创新背景

在工程领域,传统的软材料要么是坚硬的,意味着难以撕裂,要么是坚硬的,意味着能够抵抗变形。这两种特性之间的权衡使得设计一种同时具有这两种特性的材料具有挑战性。

以前的方法包括结合两种类型的材料,在最终的复合材料中交替放置刚性和柔性材料,以帮助防止和减缓撕裂。然而,制造一种由多种材料制成的产品会增加成本,因为它需要在两种材料之间创造化学相容性,使它们能够粘在一起。

 

创新过程

为了解决使软材料变得坚韧的问题,宾夕法尼亚大学的工程师们从一个不同的角度来研究这个问题:他们将玻璃纤维嵌入硅树脂,并通过3d打印将其制成。

 

 

自然界许多问题的答案是空间变异,研究人员从大自然中寻找解决方案,研究了生物组织中纤维取向的变化。

生物组织具有不同模式和顺序组成的,这种结构的异质性允许它同时执行多种功能。在工程软材料中,人们可以通过使用多种材料类型或通过改变一种材料类型的一些方面(如纤维排列)来创建异质性。

研究人员通过操纵一种硅(聚二甲基硅氧烷)来模仿这种变异。他们将玻璃纤维嵌入这种柔软的硅胶中,为其提供类似于皮肤胶原蛋白的结构纤维。

 

 

研究人员通过操纵纤维排列,创造了一种简单的抗撕裂材料。这种新材料能够减缓撕裂,所以研究人员可以很容易地操纵纤维的数量,以调整材料的不同应用,有些场合可能需要灵活性而不是韧性,或反之亦然。

 

创新关键点

研究人员通过操纵一种硅(聚二甲基硅氧烷)来模仿这种变异。他们将玻璃纤维嵌入这种柔软的硅胶中,为其提供类似于皮肤胶原蛋白的结构纤维。

 

创新价值

研究人员通过操纵纤维排列,创造了一种简单的抗撕裂材料,它能够在减缓撕裂的同时执行多种功能。

 

Innovative application of silicone to make soft materials resistant to tearing and deformation

To solve the problem of making soft materials tough, engineers at the University of Pennsylvania approached the problem from a different Angle: They embedded fiberglass in silicone and made it by 3d printing.
The answer to many problems in nature is spatial variation, and the researchers looked to nature for a solution, studying changes in fiber orientation in biological tissues.

Biological tissue is composed of different patterns and sequences, and this structural heterogeneity allows it to perform multiple functions simultaneously. In engineered soft materials, one can create heterogeneity by using multiple material types or by changing some aspects of a material type, such as the arrangement of fibers.

The researchers mimicked this variation by manipulating a type of silicon (polydimethylsiloxane). They embedded glass fibers in this soft silica gel, providing it with structural fibers similar to skin collagen.
By manipulating the arrangement of the fibers, the researchers created a simple tear resistant material. The new material is able to slow tearing, so researchers can easily manipulate the amount of fibers to adjust the material for different applications, some of which may require flexibility over toughness, or vice versa.

智能推荐

    智能推荐