酷炫！科幻电影走上PNAS顶级期刊，这件衣服竟然是个变形金刚，不需要外力就能自己变身~
Glenn
2020-10-14
通讯作者：Rebecca Kramer-Bottiglio（1）将功能性纤维引入到织物中，实现了机器人织物的设计和制造；（2）对执行器、变刚度支撑结构和传感结构进行了详细分析和测试；织物是最普遍和适应性最强的材料。由于其交织的纤维结构，织物具有透气、舒适和高度紧凑的优点。此外，它们可承受挤压、撕裂和弯曲等。鉴于这些多功能的特点和独特的设计空间，织物机器人化未来有助于实现智能自适应服装、自动展开遮蔽物和轻质、可收纳、可变形的机器。在前期的研究中，绝大多数展示了单个机器人部件的成功，但它们通常是被动的或不受控制的，并且致动器依赖外部行为者在单次使用或致动周期后“重置”它们。在这些设计概念中，大多依赖于主机结构的存在，例如可穿戴设备的用户，独立运行的织物机器的概念也很少被探索。近日，美国耶鲁大学Rebecca Kramer-Bottiglio团队以“Roboticizing fabric by integrating functional fibers”为题，在新一期的Science Advances上发文，通过使用典型的纺织制造技术将功能纤维集成到传统织物中，实现了机器人织物。引入了一组致动和可变刚度纤维，以及可印刷的织物内传感器，可允许自动闭环控制日常织物，同时保持轻质和透气性。最后，通过将机器人织物应用于可穿戴止血带、变形和承重可展开结构，以及无绳索、自收起机翼，展示了机器人织物的实用性。图1A展示了通过受控闭环行为和自主任务执行，功能化织物成为一个完整的独立机器人平台。本文的工作填补了文献中的几个空白，引入了一组功能性纤维，将驱动、结构控制和传感功能统一到一个内聚的机器人织物单元中(图1B和C)。通过使用类似纤维的组件作为活性部件(图1D)，从而保留了织物的理想品质，不仅轻薄透气，而且将具备复杂的曲率和无限的表面配置。作者选择镍钛形状记忆合金作为驱动纤维。形状记忆合金是导电的，当被编程来记住一个形状时，它会随着热量而激活，这两个特点使得通过焦耳加热进行电气控制成为可能。作者使用形状记忆合金线来产生弯曲运动(图2A)。弯曲允许形状记忆合金线与织物基底“平面内”致动(图2B)，并且当与织物相对侧上的致动器配对时，促进可逆的相反运动。弯曲的金属丝致动器也可以很容易地通过挑绣(图2C)固定到织物上。将相对的金属丝弯曲致动器集成到高柔性织物中的一个挑战是，任何偏离中心的力都会促使金属丝扭曲织物，而不是纯粹的弯曲。这种扭曲会导致混乱的动作，甚至如果金属丝在它的内侧翻转，会导致与预期方向相反的弯曲。作者通过将圆形形状记忆合金线(图2D)展平成带状(图2E)克服了这一挑战。为表征压扁处理的有效性，将形状记忆合金样品夹紧在预夹紧结构中，并在不同的进入角度对中心点施加力(图2G)。在施加的力角为0°时，金属丝预计会经历一次快速穿过，在偏转时保持完全在平面内。相反，在90°时，导线应绕固定轴扭曲出平面。结果证实，通过增加线纵横比(使线变平)，它们变得更能抵抗面外力，并有利于面内偏转(图2H)。“活化”(加热)形状记忆合金通过建立内部材料应力来产生力。考虑到弯曲应力在外表面最大，作者认为离中性轴最远的区域对弯曲力贡献最大。也就是说，较粗的金属丝通常比类似横截面积的薄带提供更大的输出力(图2I)。综合考虑，作者选择了纵横比2.5的形状记忆合金带用于所有进一步的演示，因为它提供了输出弯曲力、系统刚度和稳定的面内运动之间的合理平衡。虽然织物可能配备有局部可靠的致动器，但其固有的支撑结构的缺乏限制了对整个机器人的控制。通过主动软化和硬化我们的变刚度纤维，可以以更高的可重复性和更少的总致动器来调节致动的方向和程度。此外，按需支撑结构允许机器人织物执行“移动-承载”操作。作者选用的变刚度纤维(图3A–C)基于热响应环氧树脂，当其经历45°C至60°C范围内的玻璃化转变时，会显著软化(图3D和E)。作者还加入了低熔点金属合金颗粒填料，当冷时，这增加了纤维的刚性。当加热时，进一步软化材料(图3F和G)。纤维通过内部导电不锈钢丝进行焦耳加热(图3E和F)。作者测量了由纯环氧树脂基体和菲尔德金属复合材料制成的纤维，在一定温度范围内的弯曲模量(图3H)。菲尔德金属的加入提高了最大刚性模量，同时降低了加热(即软)模量。虽然添加菲尔德金属能增加模量范围，但菲尔德金属复合材料的极限弯曲强度低于纯环氧树脂，这可能是由于环氧树脂和菲尔德金属颗粒之间的界面结合不良(图3I)。作者测量了变刚度复合纤维的导热系数，如预期的那样，菲尔德金属体积分数的增加导致导热系数的增加(图3J)。作者开发了一个变刚度纤维的数值加热和冷却模拟，并将其与实验数据进行了比较。从65℃完全冷却到室温需要70s (图3K)，尽管仅20s，纤维温度达到45℃以下，但玻璃化转变安全完成。另一方面，根据材料成分和钢加热丝是否正确地位于纤维中心，加热时间略有不同(图3L)。任何机器人的一个重要部分是感知内部或环境变化并做出适当反应的能力。为了制造传感器，作者使用了一种自凝固的、可涂覆的导电墨水。这种油墨可以容易地渗透并粘合到织物的单根长丝上(图4A和4B)。渗入纤维组织本身保持了织物的大部分多孔性(图4C和4d)，并产生了一个导电通路，该通路随着织物组织的拉伸和纤维间间隙的扩大而改变电阻(图4E)。在图4F中，作者展示出了带有这些印刷传感器和两个对抗弯曲的形状记忆合金带致动器的织物，传感器反馈使得控制织物驱动和保持不同的曲率成为可能(图4G)。作者展示了一系列利用形状记忆合金带致动器、变刚度纤维和织物内应变传感器的演示，为机器人织物提出了一系列可能的应用，包括可穿戴止血带、变形和承重可展开结构，以及无绳索、自收起机翼。通过将织物作为机器人的基础，可实现从普通材料转变到智能自适应服装、自展开结构或轻质变形机械。通过利用成熟的纺织品制造工艺，预计未来将会出现大量生产的机器人织物卷，并可根据需要进行编程，以适应各种任务。由这种材料制成的自重构机器，可以根据需要弯曲和扭曲成新的复杂形状。当然，在机器人织物发挥其全部潜力之前，仍有许多障碍需要克服。对于可穿戴设备来说，可洗性和散热将非常重要。增加的刚性和体积也可能使可穿戴的机器人织物不舒服或难以穿上和脱下。此外，热控制材料通常具有短的循环次数，并且功率效率低，这导致电池尺寸增加。[1] Trevor L. Buckner, et al. Roboticizing fabric by integrating functional fibers, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. , 2020.DOI: 10.1073/pnas.2006211117https://www.pnas.org/content/early/2020/09/22/2006211117
