Revealing the Intrinsic Decay of Mechanoluminescence for Achieving Ultrafast‐Response Stress Sensing

机械容积 材料科学 超短脉冲 表征(材料科学) 光电子学 压力(语言学) 微秒 能量(信号处理) 纳米技术 生物系统 光学 荧光粉 物理 激光器 语言学 哲学 量子力学 生物
作者
Changjian Chen,Lin Zhu,Honghui Huang,Xin Pan,Tianliang Zhou,Hongde Luo,Libo Jin,Dengfeng Peng,Jian Xu,Yixi Zhuang,Rong‐Jun Xie
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:33 (46) 被引量:19
标识
DOI:10.1002/adfm.202304917
摘要

Abstract Converting mechanical energy into photon emission provides a promising route for intelligent sensing, self‐powered lighting, and distributed energy harvesting, which is of great significance for finding a feasible solution to the current sensing technical bottleneck and energy crisis. As the basis for understanding the conversion mechanism and realizing high‐frequency mechanical energy utilization, elucidating the dynamic process of intensity variation in the mechano‐to‐photon conversion remains a great challenge. Herein, a time‐domain characterization scheme that enables to unravel the intrinsic decay of mechanoluminescence (ML) with lifetimes from milliseconds down to tens of microseconds is constructed. It is demonstrated that ML decay characterization is an important tool to reveal the dynamics of charge migration in ML materials. The ML decay in a typical self‐reproducible ML material ZnS:Mn 2+ shows temperature dependence and stress fluctuation resistance, which opens up a new reliable approach for self‐powered and remote temperature sensing. Finally, benefiting from the shortest ML lifetime recorded to date, an ultrafast‐response stress sensor that enables to detect individual pulses of ultrasonic waves with ML sensing technology is developed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
FIN应助周钦采纳,获得30
1秒前
1秒前
1秒前
kittykitten发布了新的文献求助10
2秒前
囡囡完成签到,获得积分10
5秒前
清新发布了新的文献求助10
6秒前
韩冬冬发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
peanut发布了新的文献求助10
7秒前
ff完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
12秒前
12秒前
12秒前
蜗壳完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
心流发布了新的文献求助10
15秒前
周钦完成签到,获得积分10
19秒前
Orange应助111采纳,获得10
19秒前
26秒前
长小右完成签到,获得积分10
27秒前
29秒前
科研通AI2S应助699565采纳,获得10
29秒前
38秒前
39秒前
40秒前
40秒前
吴彦祖发布了新的文献求助10
42秒前
刘小天完成签到,获得积分10
42秒前
vanco发布了新的文献求助10
43秒前
44秒前
心流完成签到,获得积分10
44秒前
45秒前
creepppp发布了新的文献求助30
48秒前
49秒前
jin完成签到,获得积分10
53秒前
57秒前
刘小天发布了新的文献求助10
1分钟前
万能图书馆应助自然芯采纳,获得10
1分钟前
彩色的德地完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Tracking and Data Fusion: A Handbook of Algorithms 1000
Models of Teaching(The 10th Edition,第10版!)《教学模式》(第10版!) 800
La décision juridictionnelle 800
Rechtsphilosophie und Rechtstheorie 800
Nonlocal Integral Equation Continuum Models: Nonstandard Symmetric Interaction Neighborhoods and Finite Element Discretizations 600
Academic entitlement: Adapting the equity preference questionnaire for a university setting 500
消化器内視鏡関連の偶発症に関する第7回全国調査報告2019〜2021年までの3年間 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 免疫学 细胞生物学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2876109
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2487465
关于积分的说明 6735370
捐赠科研通 2170629
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1153255
版权声明 585924
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 566188