柔性压力传感器（FPSs）是柔性电子器件的重要组成部分，能够高效地将机械刺激转换为电信号。其卓越的机械柔性、轻量化设计和优异的变形适应性使其在医疗保健、软体机器人和智能传感系统等前沿领域具有巨大的应用潜力。近年来，FPSs不仅推动了智能传感系统向仿生和自适应方向的发展，也成为下一代高适应性传感技术的重要突破。研究人员在提升FPSs的灵敏度、压力响应范围和传感器稳定性等性能参数方面取得了实质性进展。然而，单维优化策略往往难以平衡灵敏度和响应范围，导致压力-电信号转换关系偏离理想的线性模型。压力传感器输出的非线性导致测量信号与实际压力值呈现复杂的指数关系，从而降低了信号转换的保真度。实际应用中，补偿这种非线性效应需要集成系统采用复杂的信号补偿算法。这些算法可能会引起相位延迟和噪声放大问题，严重制约外部系统的整体稳定性和实时响应能力。因此，克服压力传感器在非线性响应方面的局限性，建立灵敏度和响应范围的协同增强机制，实现跨尺度的线性响应调控，已成为该领域紧迫的科学挑战。
FPSs的线性响应作为一项关键性能指标，日益受到关注。尽管相关研究不断进展，但现有文献很少对该问题进行系统的分类和分析，制约了理论体系的完善和技术应用的深化。近日，济南大学魏琴教授、牛闳森副教授/山东大学李阳教授在Advanced Functional Materials上发表了题为“Microstructure-Modulated Linear-Response Flexible Pressure Sensors”的综述文章(DOI: 10.1002/adfm.202509776)。本综述全面概述了FPSs线性响应实现的最新进展。首先，阐述了线性响应的定义及其评价指标，并探讨了其在精确数据采集、简化信号处理和优化校准方面的意义。随后，总结了FPSs实现线性响应的主流调制策略：单一图案化微结构、三维多孔微结构、分级微结构和多层微结构。这些策略通过优化微结构设计实现了FPSs的线性响应。此外，本文还进一步探讨了基于线性响应的FPSs在健康监测、软机器人、智能识别等领域的应用潜力。最后，总结了柔性传感器线性响应调制策略目前面临的关键挑战，并概述了未来发展的潜在技术路径。本综述旨在构建一个前瞻性的理论框架，以支持该领域的突破性研究并促进其创新。济南大学李宁博士、山东大学李浩博士和冯金慧副教授为共同第一作者，济南大学魏琴教授、牛闳森副教授、山东大学李阳教授为共同通讯作者。
图1概述近十年来微结构调控线性响应FPSs的研究进展
图2概述微结构调控线性响应FPSs，重点介绍其定义、意义、调制策略和应用
图3基于线性响应的 FPSs的当前挑战和前景
总结与展望
本综述全面探讨了微结构调控的FPSs线性响应。首先，本文定义了线性响应的概念及其评价指标，然后分析了其在精确信号采集、简化信号处理和优化校准方面的重要性。随后，本文系统地总结了基于微结构实现线性响应的各种策略，包括：1）单一图案化微结构；3D多孔微结构；2）分级微结构；3）多层微结构。随后，本文结合接触力学模型和不同的微结构策略，对不同微结构FPSs的优势、局限性、变形机制和线性响应原理进行了比较分析。此外，本文还探讨了线性响应在医疗监测、软机器人和智能识别系统等关键应用领域的实际价值。在这些领域，线性特性通过简化数据处理、降低校准复杂性以及实现可靠的实时控制或模式分类来提升系统级性能。总体而言，本综述为理解和设计线性响应压力传感器提供了全面的结构视角和物理框架，旨在指导未来高性能、应用自适应的压力传感技术的发展。
尽管在调控FPSs线性响应方面取得了重大进展，但实现稳定且严格的线性响应仍然是一项艰巨的挑战。以下系统地总结了该领域目前面临的核心难题：
i. 灵敏度与线性度的权衡：一个根本挑战在于如何在灵敏度和宽线性传感范围之间取得平衡。
具有高纵横比几何形状的微结构在压力增加的情况下往往会表现出非线性变形和快速饱和。相反，针对扩展线性度进行优化的结构在低压条件下往往缺乏足够的响应能力，限制了其在检测细微生理变化方面的应用。为了缓解这种权衡，可以采用梯度或分层结构来解耦各层之间的机械响应，使柔软区域在低负载下激活，而刚性区域在较高压力下啮合。这种机械分段扩大了有效传感范围，同时保持了信号保真度。此外，人工智能驱动的多目标设计方法已展现出在识别能够同时优化灵敏度、线性度和机械耐久性的几何形状方面的潜力。
ii. 制造复杂性和可重复性：随着FPSs微结构日益复杂（具有多层微结构、互锁几何形状或纳米级纹理），制造可重复性成为一个主要问题。多步光刻、激光微加工和精密对准等技术可能会引入变异并阻碍可扩展性。模块化和可扩展的制造策略，例如卷对卷打印、激光直写或气溶胶喷射打印，提供了有前景的替代方案。此外，采用有序微结构设计理念可以实现功能复制，从而提高大面积器件的均匀性和制造一致性。
iii. 机械疲劳和信号漂移：长期暴露于机械应力、循环变形或恶劣环境条件下会导致材料疲劳、信号滞后和漂移，所有这些都会降低传感精度和设备可靠性?？梢酝ü尤氲曰撼宀慊蛉嵝越缑婺だ粗匦路峙溆Ρ洳⒎乐咕植坑α郏佣跚嵴庑┯跋?。此外，坚固的材料（工程弹性体复合材料、纳米纤维增强体系或混合聚合物-无机基质）可以显著提高FPSs在动态载荷下的抗疲劳性和结构稳定性。
iv. 多层系统中的界面不稳定性：多层FPSs通?；嵊捎诓慵浠敌阅芑蛉扰蛘拖凳黄ヅ涠鱿纸缑嫖侍猓佣贾路植愫托藕挪灰恢?。解决此问题的策略包括引入梯度模量过渡层和互穿聚合物网络，以改善粘附性和应力分布。表面改性技术（等离子体活化或硅烷偶联）可通过提高表面能和化学相容性来进一步增强界面结合。
v. 缺乏通用的预测模型：目前大多数机械和机电模型都是针对特定几何形状或材料定制的，这限制了它们在逆向设计和快速原型制造中的应用。一个有前景的解决方案是将基于物理的模拟（例如 FEA）与机器学习模型（例如深度神经网络或高斯过程回归）相结合，以开发混合框架。这些模型将物理定律的可解释性与数据驱动方法的灵活性相结合，从而能够快速预测微观结构性能，并指导跨不同材料平台的优化。
总而言之，这些挑战凸显了跨学科战略的必要性，这些战略涵盖设计、制造、建模和长期功能，以支持下一代可扩展、稳健且高性能的FPSs。
