北航罗斯达AFM:激光诱导石墨烯智能蜂窝结构的定制化制备及其多功能特性调控规律

发布时间:2024-08-03 作者: 导电泡棉

  蜂窝结构以其低密度、高比强度和刚度、出色的能量吸收和承载能力等非凡的机械优势,大范围的应用于航空航天、土木工程、交通运输等领域,如金属蜂窝、陶瓷蜂窝和高分子蜂窝。然而,传统蜂窝在高温、高速撞击、电磁污染等恶劣环境下没办法实现实时传感和响应。智能蜂窝不仅保留了传统蜂窝的结构优势,还具备智能传感、高温预警、阻燃、耐非物理性腐蚀和电磁波屏蔽/吸收等多功能特性,更能满足新一代装置和设备的应用需求。智能蜂窝的制造策略大致上可以分为三类:贴附智能单元、浸渍导电油墨、3D打印导电聚合物。前两种策略利用额外的胶粘剂或涂层对原始蜂窝进行后处理实现,3D打印导电聚合物的策略无需后处理工序,但难以精确调控结构的尺寸、形状和性能。由此可见,现有智能蜂窝的制造策略工艺复杂,结构可控性差,难以实现原位功能单元的集成制造。

  北京航空航天大学罗斯达教授团队创新性地开发了一种结构可设计的激光诱导石墨烯智能蜂窝的制备方法。如图1所示,该方法利用激光诱导石墨烯技术制备得到大尺寸的石墨烯纸。以石墨烯纸为基础层,聚氨酯膜为芯条胶,通过结构预设计对聚氨酯膜进行切割,并将其嵌入到相邻的两张石墨烯纸之间。通过层压工艺,聚氨酯膜对相邻石墨烯纸的特定位置做粘接;伴随着石墨烯纸的非粘接界面稳定拓展,形成蜂窝构型。经过树脂浸渍固化,得到蜂窝结构。在蜂窝结构的上下表面附加蒙皮,形成三明治蜂窝结构。在此工艺中,结构的预设计对蜂窝结构的定制化制备至关重要。

  基于蜂窝结构的设计原理,如图2所示,通过调控芯条胶的宽度和石墨烯纸的长度、层数,能控制蜂窝结构中孔格边长和孔格数量,并建立孔格数量与石墨烯纸层数之间的数学关系;通过调控拓展程度,能调节孔格的形状和蜂窝的尺寸,进而建立蜂窝长度、宽度与拓展程度之间的数学关系;利用激光加工的优势,通过对PI纸进行分区激光加工,可以调控蜂窝结构中的石墨烯团簇类型。图3展示了多样化的蜂窝结构。基于石墨烯纸的面积尺寸可拓展,可以制备得到大尺寸的蜂窝结构,约150×100×10 mm3;通过调控聚氨酯膜切割宽度,制备孔格尺寸为2 mm至5 mm的蜂窝结构;通过调控拓展程度,制备出六边形、正六边形、类四边形和四边形孔格的蜂窝;通过石墨化团簇的预设计,得到了石墨烯/PI的杂化蜂窝结构;通过增加玻纤预浸料的蒙皮,得到了三明治蜂窝机翼截面模型。进一步的研究展示了蜂窝结构的高变形容限、轻质和承重特性。

  图2. 激光诱导石墨烯智能蜂窝的(a)各项异性结构;(b)10层的成型原理;(c)层数与孔格数量的关系;(d)孔格形状的变化规律;(e)蜂窝孔格形状对L向和W向尺寸的变化规律;(f)石墨烯团簇类型;(g)三角形石墨烯团簇的设计原理

  图3. 激光诱导石墨烯智能蜂窝的(a)大尺寸结构;(b)不同厚度结构;(c)不同孔格尺寸结构;(d)不同孔格形状结构;(e)含有石墨烯团簇的PI/LIG蜂窝结构;(f)三明治蜂窝机翼截面模型;(g)高变形容限度特性;(h)轻质特性;(i)可承重特性

  考虑到工艺流程中,激光参数会影响石墨烯纸的力学和电学性能,层压工艺会影响蜂窝结构的层间结合强度,树脂含量会影响蜂窝结构的力学、电学、传感和电磁性能。因此,通过调控激光参数,优化了石墨烯纸的力电耦合性能;通过调控层压工艺,优化了蜂窝结构的层间结合强度;并通过建立相应的热压时间模型,确保了蜂窝结构的可靠成型。在此基础上,如图4所示,建立了树脂浓度对三维石墨烯蜂窝结构的密度及力学、电学、传感和电磁性能的调控规律,为蜂窝结构的多场景应用提供了依据。

  图4. 激光诱导石墨烯智能蜂窝的(a)密度特性;(b)剪切性能对比;(c)L向和W向压缩性能对比;(d)T向压缩性能对比;(e)T向吸能性能;(f)各向异性的导电性能;(g)各向异性的传感性能;(h)电磁屏蔽性能的对比;(i)吸波性能的对比

  基于可定制的加工优势和建立的加工-结构-性能调控规律,我们将蜂窝结构构造成机翼截面模型,并进一步探索其在防冰除冰、高温预警、阻燃、压力传感、震动监测和电磁防护等领域的应用前景。

  图5. 激光诱导石墨烯智能蜂窝的(a)机翼截面模型;(b)防冰/除冰特性;(c)高温预警特性;(d)阻燃特性;(e)压力测试特性;(f)不同频率振动监测特性;(g)电磁屏蔽/吸波特性

  综上所述,基于激光诱导石墨烯技术,本研究创新地提出了一种智能蜂窝结构的制备工艺,实现了智能蜂窝的定制化制备,并建立了其多功能特性的调控规律。这为未来智能高端装备的轻质化、智能化制造提供了重要的指导意义。

  该项目研究获得国家自然科学基金(No. 62371025和T2121003)、北京市自然科学基金(No. 3202017)、北歌研究院(BGI202015)、先进复合材料国家重点实验室开放项目(KF1122F1112)和广东省基础与应用基础研究基金(2022A1515110689)的联合资助,谨此感谢。

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