高机械强度、韧性和抗疲劳性对于提高自供电传感导电水凝胶的可靠性至关重要。然而，同时实现互斥属性仍然具有挑战性。于此，青岛科技大学高传慧等人提出了一种基于拓扑网络结构和机械训练的新型定向互锁策略，通过优化网络结构和调节分子链的方向来构建坚韧的水凝胶。

本文要点：

1）结合 Zn²⁺ 交联纤维素纳米纤维 (CNF) 和聚丙烯酰胺-聚乙烯醇双网络，独特的互锁网络结构由于氢键和金属-配体相互作用而表现出增强的增韧效果。

2）通过训练获得的取向纳米晶体域进一步有助于提高韧性和疲劳阈值。这种创新方法协同增强了纳米导电水凝胶的机械性能，实现了 4.98 MPa 的最大拉伸强度和 48 MJ m⁻³ 的韧性。值得注意的是，锚定聚苯胺的 CNFs 模板在通过机械训练定向时会形成独特的定向导电通路，从而显著提高功率输出性能。此外，在深度学习技术的辅助下，设计了一种基于自供电传感设备的运动识别系统，以准确识别人体运动行为。这项工作展示了一种可用于自供电传感系统和智能识别系统的潜在变革性柔性电子材料。

参考文献：

Y. Wang, P. Chen, Y. Ding, P. Zhu, Y. Liu, C. Wang, C. Gao, Multifunctional Nano-Conductive Hydrogels With High Mechanical Strength, Toughness and Fatigue Resistance as Self-Powered Wearable Sensors and Deep Learning-Assisted Recognition System. Adv. Funct. Mater. 2024, 2409081. 

https://doi.org/10.1002/adfm.202409081