研究人员展示了如何通过直接在尼龙和聚酯等商业面料上3D打印聚合物，将可拉伸导电面料转变为能量收集设备。该研究表明，这些面料能够从日常运动中产生电能，而无需使用粘合剂或复杂的加工步骤。通过3D打印聚丙烯（PP）直接在导电面料上，研究团队成功提高了电能输出，且材料具有良好的耐久性，能够在20,000次接触和分离循环后仍保持稳定输出。该技术的应用不仅限于能量收集，还可用于健康监测和互动设备，进一步推动了穿戴式技术向能源自主迈进。
来自衣物的电力？3D打印面料使能源自主更近一步
爱尔兰大西洋技术大学（ATU）的研究人员展示了如何通过直接在可拉伸的导电面料上3D打印聚合物，将其与尼龙、聚酯等商业纺织品结合，转变为能量收集设备。该研究发表在《Nano Energy》期刊上，展示了一种实用的方法，通过日常运动产生电力，同时避免了使用粘合剂或复杂的加工步骤。
该项目由Dr. Aswathy Babu领导，参与者包括格拉斯哥大学、赫瑞瓦特大学、廷达尔国家研究所和都柏林大学学院的I-Form团队。该项目是由爱尔兰研究和英国工程与物理科学研究委员会（EPSRC）资助的150万欧元项目的一部分，旨在开发能够捕捉人体运动作为可再生能源的可穿戴系统。
研究的核心是基于纺织材料的摩擦电纳米发电机（T-TENGs），通过两个表面接触和分离产生的静电效应来收集能量。为了制作这些发电机，团队使用熔融沉积成型（FFF）技术将聚丙烯（PP）直接打印到导电面料上，采用标准的3D打印机，如SOVOL V01、Ultimaker 2+和Mosaic Element HT。
作为材料，PP被选中因为它价格便宜、灵活、化学稳定且耐水。当PP以熔融形式挤出并打印到银涂层的聚酰胺面料上时，它能够渗透纺织品结构并在冷却时牢固粘结，产生强力的附着力，而不需要使用胶水。
打印面料在测试中的表现
测试表明，打印层与传统方法相比，创造了更强的粘合力，并提高了电力输出。当与EcoFlex涂层的导电面料作为对面层配对时，这些面料达到了193.3伏的开路电压，17微安的峰值电流，以及超过2000毫瓦每平方米的功率密度。演示实验验证了其实际应用潜力，因为这些设备能够点亮超过80个LED，并为电容器充电，电容器可用于驱动小型电子设备。
研究团队还特别关注了在反复使用中的表现。面料在经历了20,000次接触与分离循环后，仍保持稳定的输出，并且在水和洗衣剂清洗后继续工作，这表明它们可以集成到日常穿戴的服装中。
进一步的实验考察了设计选择如何影响效率。一层厚度为0.3毫米的单层PP打印最为有效，它在表面接触平滑度和机械柔韧性之间取得了平衡。相较于更复杂的网格或螺旋形设计，简洁的线条图案表现更好，因为复杂的结构会引入更粗糙的纹理，从而降低效率。双层结构的表现也较弱，因为缺陷和不均匀的表面限制了电荷转移。
在非导电的商业面料如尼龙和聚酯上进行的实验产生了远低于预期的电压，只有几伏特，因为绝缘纺织品限制了电荷转移，相比于导电底材，效率较低。这些发现表明，通过仔细调整厚度和表面设计，可以显著提高性能。
除了发电，面料还能作为传感器
除了能量收集，研究人员还展示了这些面料如何作为传感器使用。将面料与Wi-Fi启用的微控制器集成后，这些面料能够检测到人体触摸的变化，并实时将数据传输到云平台。该系统能够区分轻触和用力触摸，为可穿戴健康监测、互动设备和环境传感器的使用开辟了可能性。
对于研究人员来说，直接3D打印提供了一种简单且可扩展的方法，可以将聚合物与纺织品结合，避免了昂贵的涂层步骤，并能够使用标准打印机和材料大规模生产自供能纺织品。
这项研究表明，经过进一步测试和规模化，日常服装不仅可以作为服装，还可以作为电力来源，展示了如何将纺织品与3D打印结合，推动穿戴技术向能源自主迈进。
扩展穿戴技术的应用
3D打印技术长期以来对穿戴技术的发展做出了贡献，近期的进展使得服装能够主动响应其环境。
新加坡国立大学（NUS）的研究人员3D打印了钴氯化物-乙醇胺薄膜，该薄膜吸湿能力是传统材料的15倍，并且工作速度是常规材料的六倍。该薄膜设计用于腋下垫、鞋衬和鞋垫，能够高效蒸发汗水，随着水分吸收而改变颜色，并且在阳光下再生，能够使用超过100次。至关重要的是，团队利用该薄膜作为电解质，制造了一个八电池单元的可穿戴能量收集设备，每个单元产生0.57伏电压，共同为LED提供电力，展示了自供能穿戴设备的潜力。
此外，来自韩国先进科技学院（KAIST）、淑明女子大学和Aldaver的研究人员开发了一个基于面料的平台，使用直接墨水写入（DIW）技术将传感器直接打印到纺织品上，创造了保持柔软和灵活的智能服装。为了实现这一点，他们设计了三种专用墨水：一种用于应变传感器的碳纳米管混合墨水，在经历了10,000次拉伸循环后仍能工作；一种基于银的墨水，在织物层之间形成持久的电气连接；一种基于染料的墨水，能够根据0-90°C的温度变化改变颜色。在实际测试中，打印的面料追踪身体运动，监测口罩下的呼吸，并为能够识别物体的手套提供动力，准确率超过96%。
