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专题报告

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面向柔性驱动与自展开系统的形状记忆复合材料设计

摘要

形状记忆聚合物基复合材料(SMPCS)凭借其轻量化特性,以及在形状回复过程中能够输出驱动力的优势,成为航空航天领域极具发展前景的材料;而驱动力的大小则取决于复合材料层合板的结构设计。

本研究采用碳纤维预浸料与环氧树脂基形状记忆(SM)中间层交替铺层的方式制备形状记忆聚合物基复合材料。试验设置的复合材料铺层层数为2–8层,并选取了两种中间层厚度规格(铺层阶段厚度分别为100μm和200μm)。通过模压成型工艺完成复合材料的固化成型,中间层厚度则借助边缘溢胶的方式实现减薄。随后对复合材料施加热-力学循环,完成形状记忆效应的程序化设定。

测试结果显示,绝大多数形状记忆聚合物基复合材料的形状固定率与形状回复率均超过90%;其中,200μm中间层+6层铺层的层合板表现最优,其形状固定率与形状回复率分别达到94.8%和95.7%。较厚中间层对材料性能的提升效果并未体现出显著性,这表明需针对性制定专属的制备工艺。基于上述研究结果,本研究进一步设计了一套实验室尺度的制备流程—以200μm中间层+2层铺层的层合板为基体,嵌入微型加热器,成功制备出一款智能驱动器件。该器件被程序化设定为L型(弯折角度90°),在施加24V电压的条件下,90秒内即可回复86.2°,最大角速度达1.55deg/S。

1.简介

形状记忆聚合物(SMPS)属于刺激响应型材料的范畴。这类材料的核心特性是在外界刺激作用下发生形变,且能维持形变状态直至再次施加触发刺激,方可恢复初始形态。形状记忆效应可通过多种能量源激活,例如热能、光能、电能以及磁能等,其中热驱动型形状记忆聚合物的应用最为广泛。热固性树脂与热塑性树脂两类体系均具备形状记忆性能,典型材料包括环氧树脂、聚氨酯、聚酰亚胺以及聚乳酸(PLA);在聚合物基体中掺入碳纳米管等高导电性纳米材料,可有效提升材料的导热性能。功能材料的引入有助于增强形状记忆聚合物的各项性能,例如提高可回复应变与回复载荷。将这类功能材料复合形成形状记忆聚合物基复合材料(SMPCS) 后,其应用领域拓展至航空航天构件、生物医用器件、形状记忆阵列、柔性机器人以及4D打印等高价值场景。金属合金同样具有形状记忆效应,镍钛合金就是典型的形状记忆合金(SMAS)。不过,采用机械加工等传统工艺难以制备形状记忆合金构件,而选择性激光熔化技术的应用则取得了良好效果。在航空航天领域,形状记忆聚合物及其复合材料可有效减轻载荷、减小占用体积,为结构的重新设计创造了条件;太阳能电池阵、可展开结构、伸展臂以及铰链是目前研究最多的几类应用方向。该领域所用的形状记忆聚合物基复合材料通常以碳纤维(CFS)作为增强体,碳纤维的加入不仅能最大化提升复合材料的力学性能,还可充分利用碳纤维增强复合材料(CFRPS)已趋成熟的制备工艺技术优势。近年来,多项研究证实,碳纤维增强形状记忆聚合物基复合材料适用于制备变体结构、太阳帆、太阳能电池阵伸展臂以及反射器。这是因为此类复合材料在形状回复过程中能够输出驱动力,这一特性使其在可展开系统中具备独特的应用优势。但需要注意的是,形状记忆聚合物基复合材料的形状回复过程需要消耗一定时间,且必须经过新一轮的形状记忆循环才能再次进入形变状态;因此,这类智能材料的形状记忆效应被定义为单向柔性驱动。形状记忆聚合物基复合材料层合板的驱动力通常在12–30N的区间内,回复时间约为150S,这一性能参数能够满足航天展开作业的需求。具体而言,自展开结构可在折叠收纳状态下完成发射,进入轨道后再执行展开动作。然而这类结构的制备难度较大,借助创新制造技术则可突破部分技术瓶颈。例如,采用4D打印技术既能优化材料利用率,还能使制件获得优异的弯曲强度(806MPa)与弯曲模量(47.2GPa),同时实现98%的高形状固定率(\(R_f\))与99%的高形状回复率(\(R_r\))。有研究通过调整纤维质量分数探索了单向碳纤维的应用效果,结果表明,在形状记忆环氧树脂基体中掺入37wt%的碳纤维时,材料的回复应力可从16MPa提升至47MPa。此外,单向碳纤维增强形状记忆聚合物基复合材料可实现9.6%的高可逆宏观应变,这一特性使其适用于制备航天折叠结构。除单向纤维外,织物也可作为增强体使用,但纤维的编织方式会对复合材料的力学性能与形状记忆性能产生显著影响。研究表明,机织增强体不仅能提升复合材料的力学性能,还可使其形状回复率超过98%、形状固定率超过90%。已有研究基于亥姆霍兹自由能分解原理,构建了机织织物增强形状记忆聚合物基复合材料的三维各向异性热-力学模型。另有研究采用手糊成型工艺,在预浸料铺层表面铺设形状记忆中间层,再通过模压成型工艺完成固化;试验结果显示,100μm中间层搭配2层层合板的结构,可实现75%的形状固定率与97%的形状回复率。尽管航天可展开系统通常为一次性使用,但相关构件仍需通过严苛的鉴定考核。在鉴定阶段,通常需要验证构件在经历多次形状记忆循环后,能否维持其热-力学性能稳定。因此,形状记忆聚合物基复合材料的耐久性成为这类结构设计过程中需要考量的核心因素。研究表明,经过10次形状记忆循环后,材料的形状记忆性能基本保持稳定,回复载荷的波动范围仅为2%–6%。此前已有研究将含形状记忆中间层的形状记忆聚合物基复合材料置于空间环境中开展测试,结果显示其驱动力与形状回复性能均表现出良好的应用前景。本研究中所用的未固化环氧树脂粉末,与上述研究中制备泡沫材料及形状记忆中间层的原料相同。本研究旨在设计可用于制备可展开系统主动结构的形状记忆聚合物基复合材料结构。基于此目标,研究人员通过调整复合材料铺层层数(1–8层)与中间层厚度(100μm和200μm)制备了多组试样,开展了形状记忆性能测试,提取并分析了层合板各项性能参数之间的关联性。最后,通过在层合板结构中集成局部热源,制备出智能驱动器件原型,并对其进行了形状记忆-回复性能测试。

2.材料与方法

2.1供应材料

本研究采用0/90°平纹编织的航空级环氧树脂碳纤维预浸料(比利时布鲁塞尔索尔维公司生产,型号Cycom132977-2)制备形状记忆聚合物基复合材料(SMPCS)。通过铺设未固化环氧树脂中间层,赋予材料形状记忆性能;该环氧树脂为蓝绿色精细粉末形态(美国明尼苏达州枫树岭市3M公司产品,型号Scotchkote206N),标称密度为1.44g/cm³。

2.2形状记忆聚合物基复合材料的结构设计与制备工艺

本研究共设计14种结构方案,通过调整复合材料铺层层数(2–8层)与形状记忆中间层厚度(100μm、200μm)实现变量控制,每种结构方案均制备2个试样。

完整的制备流程如图1所示。首先从供货卷材中裁剪出标称尺寸为30×100mm²的碳纤维预浸料片材;分别称取0.43g与0.86g未固化环氧树脂粉末,对应制备标称厚度为100μm与200μm的中间层。将粉末手工铺设于预浸料表面,确保铺层无空隙且分布均匀;随后采用手糊成型工艺,按照预设方案完成叠层铺放,得到未固化的形状记忆聚合物基复合材料坯料。

将坯料放入型腔尺寸为30×100mm²的铝制模具中进行固化成型,模具与层合板之间铺设聚乙烯薄膜以辅助脱模。采用热板模压成型工艺完成固化,固化参数为温度200℃、压力70kPa、保压时间1h。待模具冷却后,取出形状记忆聚合物基复合材料试样,随即开展性能测试。

面向柔性驱动与自展开系统的形状记忆复合材料设计

2.3测试

2.3.1层压板特性鉴定

模压成型后,对复合材料的物理及力学性能开展全面表征。采用万能材料试验机(美国明尼苏达州伊甸草原市MTS公司,型号InSight5),通过三点弯曲试验测试形状记忆聚合物基复合材料(SMPCS)的力学性能。为获取材料的刚度与弹性模量参数,将每个试样的形变量控制为1.5mm;试验加载速率设定为1mm/min,跨距为80mm。

2.3.2形状记忆性能测试的温度标定

要激活所制备复合材料的形状记忆效应,需对其施加外加热源。本研究采用热风枪加热,使材料温度升高至环氧树脂的玻璃化转变温度(\(T_g\))120℃以上。为确保材料达到所需的有效温度,特开展温度标定试验,以此确定热风枪枪口相对于形状记忆聚合物基复合材料(SMPCS)试样的最佳定位参数。试验将K型热电偶贴附于复合材料试样的上表面,热风枪气流则从试样下表面进行吹扫。温度标定试验的测试环境与后续形状记忆性能测试保持一致,确保所有可能造成热量散失的因素均被纳入考量;试验装置如图2a所示。每次试验均调整热风枪枪口与试样表面的间距,通过热电偶实时记录温度变化数据。试验的初始间距设定为30mm,之后每次递增10mm,直至间距达到70mm为止。所有试样均先加热300S,随后自然冷却300S,单次试验的总时长为600S。本次温度标定试验选用厚度最大的试样(8层复合材料铺层+200μm形状记忆中间层)开展测试,该试样因厚度较大,需要更长的加热时间才能达到目标温度。

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2.3.3形状记忆热-力学循环

本研究通过对所制备的层合板施加热-力学循环,完成对其形状记忆效应的性能表征。采用与三点弯曲试验相同的万能材料试验机,在跨距80mm、加载速率1mm/min的条件下,对加热后的层合板进行三点弯曲形变,以此开展形状记忆循环测试。由于本研究共设计了14种不同结构的层合板,且各结构对应的层合板厚度存在差异,为排除厚度变量的干扰,所有形状记忆测试均采用1%的恒定应变进行。完整的形状记忆循环分为三个阶段:首先将试样预热300S,随后对加热状态下的试样施加载荷,直至达到设定的1%应变;接着关闭热风枪,在保持载荷约束的条件下,让试样自然冷却300S;最后卸除载荷,此时试样将维持形变状态。此外,本研究还对试样的回复载荷进行了测试:先对受约束的层合板再次施加热风枪加热(枪口与试样表面的间距与形状记忆测试时保持一致),持续300S后冷却300S;最后再次用热风枪加热已形变的形状记忆聚合物基复合材料(SMPCS)试样,使其完成自由回复过程。图3展示了上述测试过程的典型曲线(测试试样为8层铺层+100μm中间层的形状记忆聚合物基复合材料)。

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2.4形状记忆聚合物基复合材料器件的制备与测试

本研究选取200μm中间层+2层层合板的形状记忆聚合物基复合材料(SMPCS)制备智能驱动器件原型,器件内部集成了一块尺寸为25×50mm²的微型加热器(美国康涅狄格州诺沃克市欧米茄公司产品,型号Khlva102/10),以此激活材料的形状记忆性能。

该加热器为柔性矩形器件,核心结构是厚度0.001英寸(25.4μm)的因科镍合金蚀刻电路,电路被两层厚度各为0.002英寸(50.8μm)的聚酰亚胺薄膜封装;加热器的最大工作电压为28V,功率密度达10W/平方英寸。根据微型加热器的尺寸参数计算可得,其最大输出功率为20W,最大工作电流为0.71A。

该智能器件采用多层复合结构设计,具体制备流程如下:选用标称尺寸50×80mm²的复合材料预浸料铺层,中间铺设200μm厚的形状记忆环氧树脂中间层;先在底层预浸料表面铺设100μm厚的中间层,随后将微型加热器精准放置于中间层表面,再覆盖100μm厚的中间层,最后铺覆顶层预浸料完成叠层。为便于脱模,在复合材料叠层与铝制模具之间铺设了氟化乙烯丙烯(FEP)脱模膜。

器件的固化成型采用热平板压机模压工艺,固化参数为温度220℃、压力5bar、保压时间15min。待复合材料冷却至室温后脱模,随后对器件进行修边处理,最终得到尺寸为35×80mm²的智能驱动器件。图4展示了该器件的叠层结构设计方案及成品实物。

面向柔性驱动与自展开系统的形状记忆复合材料设计

本研究首先对该器件原型的厚度进行了测量,随后借助直径为17mm的铝制圆柱模具,将其弯曲定型为90°,完成形状记忆程序化设定。

为研究器件的形状回复性能,将内嵌微型加热器接通24V电源进行加热驱动,同时采用红外热像仪(德图公司,型号883)监测温度,确保材料达到激活形状记忆效应所需的阈值温度。测试过程中对回复角度与角速度两项指标进行了定量表征,单次回复测试时长为90S。

3.结论

本研究制备的形状记忆聚合物基复合材料(SMPCS),其物理及力学性能均值如表1所示。层合板的厚度随复合材料铺层层数的增加与中间层厚度的增大而上升;但存在一个例外——2层与3层层合板结构中,采用200μm中间层制备的试样厚度,略低于采用100μm中间层的试样。

总体而言,200μm中间层试样的密度相对更低,这是因为该类层合板结构中纯环氧树脂的占比更高;不过所有SMPCS试样的密度数值均十分接近,其中最小值为1.35g/cm³(对应4层与5层铺层+200μm中间层的复合材料),最大值为1.41g/cm³(对应2层、5层及7层铺层+100μm中间层的层合板)。

层合板的刚度随铺层层数的增加而提升,且刚度的增长幅度与中间层厚度无明显关联,不同中间层厚度下的刚度数值相差甚微。此外,8层铺层+200μm中间层的SMPCS试样刚度为71.7N/mm,该数值低于同中间层厚度的7层试样,同时也低于另一组(100μm中间层)7层与8层试样的刚度(三者刚度分别为73.5N/mm、73.6N/mm和107.3N/mm);但该试样未观察到明显裂纹,因此后续实验仍继续采用该试样开展测试。

对数据进行归一化处理后,本研究进一步计算了材料的弹性模量,其中100μm中间层+3层铺层的SMPCS试样弹性模量最高,达到49.2GPa。

面向柔性驱动与自展开系统的形状记忆复合材料设计

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本研究以2层层合板+200μm中间层的形状记忆聚合物基复合材料(SMPCS)为基底,通过集成微型加热器,制备出智能驱动器件原型。该多层复合结构的厚度因加热器的嵌入产生显著差异,具体测量数据显示,含加热器的器件厚度从无加热器时的1.22±0.07mm降至0.63±0.06mm。为验证微型加热器的工作性能,研究人员将器件接通24V电源,并通过红外热像仪同步采集温度数据。监测结果显示,器件温度经初始阶段的上升后,趋于稳定并形成平均温度为210℃的恒温平台,具体温度变化曲线如图6a所示。该智能器件的初始形态为平板状,经加热、形变处理后被定型为临时形态。完成形状记忆程序化设定后,器件被加工为L型结构,且表面未观察到明显裂纹。随后在24V电压驱动下开展形状回复测试,回复角度与角速度的变化曲线分别如图6b、6c所示。回复角度曲线呈S型特征:前60S内回复角度快速增长,之后增长速率放缓。基于初始90°的弯折角度计算,60S时器件的回复角度已达74.6°,至测试结束(全程90S)时,回复角度进一步提升至86.2°。角速度的变化规律则表现为:测试开始后快速上升,在45S时达到1.55deg/S的峰值;峰值过后角速度逐渐下降,测试结束时降至0.26deg/S。

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