Facciamo fronte al problema critico della gestione del calore nei dispositivi indossabili, in particolare nei tessuti funzionali dove la dissipazione termica non solo influisce sul comfort fisiologico (obiettivo: 24–32?°C sulla pelle) ma anche sulla longevità e affidabilità del sistema elettronico. Mentre il Tier 1 fornisce i fondamenti del trasferimento termico nei sistemi integrati, il Tier 2 traduce questi principi in processi ingegneristici precisi e implementabili, con metodi verificabili e contestualizzati nel mondo reale. Questo articolo esplora con dettaglio granulare come progettare tessuti intelligenti capaci di dissipare il calore in modo efficiente, evitando irritazioni cutanee e garantendo prestazioni costanti, anche sotto carichi elevati di densità di potenza elettrica.
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## 1. Fondamenti del trasferimento termico nei dispositivi indossabili: il ruolo centrale del tessuto
### a) Meccanismi di dissipazione nei sistemi integrati
Nei dispositivi indossabili, il calore generato dai componenti elettronici si dissipa attraverso tre principali meccanismi: conduzione, convezione e radiazione. Tuttavia, nei tessuti funzionali, la **conduzione** predomina all’interno della matrice fibrosa, dove la struttura microscopica determina la conducibilità termica *k* del materiale. A differenza dei metalli, i tessuti organici (cotone, polimeri) presentano valori di *k* estremamente bassi: tipicamente 0,04–0,04 W/m·K per cotone puro e 300–500 W/m·K solo per filamenti di grafene altamente allineati. Questo crea una barriera termica critica, poiché il calore tende a localizzarsi, generando gradienti termici che possono superare 10?°C in pochi millimetri, compromettendo il comfort termo-fisiologico e causando punti caldi sul corpo.
### b) Coefficiente di conducibilità termica (*k*) e struttura fibrosa
La conducibilità termica *k* nei tessuti non è una proprietà statica, ma fortemente dipendente dalla densità di imbucatura, dall’orientamento delle fibre e dalla presenza di additivi conduttivi. La struttura tridimensionale multistrato, tipica dei tessuti intelligenti, può essere progettata per creare percorsi preferenziali al calore: ad esempio, l’orientamento a griglia 5–10 mm delle micro-fibre conduttive favorisce la diffusione laterale del calore, riducendo i gradienti locali del 60–70%. L’integrazione di nanotubi di carbonio (CNT) o fibre metalliche rivestite in polimeri conduttivi permette di aumentare *k* fino a 500 W/m·K, avvicinandosi a materiali tradizionali come l’alluminio (237 W/m·K), ma con flessibilità e leggerezza essenziali per indossabilità.
### c) Densità di potenza elettrica e soglie di comfort
La densità di potenza elettrica (W/cm²) è il parametro chiave che determina la generazione di calore. Dispositivi tipici come smart jacket con sensori o fascia toracica per monitoraggio cardiaco operano tipicamente tra 0,5 e 2,0 W/cm². A queste intensità, anche tessuti con *k* moderato (es. poliestere 0,15 W/m·K) generano gradienti termici superiori ai 15?°C in aree confinate, superando la soglia di comfort fisiologico. La regola d’oro è mantenere la temperatura superficiale del tessuto a ?32?°C e la temperatura cutanea a ?34?°C durante attività moderate, per evitare sudorazione eccessiva o irritazioni.
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## 2. Progettazione termoconduttiva integrata: metodi Tier 2 precisi e dettagliati
### a) Selezione e caratterizzazione dei materiali termoconduttivi
La scelta del materiale conduttivo richiede un equilibrio tra conducibilità termica elevata, compatibilità meccanica con il tessuto, durabilità e sicurezza biologica. I materiali più efficaci includono:
– Polimeri caricati con nanotubi di carbonio (CNT-PE, k ? 120–300 W/m·K),
– Fibre metalliche rivestite in rame o nichel (k ? 400 W/m·K),
– Grafene laminato (k ? 500 W/m·K),
– Compositi ibridi con fibre di vetro conduttive.
La caratterizzazione in laboratorio avviene tramite misura transitoria laser flash (LFA) o metodo della sonda a filamento caldo (ASTM D5470), con tolleranza massima del 10% per garantire riproducibilità.
### b) Metodo A: Tessitura 3D multistrato con micro-fibre orientate
Fase 1: Progettazione CAD della trama 3D multistrato, con orientamento delle micro-fibre conduttive in direzione principale di diffusione termica (es. verticale rispetto alla pelle).
Fase 2: Tessitura meccanica assistita da robot con passo di 7 mm e densità di 120 fili/cm², garantendo interconnessione continua e riduzione delle discontinuità termiche.
Fase 3: Integrazione di cerniere termiche in zone a forte curvatura (ascelle, bacino) con giunti a nodo flessibile, testati per cicli di piegatura 1000 volte a ±30° senza degradazione di *k*.
*Esempio pratico:* un prototipo Smart Jacket con 8 strati tessuti a questa metodologia ha ridotto la temperatura superficiale di 9,2?°C durante 1 ora di esercizio moderato, rispetto a un prototipo senza trattamento.
### c) Metodo B: Deposito di nanostrati mediante sputtering su substrati flessibili
Fase 1: Preparazione di substrati non solo tessili (tessuti in fibra di poliammide, peso 120 g/m²), con trattamento superficiale al plasma di ossigeno per migliorare l’adesione.
Fase 2: Sputtering magnetron di strati alternati di grafene (5–10 nm) e barriera metallica (Cr/Ni), con spessore totale 20–30 nm.
Fase 3: Termo-test di resistenza ciclica: 100 cicli da 20?°C a 60?°C, con misura *k* prima e dopo ogni ciclo. Risultati tipici: mantenimento di *k* > 450 W/m·K dopo 80 cicli, con resistenza alla delaminazione < 0,5 K·m²/W.
*Caso studio:* un modulo sensore integrato in fascia toracica ha mostrato stabilità termica ±0,25?C dopo 50 cicli, risolvendo un precedente problema di accumulo termico dovuto a deformazioni.
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## 3. Ottimizzazione del percorso termico: progettazione gerarchica del tessuto
### a) Mappatura termica locale con termocamere a infrarossi
Fase 1: Misurazione termica statica in ambienti controllati (20–40?°C, 30–60% umidità) usando termocamere FLIR Tau2 con risoluzione 640×480 e precisione ±0,5?°C.
Fase 2: Identificazione di punti caldi con intensità superiore a 30?°C, tipicamente in zone di minore permeabilità (cuciture, bordi).
Fase 3: Validazione con simulazione FEM termica in ANSYS Thermal, modellando la struttura 3D del tessuto con conducibilità anisotropa, per ottimizzare la disposizione delle micro-fibre.
### b) Layout geometrico ottimizzato: griglia direzionale 5–10 mm passo
Fase 1: Progettazione CAD basata su analisi FEM di conduzione radiale, con passi di 7–10 mm lungo direzione principale di dispersione calore.
Fase 2: Simulazione termica con COMSOL Multiphysics, validata con test su campione reale: riduzione media di 7,3?°C della temperatura massima locale.
Fase 3: Integrazione di nodi di raffreddamento passivo (micro-canali ? vedi sezione successiva) per saturare le zone critiche.
### c) Interfacce termiche avanzate: film di grafene 10 nm
Fase 1: Selezione di grafene ridotto (rGO) con spessore 10 nm e conducibilità ? 1200 W/m·K, depositato su substrati flessibili in poliammide.
Fase 2: Adesione mediante trattamento plasma in atmosfera ossigeno, con controllo della rugosità superficiale (Ra < 20 nm) per massimizzare il contatto termico.
Fase 3: Testing termo-meccanico ciclico: 50 cicli di piegatura (50°–150°) a 30?°C e 45?°C, con misura continua di resistenza termica interfacciale (target < 0,5 K·m²/W).
*Dati chiave:* un prototipo con interfaccia grafene-rGO ha raggiunto resistenza interfaciale 0,42 K·m²/W, dimezzando la dispersione termica rispetto a giunti convenzionali.
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