中国3D打印机网彻底改变智能材料的未来，4D打印研究探索响应性材料的新前沿
2025年4月5日，由汉堡工业大学和法赫德国王石油矿产大学(
KFUPM)先进材料跨学科研究中心的研究人员领导的一项合作研究开辟了 4D 打印的新领域。4D
打印是增材制造的一个分支，制造结构会根据热或光等环境刺激而改变形状。研究团队探索了光热驱动、形状记忆聚合物 (SMP)
和机器学习，以设计能够动态转换的可编程材料。
相关研究以题为“Revolutionizing the Future of SmartMaterials: A
Review of 4D Printing, Design, Optimization, and Machine
LearningIntegration”的论文发表在《Advanced Materials Technologies》期刊上。
这项研究的一项关键实验是将吸光油墨印刷到预应变的聚合物板上。当受到光照时，这些油墨会产生热量，并使材料沿指定的铰链折叠。这种方法允许平面的
2D 基底通过均匀的光照转变为复杂的 3D
形状。研究人员表示，“可以使用其他吸收剂来增强这一过程，例如在特定波长（包括可见光谱之外的波长）具有独特光吸收的纳米粒子。”虽然目前的装置允许单次折叠展开循环，但加入可逆
SMP 可以支持重复驱动和更复杂的变形。
通过测量制造过程中的内部应变，研究人员证明收缩机制与热触发有关。一旦温度升至玻璃化转变点以上，储存的应变就会释放。具有这种可控微结构的热响应聚合物可应用于包装、自组装组件和医疗设备。然而，以高保真度创建这些特征仍然是一项技术挑战。论文强调：“制造具有可控微结构的热收缩聚合物仍然具有挑战性，但
3DP 技术通过创建复杂的微结构提供了一种解决方案。”
△智能材料在航空航天、土木工程、机器人和医疗保健等领域的应用。图片来自 ResearchGate。
金属合金和基于激光的 3D 打印
研究还探索了使用激光粉末床熔合 (LPBF) 进行镍钛 (NiTi)
形状记忆合金的增材制造。天津大学的研究人员发现，调整激光能量密度会影响孔隙率、机械一致性和形状恢复性能。东南大学的团队专注于通过精确的工艺调整形成分层微结构来减少后处理要求。这些发现有望提高拉伸强度和抗疲劳性。
然而，研究结果之间仍然存在不一致。一篇论文强调消除热处理可以节省成本，而另一篇论文则警告称，工艺控制不佳可能会导致孔隙率和机械性能下降。作者指出，“关于后热处理的要求，各研究之间存在争议。”为了解决这种差异，研究人员建议采用标准化的工艺参数、更好的模拟工具，并探索除
NiTi 以外的替代合金，以满足行业对能量吸收和疲劳耐久性的需求。
机器学习的进步使 4D 打印结构的预测建模取得了重大突破。研究人员应用卷积神经网络 (CNN)、生成对抗网络 (GAN) 和强化学习，将体素和像素级材料输入映射到预测输出，例如刚度、模量和应变响应。
△松果、蜘蛛丝、珍珠层和胶原蛋白等天然智能材料启发了响应式 4D 结构。图片来自 ResearchGate。
正向预测模型使用这些输入阵列来模拟制造前的变形行为和结构特性。一种常见的方法是使用分层或基于各向异性的微结构模板来限制设计空间。例如，研究人员“使用各种基于各向异性的基本设计来预测复合材料的机械性能，从而产生快速优化模式。”
逆向设计模型从相反的方向解决问题：从所需的机械性能开始，计算必要的材料拓扑结构。西北大学的研究人员开发了一种方法，使用监督学习将刚度值与拓扑输入关联起来，并使用正向模拟验证结果。另一种方法训练
GAN 生成 2D 和 3D 晶格结构，然后应用高斯过程回归来预测恢复应力张量。
生成模型因其在海量设计空间中导航的能力而日益受到重视。通过使用变分自动编码器将微结构数据编码为紧凑的潜在变量，研究人员能够对复杂材料进行逆向工程，同时保持可制造性。“解码器将两个空间都转换为初始结构，”研究解释说，从而可以重新生成具有目标属性的物理模型。
△4D 打印材料的示例：水凝胶、液晶弹性体、磁性复合材料和 SMP。图片来自 ResearchGate。
持续的材料和工艺限制
尽管算法取得了进步，但硬件和材料方面的挑战依然存在。大多数商业平台仅支持有限的聚合物类型（例如 PLA、ABS、PETG 和 PC），不包括具有危险烟雾、高熔点或流变性差的材料。由于安全和设备限制，通过导电聚合物（例如聚吡咯）进行电驱动仍处于实验阶段。
金属材料也面临障碍。虽然钛、铝和不锈钢是常规打印材料，但活性金属和陶瓷通常与当前的喷嘴和热管理系统不兼容。除非严格控制热和机械兼容性，否则不同物质之间的材料界面可能会出现分层或裂纹。
使用熔融丝制造 (FFF)、多喷射建模或直接墨水书写的高分辨率 3D 打印机很难解决悬垂结构、弯曲的内部空隙或没有支撑支架的互锁特征。一些策略（例如牺牲材料或嵌入不可压缩流体）试图缓解这些问题，但在后处理中引入了新的复杂性。
△4D 打印形式包括膨胀晶格、仿生夹持器和形状记忆物体。图片来自 ResearchGate。
基于SMP的4D打印结构通常表现出单向变形，不适合需要循环或可逆驱动的应用。研究团队指出，“即使是最轻微的偏差也会被放大，导致变形形状、变形范围和响应速度出现重大误差。”
水凝胶和 SMP 等材料特别容易因长时间暴露在热、机械和湿气中而发生降解。反复的驱动循环会导致残余应力积累、断裂和性能下降。在各向异性 FFF 打印中，细丝方向的变化使应力分布和恢复行为更加复杂。
研究人员呼吁提高打印机分辨率、加快原型制作速度和延长疲劳寿命的材料。增强界面附着力、减少热失配和开发更强大的模拟协议也是使复杂的 4D 打印系统更接近商业用途的必要条件。
版权声明
本站部分文章来源于网络，如有侵权请联系删除！。
文章观点并不代表本站观点，请谨慎对待。
相关文章
发表评论:
◎欢迎参与讨论，请在这里发表您的看法、交流您的观点。