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科學家首創4D打印“液體變形金剛”,有望用于制造人形機器人的智能關節結構
文章來源:     更新時間:2025-03-31 15:30:38
北京交通大學李振坤副教授主要致力于 4D 打印技術、智能材料及新型軟體機器人的研發。他首次提出了類似阿米巴蟲的新型軟體機器人——流變機器人(Rheobot)[1],并創新性地提出一種磁控 4D 打印光固化技術 [2]。

 

 

 

李振坤課題組開發的磁性水凝膠材料與光固化技術高度兼容,其不僅具有優異的 4D 打印性能,還能在光固化過程中保持穩定的性能。

 

研究人員在此基礎上提出了新型 4D 打印方法,通過將光固化與直接墨水書寫(DIW,Direct Ink Writing)打印結合,顯著縮短了磁性智能結構的成型時間。

 

傳統的加熱固化方法需要數十分鐘,而磁控 4D 光固化技術將每層固化和充磁的時間縮短至幾秒甚至更短,極大提高了生產效率。

 

 

該研究提出了一種快速制造智能結構的新方法,有望應用于人形機器人,制造可變剛度的智能關節結構。基于該技術材料具備良好的環境適應性,其還可應用于深海探測等極端環境,用于原位制造或修補相應的智能結構。

 

此外,其能夠用于制備神經修復的植入體,進行體內的原位 4D 打印,以促進神經再生和康復治療;另一方面,該方法有望用于胃腸道疾病的精準治療,如藥物遞送和異物清除等。

 

 

填補領域空白,實現磁性水凝膠的 4D 打印

 

水凝膠因具有良好的生物兼容性,在生物醫學應用等領域具有廣泛的應用場景。然而,傳統的軟材料執行器往往存在響應速度慢、控制精度低等問題。

 

該課題組將光固化與磁控 4D 打印技術有機融合,創新性地開發出一種新型的磁性水凝膠材料。這種材料不僅具備優異的流變、磁化和光固化特性,還能在狹小的打印頭空間內實現從液態到固態的快速定型和磁化。

 

傳統的光固化方法通過光照使材料固化,再基于提拉法將其從樣品池中取出。然而,由于 4D 打印需要對局部材料的磁疇進行“編程”,因此傳統方法并不適用。

 

研究人員查閱了大量文獻,發現此前并沒有能夠用于原位 4D 打印的光固化水凝膠材料,也沒有相關的工藝。

 

為解決上述問題,該團隊提出了一種直接擠出式打印的新方法,他們設計了兩個打印頭,一個用于擠出材料,利用材料自身的流變特性暫時固定形狀;另一個則跟隨其后,使用紫外光進行徹底固化。

 

李振坤解釋說道:“它們就像臨摹字帖那樣,4D 打印頭每擠出一筆,紫外光就隨其描一遍,從而實現材料的固化。我們希望利用這種光固化的磁性水凝膠材料和 4D 打印工藝,制造出具有快速響應和高精度控制的新型軟執行器。”

 

 

4D 打印的難點在于,如何在狹小的打印頭空間內,同時完成材料從液態到固態的定型和對材料充磁使其磁化。

 

水凝膠的屈服應力通常難以提高,這使得材料在光固化前很難保持穩定。于是,該課題組提出:是否可以讓材料內部形成一個更立體的自組裝結構?

 

為此,他們加入了一種二維材料——人造黏土。在這種材料中的磁性顆粒形成柱狀骨架,使人造黏土層板吸附在骨架上保護骨架,形成一種復合的、強度更強的微觀組織。

 

意外的是,課題組成員在一次“誤操作”中發現,其中一種成分與光固化單體的搭配使材料表現出高強韌性。后來,研究人員通過機理的探索,進而確定了這種“好配方”。

 

研究人員將人造黏土與磁性顆粒(釹鐵硼顆粒)分別進行有機改性,使二維層板結構與微納米顆粒形成的柱狀結構進行自組裝,進一步提高了材料的屈服應力與剪切變稀特性,使其具有良好的打印性能,并可以在紫外光照射前進行預成型。

 

這種光固化的磁性水凝膠材料和 4D 打印工藝,使得固化時間從傳統的幾十分鐘縮短到了幾秒鐘,顯著提升了打印效率。

 

與傳統的基于硅基材料的磁性編程 4D 打印技術相比,該研究通過將打印過程中的顆粒充磁和磁疇定向兩個步驟“二合一”,實現了更快的打印速度和更高的精度,為制造具有快速響應和高精度控制的新型軟執行器提供了可能。

 

最終,相關論文以《基于光固化磁性水凝膠的磁性智能結構的 4D 打印》(4D printing of magnetic smart structures based on light-cured magnetic hydrogel)為題發表在 Chemical Engineering Journal(IF 15.1)上 [2]。

 

北京交通大學本科生鄧成耀是第一作者,李振坤副教授擔任通訊作者。

 

計劃成立初創公司,將技術從實驗室向產業化推動

 

目前桌面級 3D 打印機已經廣泛應用于教學、展示和創意制作等領域。然而,市場上還尚未出現桌面級 4D 打印機。

 

李振坤帶領團隊自主研發了首款多功能桌面級 4D 打印機——Mag 4D Printer,其作為智能制造顛覆性技術代表入選了 2024 中關村論壇常設展,并已經應用于 AI 教育等場景。

 

“現在,我們正在與中國科技館合作,開發更多用于展示和 DIY 使用的桌面級 4D 打印設備。”李振坤說。

 

輕量化非金屬結構兼具減輕重量和降低成本的優勢,但其在應用中存在強度不足的問題。李振坤團隊結合磁控技術與熔絲制造 3D 打印,開發出一種獨特的增強 4D 打印方法,通過在打印過程中精確地排列復合纖維,使零件實現定向結構增強,可以替代人形機器人的部分金屬結構件。

 

此外,利用 4D 打印技術與磁流變技術結合的變剛度軟體夾持方法,可以大幅度提高夾持重量與穩定性,同時使軟體抓手具備更高的自適應性,可滿足人形機器人的靈巧手需求。

 

據介紹,該團隊即將推出工業級 4D 打印機 Mag4D Plus,為人形機器人、低空經濟、航空航天等領域客戶提供輕量化、智能化構件設計與制造一體化解決方案。

 

未來一兩年內,他們計劃成立初創公司將技術推向產業端,包括與醫療康復研究學者與單位合作,共同開發可定制化的 4D 打印手部康復產品,同時基于該技術開發人形機器人可變剛度關節等產品。

 

 

“液體變形金剛”:像阿米巴蟲那樣靈活“變變變”

 

李振坤本科就讀于北京科技大學機械工程與自動化專業,碩士選擇了材料科學與工程專業,博士畢業于北京交通大學機械與電子控制工程學院,師從李德才教授,主要從事磁控智能材料的理論與應用研究。此后,他在清華大學機械系擔任博士后和助理研究員。

 

他的研究方向受到軟物質提出者、諾貝爾物理學獎得主皮埃爾-吉勒·德熱納(Pierre-Gilles de Gennes)的啟發,德熱納曾設想一種由磁場調控相變的智能軟物質體系。

 

李振坤回憶道:“這個概念深深地吸引了我,我堅信未來軟物質智能化將是一條革命性的道路,它會打破現有機器人等高端裝備主要采用剛性材料制作且驅動與結構分離的固有范式。”

 

現有的許多軟體機器人主要基于彈性體(如橡膠)的柔軟性,這種材料可以模仿像章魚這樣的高等軟體動物的連續變形特性。這種軟體機器人可以替代傳統的剛性執行機構,例如在抓取任務中表現出更好的適應性,不需要精確的編程和傳感器控制。然而,這種變形模式是固定的,橡膠的變形和恢復方式是在設計之初就已經設定好的。

 

 

 

他意識到,在更廣泛的移動場景中,橡膠等彈性體的變形方式并非最柔軟的形式。受單細胞生物阿米巴蟲(又稱“變形蟲”)的啟發,2023 年李振坤首次提出流變機器人的概念,這是一種融合了智能材料與 4D 打印技術的新型機器人 [1]。

 

 

從材料方面來看,流變機器人采用了該課題組自主研發的磁控流變記憶材料,這種材料不僅對外界刺激具有響應性,還表現出一定的記憶性。

 

它能夠在外界磁場的作用下實現復雜的運動方式,通過磁場控制不同部位材料在凝膠與溶膠之間轉化,從而調整機器人的內部結構,實現類似阿米巴蟲的運動。

 

得益于磁控流變記憶材料對外界刺激具有高響應性,流變機器人在應對環境變化時能夠迅速做出調整,從而提高了它的適應性和靈活性。

 

圖片

圖丨流變機器人(來源:李振坤)

 

在動作與控制方面,流變機器人能夠模仿單細胞生物的偽足運動行為,具備無限多自由度和連續變形能力,使其在執行復雜任務時可以靈活應對各種挑戰,如體內治療中的精準控制、軍事偵察中的隱蔽行動等。

 

流變機器人借助嵌入其中的柔性傳感器,能夠對內部材料的分布及流動狀況進行實時感知,進而達到真正的智能控制效果。這種控制能力使得機器人在執行任務時能夠自主調整姿態和動作,提高其效率和準確性。

 

目前,該團隊正在積極開展流變機器人的驗證性實驗,并正在與北京大學人民醫院合作,嘗試將流變機器人應用于腫瘤治療,特別是讓其在血管中捕捉循環腫瘤細胞(CTC,circulating tumor cell)。CTC 是腫瘤晚期患者血液中循環的腫瘤細胞,可能在任何部位“安家”,因此治療難度極大。

 

如果能夠制造出類似小液滴的流變機器人,并在其表面附著敏感蛋白(類似抗體),使其能夠在血液循環中定向尋找癌細胞,并利用交變磁場產生的磁熱效應,使流變機器人局部溫度升高至 50℃,從而具備實現殺滅癌細胞效果的可能性。

 

此外,流變機器人還有望作為“體內創可貼”用于治療胃出血。借助醫學影像技術,流變機器人可以精準到達出血點,原位完成凝固,并攜帶止血藥物加速傷口愈合,減少患者痛苦。

 

“盡管我們與醫學專家討論認為這一治療方案已經具備較高可行性,但仍需先進行動物實驗,再逐步推進到人體試驗。”李振坤說。

 

未來,流變機器人技術有望與 AI 進一步結合,實現更加智能、自主的控制和決策。通過 AI 算法的優化和訓練,流變機器人可以更加精準地感知環境、預測變化,并作出相應的調整。這種結合將極大地拓展流變機器人的應用場景和性能。

 

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