软材料有一项独特的特性，就是可以根据外部刺激改变形状，实现弯曲、扭曲、折叠和拉伸等不同类型的变形。这使得它们在软体机器人和生物医学器件领域有着广泛的应用。形状记忆效应是指材料在被机械变形后能够“记住”这种变形，并在受到温度刺激时恢复到原始形状。不过，传统的形状记忆效应通常只能在特定刺激下单向进行，导致形状的变化只能发生一次。为了实现可逆的刺激运动，科学家们使用了液晶弹性体等具有顺应性、可变形和弹性的材料构建软驱动器。通过在聚合过程中精确控制分子的取向，这些材料可以快速而准确地进行形状编程。液晶弹性体还具备可调的机械特性，如刚度和可拉伸性，通过调整聚合物网络的分子结构和交联密度来实现。与传统形状记忆聚合物不同的是，液晶弹性体具有可逆性，这意味着它们可以在不失去功能的情况下反复激活和失活。
近年来，研究人员一直在努力将形状记忆材料和软驱动器的优势结合起来，创造出具有可适应运动的多功能设备。一个令人振奋的概念是可重构驱动，通过在相同刺激下进行额外的编程步骤，执行器可以变形成不同的形状。这可以通过使用多材料复合物或将不同的功能组件嵌入执行器中来实现。可重构执行器有望极大地扩展软体机器人和其他应用中可以实现的运动和功能范围。然而，这些材料和器件的开发面临一些挑战，如所涉及的化学反应复杂性以及对处理条件和材料特性的仔细控制。此外，将可重构执行器集成到复杂系统中并在功能设备中控制它们的行为仍然是一个挑战。
近日，芬兰坦佩雷大学Arri Priimagi教授课题组报道了形状记忆编程液晶弹性体执行器。所提出的材料概念指向对基于响应材料的小型机器人进行简便控制和重新配置，相关结果发表在学术刊物《先进功能材料》（Advanced Functional Materials）。芬兰科学院博士后研究员郭洪爽博士为论文的第一作者和共同通讯作者，坦佩雷大学Arri Priimagi教授为通讯作者。
如何使液晶弹性体具有可逆编程能力
研究人员的目标是设计一种软体执行器，具备三个主要特性：（i）可以被编程成各种临时形状，（ii）能够通过光驱动实现临时形状的可逆变形，以及（iii）可以随时恢复到原始状态并重新编程成不同的临时形状。为了实现这个目标，他们充分利用了形状记忆效应，使材料能够保持临时形状，同时利用了液晶弹性体执行器的能力，实现可逆的形状变形。传统的形状记忆聚合物无法作为可逆执行器，因为它们依赖于动力学陷阱状态。相反，液晶执行器在受到光或热刺激时能够迅速发生形变，并在能源移除后立即恢复到原始形状。因此，通过形状记忆效应进行形状编程，结合液晶执行器进行可逆形状变形，将这两种效应巧妙地结合在一起，如图1 所示。
图1. 材料设计概念与机理。
这种材料和其他形状记忆材料一样，可以在足够高的温度下经过机械变形，被编程成不同的临时形状，然后在加压冷却的条件下保持这种形状。将其原始形状加热至编程温度（100°C）时，可以使其恢复到最初的形状。由于液晶条带的不同排列方式，可以控制执行器的运动方向，使其在垂直排列测关闭运动，在平行排列测打开运动。热诱导可逆执行的最大温度受到足够大的羧基二聚体打开的温度的限制。此外，通过引入染料，还可以通过光来控制形状变化，具有很好的灵活性，如图2所示。
图2. 形状记忆和光致动。
为了展示所提出的编程概念在小尺度软体机器人中的实用性，研究人员设计了两个概念验证实例，一个是抓手，另一个是爬行机器人。抓手的初始形状可以根据不同大小的物体进行调整。通过光热激活，抓手可以打开以抓取物体，一旦光热刺激停止，抓手就会关闭。物体在黑暗中保持夹持状态，可以在相似的照射条件下释放。尽管已经有报道了几种具有足够弯曲以在光照条件下抓取物体的抓手设计，但增加光强通常会导致材料变软，降低抓取物体的力量。这个设计的优势在于光热加热相对较低，最重要的是抓取功能在停止照明后仍然保持。另一个概念验证是一个爬行机器人，为了移动，它需要在前脚和后脚之间产生摩擦力的不对称性。通常的解决方案是在爬行器的两侧设计摩擦偏差，或者使用有棘轮的表面。在这个设计中，研究人员通过编程执行器条的形状来实现，从而产生所需的摩擦各向异性以诱导净运动。在改变影响条与表面之间接触角的执行器几何形状后，机器人的爬行速度增加了。这个运动器的形状也可以适应放置在玻璃管等狭窄空间中，证明了将形状记忆编程和可逆执行相结合的概念在促进在狭小空间中移动方面的实用性，如图3所示。
图3. 形状记忆编程可变形抓手和爬行机器人。
小结
研究人员证明了一种新颖的方法，通过在基于Aza-Michael加成的链延伸液晶弹性体中引入动态氢键交联，将形状编程、形状记忆效应和液晶弹性体（光）执行的可逆执行相结合。并且展示了可编程执行器用作光控抓手，其形状可以适应物体的大小，并作为可重新配置的爬行机器人，可以调整到不同的狭窄空间。这种方法将（可）重新编程的形状、可逆（光）执行和环境适应性相结合，可能为基于响应材料的执行器和小尺度软机器人的未来发展增添新的多样性。
作者简介：
郭洪爽，本文第一和通讯作者。2020年在天津大学化工学院获得博士学位，随后在芬兰的坦佩雷大学进行博士后研究。2022年获得芬兰科学院博士后基金。研究方向主要包括功能涂层、电子皮肤传感器、以及刺激响应驱动软材料。其工作曾以一作或通讯作者名义发表在 Advanced Materials, Angewandte Chemie International Edition, Nature Communications, Advanced Functional Materials, Engineering，Chemical Engineering Journal, ACS Applied Materials & Interfaces等国际著名期刊上。
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