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由于Net-PCL的形状记忆特性，月电易火Net-PCL-Gel在NIR照射下以PNIPAM的驱动力产生原位动态弯曲和恢复行为。这一创新性的研究成果将为设计更灵活、力直智能的机器人系统和人工智能技术的发展开辟新的可能性。
接交图3 (a)Net-PCL-Gel致动器的光热致动行为示意图。发布(d)不同Mn的Net-PCL-Gel的实时温度。【图文概览】图1 (a)Net-PCL-Gel的制备过程，月电易火它由两层组成：一个是SMPNet-PCL层，另一个是热响应PNIPAM层。
力直(c)Net-PCL-Gel通过NIR光完成花瓣弯曲。由于其简单性，接交这种策略在软抓手和多功能致动器的仿生操作中显示出巨大的潜力。
发布(c)具有不同厚度Net-PCL层的Net-PCL-Gel致动器在不同温度下的变化响应速度因子。
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