圣地亚哥州立大学/武汉大学：3D打印仿生结构中生长可回收和可修复的压电复合材料，用于保护性可穿戴传感器

研究团队 | 作者

酥鱼 | 编辑

最近，轻便、耐用且智能的生物电子传感器在运动和老年学领域得到了广泛的研究和开发，这是由于集成传感功能和保护需求的增加。然而，智能传感功能和高强度的保护并不总能达到平衡。例如，最前沿的可穿戴电子产品用软性压电材料或柔性印刷电路板（F-PCB）构建，但它们在保护方面存在不足。相比之下，高级装甲采用坚固的有机纤维、金属或无机陶瓷制成，但难以应用于传感器技术。未来的应用将需要将传感和保护功能整合到一体，以生产多功能可穿戴传感器，如运动背心、太空装甲和老年护理设备，这将需要新的制造策略来实现。

多功能传感器结构设计的基础是源于受启发和构建于特定微观结构的转化。自然界中存在的生物结构已经演化了成千上万年，并因其低密度和高强度而在各种应用的功能结构材料设计中引起广泛兴趣。一个引人注目的例子是墨鱼（Cuttlefish），其具有坚固的墨鱼骨结构（Cuttlebone），能够承受深海高水压环境。墨鱼骨的卓越保护性能关键在于其独特的腔壁隔片微结构，能够在高压环境下实现高刚度和吸能性。此外，这些隔片微结构还在墨鱼骨内部提供了高孔隙率，成为多功能传感器设计的绝佳模型。

鉴于此，美国圣地亚哥州立大学Yang Yang教授团队和武汉大学Ziyu Wang教授团队合作，报告了一种策略，在 3D 打印的墨鱼骨启发结构中生长可回收和可修复的压电罗谢尔盐晶体（Rochelle Salt Crystal），以形成用于智能检测的新型强化复合材料。论文以“Growing Recyclable and Healable Piezoelectric Composites in 3D Printed Bioinspired Structure for Protective Wearable Sensor”为题，发表在Nature Communications期刊。

圣地亚哥州立大学及加州大学圣地亚哥分校联合培养博士生Qingqing He，南加州大学博士生Yushun (Sean) Zeng， 四川大学材料科学与工程学院特聘副研究员Laiming Jiang为论文的共同第一作者。论文参与作者还包括圣地亚哥州立大学Eugene Olevsky教授，Wenwu Xu教授，博士生Runjian Jiang，研究生Brandon Bethers，南加州大学博士生Gengxi Lu, Haochen Kang, Chen Gong, 武汉大学Pei Li，Yue Hou，加州大学尔湾分校Lizhi Sun教授，博士生Shengwei Feng，Grossmont College学院学生Peter Sun以及Canoo Technologies Inc的Jie Jin博士。

a. 理论背景:

b. 技术路线:

a.实验设置:

作者直接在3D打印的鱿鱼骨结构中生长罗谢尔盐晶体，以创建具有集成机械保护和电气感应能力的智能监测装置。使用光固化技术进行3D打印，罗谢尔盐晶体填充了微观结构壁之间的间隙。

b. 实验结果:

3D打印的鱿鱼骨结构中生长的罗谢尔盐晶体表现出较高的压电性能。复合材料的输出电压受垂直方向施加的重量负载显著影响。与其他制造的复合材料相比，20%的复合材料显示出最高的输出性能。循环冲击测试表明，3D打印的罗谢尔盐晶体装置在6800次冲击循环中保持稳定的输出电压。20%复合材料的有效压电系数d33约为30 pC/N。复合材料还表现出相反的压电行为，施加电压时位移增加。结构有限元方法模拟确认了在垂直于复合材料施加重量时的压电电位分布。与其他3D打印的压电材料相比，3D打印的罗谢尔盐晶体显示出优异的压电输出电压和相对较低的冲击力。

图1 3D 打印 RSC 的设计和晶体生长过程a) 仿生3D打印墨鱼骨骼结构和RS晶体生长过程示意图；b) 3D打印结构中不同时间晶体生长的图片；样品的CT扫描图和样品的EDX元素分析；c) 多个3D打印的人造墨鱼骨复杂结构的照片，展示了这种3D打印方法的设计灵活性。

图2 3D 打印 RSC 的回收和修复性能研究a) 通过注射器滴加RS溶液修复破损的3D打印RSC样品过程的示意图和照片；b) 3D打印-RSC回收过程照片；c) 原始3D打印RSC样品与回收和修复后样品的压电响应比较；d) 原始样品、修复样品、回收样品的力学性能对比；e) 原始、愈合、回收的 3D 打印 RSC 样品的断裂韧性 (KIC) 和弯曲强度 (KF) 比较。

图3 用于增强防护的智能装甲的 3D 打印 RSC。

图4 复合材料在智能跌倒检测保护增强护膝中的应用a) 护膝示意图及图片，以及护膝报警检测测试；b) MATLAB元件块分布以及智能护膝跌倒测试得到的输出电压的电压波形；c) 智能护膝感应不同程度跌倒（包括轻度跌倒、中度跌倒、重度跌倒）的电压输出波形和MATLAB压电元块分布数据采集。