Drucken mit Formgedächtnispolymern in Swift 4

22. Dezember 2023, Funktion

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von Thamarasee Jeewandara, Phys.org

Formgedächtnispolymere oder formverändernde Materialien sind intelligente Materialien, die in den letzten Jahren starkes Interesse in der Werkstoffwissenschaft und der biomedizinischen Technik gewonnen haben, um intelligente Strukturen und Geräte zu bauen. Digitales Lichtverarbeitung ist eine Methode der Vat-Photopolymerisation, die mit deutlich schnellerer Technologie eine vollständige Schicht in einem Schritt druckt, um intelligente Materialien zu erzeugen.

Fahad Alam und ein Team von Wissenschaftlern aus den Bereichen Elektro- und Computertechnik sowie Kernenergie an der King Abdullah University of Science and Technology in Saudi-Arabien haben eine einfache und schnelle Methode zur 3D-Druck von formgedächtnispolymerbasierten intelligenten Strukturen mit einem 3D-Drucker für digitales Lichtdrucken und kundenspezifischem Harz entwickelt.

Sie kombinierten ein Flüssigkristall (ein Material, das seine Form mit der Temperatur ändern kann) mit Harz, um Formgedächtniseigenschaften einzuführen und thermoreaktive Strukturen direkt im 3D-Druck herzustellen - unter Vermeidung der Komplexität der Harzvorbereitung. Das Team druckte die Strukturen mit unterschiedlichen Geometrien und maß die Formgedächtnisreaktion. Die Formgedächtnispolymere können bequem als intelligente Werkzeuge, Spielzeuge und Metamaterialien vorbereitet werden.

Die Studie wurde im Journal NPG Asia Materials veröffentlicht.

Formgedächtnispolymere gehören zu einer Klasse von Zweiform-Polymere, die eine mechanische Verformung durchlaufen können und auf umweltbedingte Parameter reagieren, um in ihre ursprüngliche Form zurückzukehren. Die Erholung der Formgedächtnispolymere hängt von der Anwendung externer Reize wie Wärme, Licht, Elektrizität, Feuchtigkeit und pH-Wertänderungen ab.

Solche Materialien sind formverändernde Strukturen, die in den letzten Jahren aufgrund ihrer Vielseitigkeit und ihrer industriellen Anwendbarkeit großes Interesse gewonnen haben. Das Forschungsteam zeigte den 4D-Druck von Formgedächtnispolymere mittels digitalem Lichtverarbeitung, einer Methode des 3D-Drucks basierend auf der Vat-Photopolymerisation. Die Ergebnisse verdeutlichten die Eignung von 3D-gedruckten komplexen Strukturen für verschiedene Anwendungen.

Erzeugung des Formgedächtniseffekts

Das Forschungsteam untersuchte den Formgedächtniseffekt der 3D-gedruckten Proben, indem es den Forminduktions- und Wiederherstellungsprozess studierte. Die Methode ermöglichte ein einfaches und hochauflösendes Drucken von komplexen 3D-Designs. Diese Konstruktionen sind nützlich in einer Vielzahl von Anwendungen als flexible intelligente Patches, größenveränderliche mechanische Werkzeuge und verformbare Spielzeuge. In dieser Arbeit entwickelten Alam und seine Kollegen ein Formgedächtnispolymer auf Basis eines Flüssigkristalls, der mit einem photopolymerisierbaren Harz gemischt wurde, um ein halbkristallines Polymer zu entwickeln und dessen Wirkungsmechanismus aufgrund früherer Studien zu beschreiben.

Das Team beobachtete die innere Morphologie der 3D-gedruckten Querschnitte mit oder ohne Flüssigkristalle mittels Rasterelektronenmikroskopie. Anschließend beobachteten sie die Reaktionen der Formgedächtnispolymere in Bezug auf ihre Fähigkeit zur Wiederherstellung nach Belastung. Die vorliegende Arbeit zeigte den Einfluss der 3D-digitalen Lichtverarbeitung auf die Erzeugung von Formgedächtnispolymere mit 4D-Effekten. Die Wissenschaftler quantifizierten die Formgedächtnisreaktion, um das Wiederherstellungsverhältnis des Winkels im Verhältnis zur Zeit zu zeigen.

Einstellbare mechanische Eigenschaften

Die Forscher erkundeten die vielversprechenden Anwendungen von 3D-gedruckten intelligenten Gedächtnispolymere. Dazu ermittelten Alam und seine Kollegen die mechanischen Eigenschaften der Materialien, indem sie Zugversuche an einer dogbone-Probe durchführten, um zu zeigen, wie die mechanischen Eigenschaften gedruckter Materialien durch Regulierung der Form der Gitterstrukturen angepasst werden können.

Sie bestätigten die mechanische Einstellbarkeit von intelligenten Materialien durch Durchführung von Finite-Elemente-Simulationen und verglichen die experimentellen Ergebnisse mit Zugversuchen aus der Finite-Elemente-Analyse. Die mechanische Leistungsfähigkeit der 2D-Gitter, die durch Experimente beobachtet und über Simulationen vorhergesagt wurden, stimmten überein. Basierend auf der Flexibilität und Dehnbarkeit testeten Alam und sein Team die Proben auf Zugfestigkeit und für Anwendungen bei Bewegungserkennung von Gelenken.

Um die Gelenkbewegung durch Polymerintegration zu erleichtern, brachten die Wissenschaftler eine leitfähige Beschichtung auf Silbernanobasis als Elektrode auf, die eine weitere Optimierung der Druckparameter erforderte. Die Wissenschaftler maßen die Änderungen des elektrischen Widerstands durch Dehnung und Kompression der Struktur, um die Bewegungsfähigkeit bei Patienten zu erleichtern.

The results of resistance measurement of the prepared lattice electrode patch showed its potential for use as a smart patch for joint-movement sensing; this can be applied to a human knee, elbow joint, artificial limb, or real limbs to sense movement. Such electrode patches can be customized to the size of the patient under easy and fast manufacturing processes.

Outlook

In this way, Fahad Alam and team presented a method to 3D print smart materials by first using shape-memory polymers for easy and fast manufacture through digital light processing. The scientists customized the 3D-printed objects to create structures that changed with time, this is known as 4D printing. They achieved this by combining liquid crystals with a resin, and printing it by using a commercial desktop printer. The researchers used the method to manufacture a variety of complex objects including lattice patches, foldable toys, smart packaging, and mechanical wrenches.

The scientists subjected these objects to heat, to temporarily change their shape, and for subsequent shape recovery applications. The team used tensile tests to show the adjustable nature of shape-memory polymers, to meet specific applications in biomedical engineering. Such 3D-printed lattice patches are well suited for strain sensing in joint movement applications. The researchers recorded the changes in electrical resistance from the 3D-printed smart patch to detect the movement in artificial limb joints and arms of patients.

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