针织物由于其易变形的线圈结构，在开发具有大恢复变形的形状记忆聚合物复合材料方面具有潜力。本文制备了针织物增强形状记忆环氧聚合物复合材料 (shape memory epoxy polymer composites；SMPC)，并研究了线圈密度、方向和弯曲半径对 SMPC 形状记忆性能的影响。结果表明，SMPC 在 5 mm U 型弯曲半径下的形状固定率和形状恢复率均在98％以上。SMPC 的形状恢复力可达 5.9 N。还表征了SMP的热力学性质以获得力学参数，并编写了形状记忆环氧聚合物 (shape memory epoxy polymer；SMEP) 的用户自定义材料子程序 ( user-defined material subroutine；UMAT)。基于粘弹性理论和多尺度几何结构，建立了针织物增强 SMPC 的宏观均质热力学模型和微观热力学模型，研究了形状记忆过程中宏观应力分布和微观变形演化。结果表明，SMPC 在弯曲变形过程中中性面位置偏内，针织物的独特各向异性线圈结构决定了 SMPC 的形状记忆行为。最后，通过微 CT 成像进一步揭示了针织物增强 SMPC 在形状记忆过程中的线圈变形机制。本研究将为智能复合材料的变形结构设计和变形预测提供重要的理论和技术支持。

一、引言

形状记忆聚合物 (Shape memory polymers；SMP) 作为一种智能材料，能够在外部刺激下在初始形状和临时形状之间自由转变。然而，由于其较差的形状记忆性能和机械性能，SMP 通常需要与纳米材料、短纤维或连续纤维等增强材料复合，以开发高性能和多功能的SMPC。连续纤维增强 SMPC 具有轻质、可恢复变形和优异的机械性能等优点，在航空航天等领域得到广泛应用。目前，连续纤维增强 SMPC 的发展主要集中在提高形状恢复力和可恢复变形能力。然而，纤维的微观屈曲行为和界面强度等问题限制了其进一步发展。

近日，国际知名期刊《Composites Science and Technology》发表了一篇由武汉纺织大学、香港理工大学、哈尔滨工业大学的研究团队完成的有关编织布增强聚合物复合材料的弯曲形状记忆性能和多尺度粘弹性行为的研究成果。该研究制备了纬编布增强SMPC，并系统地研究了编织密度、弯曲半径和编织方向对 SMPC 形状记忆性能的影响。还建立了 SMPC 的多尺度有限元模型，并利用微 CT 技术分析了 SMPC 中编织环的微观变形机制。论文标题为“Bending shape memory properties and multi-scale viscoelastic behaviors of knitted-fabric reinforced polymer composites”。

二、研究内容及方法

1.材料和方法

实验使用了环氧树脂、苯胺、对苯二胺、环氧基液体丁腈橡胶以及E-玻璃纱线等原材料。使用平板针织机制备具有不同纵向（0°）和横向（90°）密度的罗纹针织物，并将其浸入环氧树脂溶液中，采用真空辅助树脂传递成型工艺制备SMEP样品和纬编针织布增强SMPC 样品。

关于样品的表征方法，包括使用动态力学分析仪和差示扫描量热仪测定样品的动态力学性能和玻璃化转变温度 (Tg)的热性能表征。通过 U 形弯曲实验，研究样品的形状固定率和形状回复率的形状记忆行为测试。使用万能试验机测量样品在形状记忆过程中的形状回复力的形状回复力测试。以及使用 X 射线计算机断层扫描系统 (micro-CT) 观察样品在形状记忆过程中的微观结构变形的微 CT 分析。

图1. (a)试件受U型弯曲载荷作用时形状记忆循环示意图。(b)试件回复力表征方法示意图。

2.有限元分析建模

该研究建立了多尺度模型，包括纱线代表性体积单元 (RVE) 模型、纬编针织布线圈单元模型和 SMPC 全尺寸模型。此外，该文章还提到了在模拟过程中考虑的周期性边界条件，以及假设纤维束在形状记忆过程中没有变形，且纤维束被假设为圆形。

其次，采用了11参数广义Maxwell模型来描述SMEP的粘弹性本构方程，并基于 Williams-Landel-Ferry (WLF) 方程来描述SMEP的时间-温度等效效应。并编写了 SMEP 的UMAT，用于模拟SMEP的粘弹性行为，并通过有限元软件进行实现。建立了宏观均匀热力学模型和微观热力学模型，分别用于模拟 SMPC 在形状记忆过程中的宏观应力分布和微观变形演化。

图 2. 针织物增强形状记忆环氧复合材料的多尺度模型。（a）纱线的 RVE 模型。（b）针织线圈单元模型和不同针织密度的针织物的线圈单元尺寸。D17 表示每 5 厘米 17 个线圈的针织密度。（c）SMPC 的全尺寸模型并分解到中观层面。

3.结果和讨论

该文章展示了实验和有限元模拟结果，并对SMEP 和纬编针织布增强SMPC的形状记忆性能进行了分析。结果表明，SMEP 和 SMPC 样品都具有良好的形状固定率和形状回复率。纬编密度较小和弯曲半径较大的 SMPC 样品具有更高的形状回复率。0° 方向的 SMPC 样品的最终回复时间短于 90° 方向的样品，但 0° 方向的 SMPC 样品的回复力小于 90° 方向的样品。

图片图 3. SMEP 和 SMPC 的宏观有限元模拟结果。SMEP-R10（a）和 SMPC-D15-R10（b）的形状恢复率与时间曲线。（c）加热加载后弯曲状态下的应力分布。

有限元模拟结果表明，纬编针织布的增强作用导致 SMPC 在弯曲变形过程中的中性面位置偏移。纬编针织布独特的各向异性线圈结构决定了 SMPC 的形状记忆行为。微观 CT 分析结果表明，在弯曲加载过程中，SMPC 中纬编针织布的线圈在样品外侧被拉伸变长，而在内侧被压缩变短。

图 4. SMPC 的微 CT 分析。SMPC-D15 (90◦)-R10 的微 CT 图像的三个视图，分别为 (a) 永久形状和 (b) 临时形状。(c) 微 CT 和 FEA 模型的比较图像。(d) 针织物和代表性线圈的微 CT 图像和 FEA 图像。

三、小结

该研究结果表明，SMPC 具有良好的形状记忆性能，编织密度、编织方向和弯曲半径对其形状固定率和形状恢复率有显著影响。此外，有限元模型可以有效地模拟 SMPC 的宏观和介观形状记忆行为，并揭示了编织环的变形机制。

原始文献：

Huang, Y., Ren, H., Liu, Y., Xu, W., & Zhao, W. (2024). Bending shape memory properties and multi-scale viscoelastic behaviors of knitted-fabric reinforced polymer composites. Composites Science and Technology, 256, 110747.

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.compscitech.2024.110747