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  天津工業大學紡織科學與工程學院林童教授團隊受蝎子足部“狹縫感受器”超敏振動感知機制啟發，在國際上首次提出基于仿生彎曲狹縫結構的納米纖維多模態聲電轉換器件創新設計。該工作通過仿生構建梯度曲率狹縫電極與高度取向PAN-PVDF納米纖維膜的跨尺度耦合系統（圖1），突破性地實現了三種能量轉換機制的協同增效：（1）狹縫振動誘導的纖維周期性錯位拉伸觸發壓電偶極重構；（2）內源性摩擦電自增強效應；（3）取向纖維的聲-機-電多物理場匹配，顯著提升了器件的寬帶響應與電輸出（圖2和圖3）。該聲電器件支持多模態聲能發電，在語音記錄中表現出高保真錄音能力（信噪比達66.8?dB），結合卷積神經網絡（CNN）實現了96%的語音識別準確率（圖4）。此項研究攻克了納米纖維聲電器件頻帶窄、輸出弱的技術瓶頸，為可穿戴聲學傳感器、無源物聯網前端及智能人機交互系統提供了變革性的解決方案。

  該工作以“Curvilinear Slit Electrodes and Orientated PAN–PVDF Nanofibers: Synergistic Broadband and Acoustoelectric Enhancement for Multi-Mode Power Generation, Speech Recognition, and Voice Recording”為題發表在《Advanced Functional Materials》上。紡織科學與工程學院的博士生馬向達和博士生姜鵬為該文章的共同第一作者，王紅霞教授和林童教授為文章的通訊作者，天津工業大學為唯一通訊單位。該研究得到國家自然科學基金委的支持。

圖1. 彎曲狹縫-取向納米纖維仿生聲電器件的制備和材料表征。

  作者通過靜電紡絲技術制備了高取向性PAN-PVDF納米纖維（直徑660–683 nm之間），與彎曲狹縫結構的電極組裝成了聲電器件。TEM+EDS揭示了兩個聚合物材料在纖維內部和纖維表面的的非均勻分布，PAN富集于纖維內部成為相互孤立的“島”相，而PVDF則成為近似連續的“海”相，兩個組分均暴露于纖維的表面，呈現相分離的狀態。XRD與FTIR測試表明，PVDF的β相含量達84%，而PAN鋸齒構型含量達76%。

圖2. PAN-PVDF聲電器件的電輸出性能分析。

  該PAN-PVDF聲電器件采用了曲線狹縫結構設計，其中取向的納米纖維兩端固定，而狹縫內部纖維懸空暴露于空氣中。這些納米纖維的振動頻率由其相對于電極的夾角決定，而固有頻率與狹縫內部纖維長度成反比，夾角α為90°和0°時，纖維的暴露長度均短于α = 45°時的情形，從而表現出更高的固有頻率。通過實際測試證實，當夾角為90°時，器件響應性能最佳，從而實現通過幾何參數對動態響應的優化。

  實驗測試發現，PAN-PVDF器件在100–1300 Hz的寬頻聲譜范圍內表現出穩定的響應。在115 dB，360 Hz的聲源激勵下，器件（工作面積12cm²）的開路電壓達到87.85 V，短路電流為15.64 μA，功率密度高達384 mW/m²，輸出性能是單組份PAN和PVDF納米纖維器件的4–5倍，其綜合性能優于之前報道的所有納米纖維聲電器件。

圖3. PAN-PVDF聲電器件的電輸出增強機制。

  有限元模擬結果表明，在聲波的作用下，狹縫兩側的電極區域形成了四個明顯的非對稱振幅峰谷，狹縫區域的振動頻率（F_r）和平均應力（σ）均隨著狹縫周期與振幅的增加而成比例上升。當狹縫尺寸增大時，會產生更強的振動不規則性與非對稱性，從而增加振動位移。然而，當振幅超過5 mm后，F_r與σ的增長趨勢趨于平緩并最終趨于飽和。彎曲狹縫結構可誘導非對稱振動行為，從而增加納米纖維所受的機械應力，提升壓電轉換效率。這種特殊的電極結構與PAN-PVDF復合材料的機電協同效應，增強了器件的工作帶寬與電輸出能力。PAN與PVDF的優異壓電特性與相分離引起的納米纖維界面間的內源性摩擦電效應，進一步增加了器件的聲電輸出。PAN-PVDF聲電器件憑借100–1300 Hz的寬頻響應特性，精準覆蓋人聲核心頻段（80–1200 Hz）與環境聲的特征譜段，成為智能聲學感知系統的底層硬件平臺。

圖4. PAN-PVDF聲電器件在自供電、語音記錄以及語音識別中的應用展示。

  作者將PAN-PVDF聲電器件用于發電、聲音記錄和語音識別。通過橋式整流電路將器件產生的交流電能轉換為直流電能，在115 dB、360 Hz聲激勵下，工作面積為3×4 cm2的器件可輸出高達87.85 V的整流直流脈沖，具有足夠的能量密度，可直接驅動低功耗電子設備（包括電子溫度計、計算器和電子手表），同時實現對儲能電容的充電。使用PAN-PVDF器件記錄的音頻信號與商用麥克風錄制的聲音波形和形態非常相似。PAN-PVDF器件的SNR計算結果為66.8 dB，表明其具備高質量的聲信號記錄能力，背景噪聲低，尤其適用于微弱信號被環境噪聲淹沒的場景。為評估PAN-PVDF聲電器件在語音識別中的能力，作者構建了一個基于機器學習（ML）的分類平臺，器件采集的語音信號通過卷積神經網絡（CNN）架構進行處理，實現了96%的識別準確率，驗證了其在真實語音命令系統中的有效性。

  高保真聲信號捕獲與快速響應顯著提升人機交互精準度、環境感知實時性與動態聲場解析力，在高精度語音識別、工業設備異音診斷、無障礙交互等場景具有廣泛的應用空間，有望為工業物聯網、智能終端及數字醫療提供普適性聲學解決方案。

  通過仿生蝎子的“狹縫感受器”，結合高壓電性能的納米纖維材料，該研究在聲電轉換發效率與響應帶寬方面同時到達優異的效果。出色的聲電性能使PAN-PVDF彎曲狹縫聲電器件有望在下一代人機交互、物聯網與智能聲學傳感領域中發揮關鍵作用，為納米纖維聲學傳感器的發展提供了新的設計思路。

  地址鏈接：https://doi.org/10.1002/adfm.202509283