounced disparity in reactivity of the isocyanate (─NCO) groups between isophorone diisocyanate (IPDI) and NCO‐terminated prepolymer (PPGTD), IPDI preferentially reacts with deblocked trifunctional latent curing agents, resulting in the formation of dense urea moieties aggregated domains. Thereafter, these domains are interconnected via PPGTD to establish polymer networks in which the ionic liquid is uniformly dispersed, forming neural networks like ionogels. Attributed to this unique design strategy, the polyurea ionogel demonstrates remarkable properties, including high strength (0.6–2.4 MPa), excellent toughness (0.9–4.3 MJ m −3 ), low hysteresis (6.6–11.6%), high transparency (>92%), along with enhanced fatigue and puncture resistance. Furthermore, the polyurea ionogels exhibit outstanding versatility, enabling their in strain sensors, flexible electroluminescence devices, and nanogenerators. This strategy contributes to the design of ionogels with unparalleled combinatory properties, catering to the diverse demands of soft iontronics.
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