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संक्षेप में लचीले संवेदकों का पहनने योग्य निगरानी और पुनर्वास प्रशिक्षण अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण संभावनाएँ हैं। हालाँकि, वर्तमान लचीले तनाव संवेदकों को उनके संवेदन प्रदर्शन और टेक्सटाइल उपयुक्तताओं और बुनाई प्रौद्योगिकियों के साथ संगत बनाने में कठिनाई होती है, जो इलेक्ट्रॉनिक पहनने योग्य प्रसूतियाँ के लिए लचीले संवेदकों के व्यावहारिक अनुप्रयोगों को सीमित करता है। कार्यात्मक सामग्रियों के जटिल निर्माण पर निर्भर करने वाली पारंपरिक रणनीतियों के विपरीत, औद्योगिक बुनाई और बुनाई प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाकर, एक पूरी तरह से टेक्सटाइल-आधारित प्सेUDO-ट्रिएक्सियल यांत्रिक संवेदनशील वस्त्र (PTMT) को लपेटने के पैटर्न, धागे के मोड़, और कपड़े की वास्तुकला को इंजीनियरिंग करके डिजाइन किया गया है। PTMT की स्विचेबल पदानुक्रमित संरचना बदलना एक अल्ट्रा-वाइड तनाव पहचान रेंज (140% तक) के साथ वांछनीय संवेदनशीलता की अनुमति देता है। इसके अलावा, PTMT उल्लेखनीय वायु पारगम्यता (1915 मिमी प्रति सेकेंड), आर्द्रता पारगम्यता (1922 ग्राम प्रति वर्ग मीटर प्रति घंटा), उच्च धुलाई क्षमता, और विद्युत चुम्बकीय हस्तक्षेप शील्डिंग (20.25 dB) दिखाता है। PTMT के संभावित अनुप्रयोगों को भी प्रदर्शित किया गया है, जैसे गर्भवती महिलाओं में भ्रूण-गति का अनुकरण करना, इसकी भ्रूण-गति स्वास्थ्य निगरानी में प्रभावशीलता साबित करना। इसके अलावा, PTMT को जूते के वांप में एकीकृत करके और इसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (CNN, RF, और PSO-SVM) के साथ जोड़कर, यह सिद्ध हुआ कि PSO-SVM ने सटीकता और स्थिरता में CNN और RF को पार किया, जो संयुक्त पहचान सटीकता 95.42% प्राप्त करने में सफल रहा।
Peng et al. (मंगल,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।