他,发表全球首篇“4D打印”论文,全球前2%顶尖科学家,最新Science子刊!

研究背景
随着智能制造和先进材料科学的快速发展,四维(4D)打印作为一项前沿技术引起了广泛关注。4D打印利用3D打印技术创建能够在第四维“时间”上响应外部环境刺激(如热、光、湿气或电/磁场)而改变形状的3D结构。它不仅可以实现复杂结构的打印,还可以赋予打印件自适应、自修复等智能功能,从而在航空航天、生物医学、软体机器人等领域展示出巨大的应用潜力。
然而,目前用于4D打印的主要材料——形状记忆聚合物(SMPs)存在一些亟待解决的问题。大多数SMPs是热固性材料,其中的聚合物链通过共价键交联形成网络。一旦SMP结构打印完成,这种交联的聚合物网络将被永久固定,无法再改变形状。这意味着每个打印的SMP结构只能有一个由打印过程决定的永久形状,限制了其在实际应用中的多功能性和灵活性。此外,尽管将共价可调网络(CANs)引入SMPs能够在一定程度上实现形状重构,但目前的CAN-SMPs在热机械性能上较弱,难以满足工程应用的需求。
为了解决这些问题,科学家们进行了大量研究,希望开发出兼具高机械性能和高形状可重构性的SMPs。具体而言,他们致力于实现以下目标:一是在编程和重新配置温度下具有高延展性,使SMP在大变形下可以多次重新编程和重新配置;二是具有高玻璃化转变温度(Tg)和高室温模量,使临时形状可以在室温下固定并承受重载;三是前体溶液的低粘度和高光反应性,使其与高分辨率的数字光处理(DLP)3D打印兼容。
研究背景
有鉴于此,南方科技大学机械与能源工程系葛锜教授等人在Science Advances期刊上发表了题为“Reconfigurable 4D printing via mechanically robust covalent adaptable network shape memory polymer”的最新论文。作者的研究团队开发了一种机械强健的CAN-SMP(MRC-SMP),并通过该材料实现了可重构4D打印。
与先前报道的CAN-SMPs相比,MRC-SMP在以下三个方面表现出明显的优势:(1)在编程和重新配置温度下具有高延展性(断裂应变分别为1640%和1471%),这使得SMP在大变形下可以多次重新编程和重新配置;(2)高玻璃化转变温度(75°C)和高室温模量(1.06 GPa),这使得临时形状可以在室温下固定并承受重载;(3)低粘度(0.2 Pa·s)和高光反应性(每100微米凝胶化时间为4.5秒),这使得MRC-SMP与DLP 3D打印兼容,能够制造复杂的3D形状记忆结构,这些结构在大变形下可以重新配置为多种形状。
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研究亮点
1. 本研究首次开发了一种机械强健的CAN-SMPs(MRC-SMPs),这是一种高度可重构的四维(4D)打印材料。
2. MRC-SMPs在编程和重新配置温度下具有高延展性(分别为1640%和1471%),使得SMP能够在大变形下多次重新编程和重新配置。
3. MRC-SMPs具有高玻璃化转变温度(Tg,75°C)和高室温模量(1.06 GPa),使得临时形状可以在室温下固定并承受重载。
4. MRC-SMPs具有低粘度(0.2 Pa·s)和高光反应性(每100μm凝胶化时间为4.5秒),能够与DLP 3D打印兼容,制造高度复杂的3D形状记忆(SM)结构。
5. 实验结果表明,MRC-SMPs还具有优异的可焊接性,使得分离的MRC-SMP部件在热处理后可以合并为一个完整的部件。
6. MRC-SMPs的研发大大简化了制造变形结构的方法,并为4D打印技术增添了价值,为各种工程应用提供了可重构性和可焊接性的3D打印材料。
图文解读
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图1. MRC-SMPs的可重构性和可焊接性。
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图2. MRC-SMPs的制备和热机械性能。
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图3. MRC-SMP的重构和焊接。
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图4. MRC-SMP的可打印性和可重构4D打印。
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图5. 多材料可重构SM折纸。
研究结论

本文通过解决当前CAN-SMPs的热机械性能不足,作者报道了一种可通过机械强健的CAN-SMPs(MRC-SMPs)实现可重构的4D打印技术。这种材料具有高变形性,在编程和重新配置温度下均表现出良好的性能,同时具有高Tg和高室温模量。其高可打印性使得MRC-SMPs与DLP高分辨率3D打印技术兼容,可以制造高度复杂的SMP 3D结构,在大变形下可以多次重新配置。

演示结果表明,可重构的4D打印使得一个打印的SMP结构可以完成多种任务。此外,MRC-SMP还表现出优异的焊接性能,使得分离的MRC-SMP部件在经过热处理后可以融合成一个完整的部件。MRC-SMP的开发大大简化了制造变形结构的方法,并通过赋予3D打印的SMP结构可重构性和焊接性,为4D打印技术增添了价值。
文献信息
Honggeng Li et al. ,Reconfigurable 4D printing via mechanically robust covalent adaptable network shape memory polymer. Sci. Adv.,DOI:10.1126/sciadv.adl4387

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