超越壁虎仿生極限！智能纖毛有多“精微奧妙”？

智能界面粘附能夠根據(jù)需求在強粘附和弱粘附狀態(tài)之間靈活切換，實現(xiàn)按需粘附和脫粘的功能，在眾多前沿領(lǐng)域備受關(guān)注，如機器人、可穿戴設(shè)備、智能制造、生物醫(yī)療等，有望推動這些領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。在智能粘附技術(shù)領(lǐng)域，智能粘附干膠（Smart dry adhesives）憑借其獨特的優(yōu)勢脫穎而出，成為備受矚目的研究方向。與傳統(tǒng)的化學(xué)粘附方法不同，智能干膠主要依靠范德華力實現(xiàn)粘附功能。這種粘附機制賦予了智能干膠諸多優(yōu)異特性：粘附強度可根據(jù)需要進行智能調(diào)控；能夠適應(yīng)各種不同材質(zhì)和形貌的表面；脫粘后無殘留物，表面清潔；且無需額外的能量來維持粘附，消耗能量低?；谝陨蟽?yōu)點，智能干膠在智能制造等高新技術(shù)領(lǐng)域大放異彩，發(fā)揮著日益重要的作用，推動生產(chǎn)方式向更加智能化和環(huán)?；姆较虬l(fā)展。

傳統(tǒng)智能粘附干膠長期模仿自然界，尤其是壁虎腳掌上的多級粘附纖毛結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1. 壁虎粘附纖毛結(jié)構(gòu)與壁虎啟發(fā)的智能纖毛粘附結(jié)構(gòu)。

然而，這些受壁虎啟發(fā)的智能纖毛粘附面臨諸多挑戰(zhàn)。

首先是智能粘附長期面臨的“調(diào)控比矛盾”（粘附強度和粘附調(diào)控比之間的矛盾），導(dǎo)致粘附越強的智能干膠越難按需脫粘，這給智能粘附的實際應(yīng)用帶來了很多困難。

圖2. 仿生壁虎的智能纖毛粘附的粘附調(diào)控比與粘附強度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

此外，粘附纖毛的尺寸效應(yīng)使得其粘附強度隨纖毛半徑的增加而降低。為了保持一定的粘附強度，人造粘附纖毛尺寸一般限制在10微米量級或更小范圍內(nèi)（如圖3所示），這導(dǎo)致了諸多問題。首先，制備如此微小尺寸的粘附纖毛難度大，成本高昂，通常需要借助特殊的微納加工設(shè)備才能實現(xiàn)。其次，由于比表面積大，微小的纖毛極易相互粘黏，影響材料的重復(fù)使用性能。同時，在使用過程中，這些纖毛也很容易因磨損而破壞，降低了其使用的耐久性。

圖3. 典型的壁虎仿生粘附纖毛的結(jié)構(gòu)與現(xiàn)有的壁虎仿生粘附纖毛附強度的尺寸效應(yīng)。

此外，當(dāng)制備成陣列時，由于載荷在纖毛之間的分布不均，智能纖毛粘附陣列的粘附力并不會隨纖維數(shù)量的增加而線性增大，反而是由于邊緣部分的纖毛承受更大的載荷會先斷裂而導(dǎo)致粘附縮放效率（纖毛陣列的粘附強度與單根纖毛的粘附強度之比）隨著纖毛陣列的面積的增加而減小，目前最優(yōu)設(shè)計不僅結(jié)構(gòu)復(fù)雜，而且只能在200 mm2的表觀接觸面積上實現(xiàn)26%的粘附縮放效率，如圖4所示。

圖4. 現(xiàn)有壁虎仿生粘附纖毛陣列附強度的縮放效應(yīng)。

這些限制因素制約了智能干粘附材料的承載能力。值得注意的是，在自然界中，即使是依賴干粘附的最重動物，如壁虎，其體重也僅限于150克左右。

最近，《國家科學(xué)評論》（National Science Review，NSR）在線發(fā)表了新加坡南洋理工大學(xué)校長講席教授夏焜（新加坡南洋理工大學(xué)前副校長）和清華大學(xué)講席教授高華健（清華大學(xué)力學(xué)與工程交叉院院長）課題組的研究文章“Fibrillar adhesives with unprecedented adhesion strength, switchability and scalability”，提出了智能纖毛粘附設(shè)計新范式，突破了壁虎仿生設(shè)計的限制，成功地解決了以上問題與挑戰(zhàn)。

論文通訊作者為高華健院士和夏焜校長講席教授；第一作者為高華健院士和夏焜校長講席教授共同指導(dǎo)的博士令狐昌鴻（現(xiàn)在為新加坡南洋理工大學(xué)博士后研究員）；第二作者為湘潭大學(xué)-南洋理工大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)博士劉楊承毅（現(xiàn)在為新加坡南洋理工大學(xué)博士后研究員）；第三和第四作者分別為新加坡南洋理工大學(xué)博士生楊旭東和博士后李棟；共同作者包括湘潭大學(xué)王秀鋒教授、新加坡南洋理工大學(xué)王一凡教授（Nanyang Assistant Professor）和俞璟教授；其他共同作者還包括新加坡南洋理工大學(xué)本科生李琰、Yee Yuan Tan、Haziq Bin Mohamed Hafiz Mohamed、Fadhli Bin Rohani Mohammad，博士生蘇江濤、霍彧成與徐晗彥。

圖5. 論文在線發(fā)表網(wǎng)頁截圖。

該研究提出了一種新的纖維狀粘附材料設(shè)計范式（圖1a-b），利用形狀記憶聚合物（SMPs）從橡膠態(tài)到玻璃態(tài)（R2G）的相轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)了粘附纖毛的粘附狀態(tài)在JKR狀態(tài)（界面應(yīng)力集中的弱粘附狀態(tài)）和DMT狀態(tài)（界面應(yīng)力均勻分布，達到理論粘附強度的強粘附狀態(tài)）之間的輕松切換，在單根纖毛的層面實現(xiàn)了前所未有的粘附強度（約2 MPa）、粘附調(diào)控比（約2000倍），并且將粘附纖毛的DMT強粘附狀態(tài)的臨界尺寸從傳統(tǒng)彈性材料設(shè)計的10 um量級突破到了毫米量級。此外，當(dāng)把粘附纖毛制備成為陣列，其粘附縮放效率在表觀接觸面積擴大至1000 mm2時仍然能夠高達56.8%，同時粘附調(diào)控比依然能保持在1000倍的水平。

這一突破性的設(shè)計范式克服了傳統(tǒng)彈性仿生纖毛智能粘附面臨的諸多局限性。通過巧妙利用形狀記憶聚合物的材料相變特性，成功地實現(xiàn)了粘附強度和粘附調(diào)控比的雙提升，突破了“粘附比調(diào)控矛盾”的瓶頸。同時，將粘附纖毛尺寸擴展至毫米量級，不僅簡化了制造工藝，降低了成本，還提高了其使用的耐久性和可靠性。此外，這種新型纖毛粘附在陣列化方面表現(xiàn)出色，粘附力縮放效率得到顯著提升，遠超傳統(tǒng)彈性仿生纖毛粘附。這使得大面積、高承載的智能粘附成為可能，大大拓寬了智能粘附的應(yīng)用場景。

圖6. 基于形狀記憶聚合物的R2G相變，控制JKR-DMT粘附狀態(tài)切換的纖毛智能粘附設(shè)計。(a) 粘附與脫粘示意圖。(b) SMP (i) 粘附纖毛和 (ii) 纖毛陣列樣品照片。(c-d) SMP粘附纖毛的(c)粘附強度與(d)粘附調(diào)控比測試結(jié)果。(e-f) SMP粘附纖毛陣列的(e)粘附強度與(f)粘附調(diào)控比測試結(jié)果。(g) 使用SMP纖毛粘附陣列作為超強智能粘附干膠掛起不同重物的展示。(h) SMP智能粘附纖毛設(shè)計與其他設(shè)計的粘附性能的全方位比較。

該設(shè)計范式的關(guān)鍵在于選擇最優(yōu)的智能粘附纖毛的半徑工作窗口，保證智能纖毛的粘附狀態(tài)在R2G條件下（在橡膠態(tài)接觸，在玻璃態(tài)承載）為DMT強粘附狀態(tài)，而在橡膠態(tài)時為JKR弱粘附狀態(tài)。通過外部刺激控制SMP的材料狀態(tài)，即可實現(xiàn)SMP粘附纖毛的粘附狀態(tài)的JKR-DMT轉(zhuǎn)變。

令狐昌鴻等人基于其建立的形狀記憶聚合物中粘附機制轉(zhuǎn)變的理論，通過全面的理論分析、模擬和實驗研究，成功將DMT極限擴展到了2.7 mm。此外，他們還展示了這些SMP智能纖毛粘附驚人的承載能力，基于此設(shè)計制備的粘附掛鉤能夠牢固地支撐重量超過自身2000倍的物體，在接觸面積為1000 mm2時穩(wěn)固地吊起一個成人的重量（60 kg）。并且在使用之后，簡單使用一個吹風(fēng)機加熱一下，就能把粘附掛鉤輕松地取下來。

這項研究在科學(xué)和技術(shù)層面都具有深遠的意義。在科學(xué)層面，該工作首次在微米到毫米尺度范圍內(nèi)系統(tǒng)驗證了纖毛粘附的尺寸效應(yīng)，并突破了以往仿壁虎粘附設(shè)計的局限性。從技術(shù)層面，基于JKR-DMT轉(zhuǎn)變機制的R2G相變粘附纖毛設(shè)計，可以拓展至其他類型的相變材料，如形狀記憶合金、液晶彈性體等，推動粘附技術(shù)的多元化發(fā)展；同時，該設(shè)計范式能同時保證MPa級的粘附強度和1000倍以上的粘附調(diào)控比，而且制備簡單，可縮放性好，能夠極大地拓展智能粘附的應(yīng)用包線，推進智能粘附在高負載場景下的應(yīng)用，比如攀爬機器人、重載吊裝、智能制造、航空航天等領(lǐng)域。

【參考文獻】

Changhong LINGHU, Yangchengyi Liu, Xudong Yang, Dong Li, Yee Yuan Tan, Haziq Bin Mohamed Hafiz Mohamed, Fadhli Bin Rohani Mohammad, Zihao Du, Jiangtao Su, Yan Li, Yucheng Huo, Hanyan Xu, Xiufeng Wang, Yifan Wang, Jing Yu, Huajian Gao*, K. Jimmy Hsia*. Fibrillar adhesives with unprecedented adhesion strength, switchability and scalability, National Science Review, 2024, nwae106.

Changhong Linghu, Yangchengyi Liu, Yee Yuan Tan, Jun Heng Marcus Sing, Yuxuan Tang, Aiwu Zhou, Xiufeng Wang, Dong Li, Huajian Gao*, K Jimmy Hsia*. Overcoming the adhesion paradox and switchability conflict on rough surfaces with shape-memory polymers, Proceedings of the National Academy of Sciences, 2023, 120(13): e2221049120.

Changhong Linghu, Xudong Yang, Yangchengyi Liu, Dong Li*, Huajian Gao*, K Jimmy Hsia*. Mechanics of shape-locking-governed R2G adhesion with shape memory polymers, Journal of the Mechanics and Physics of Solids, 2023, 170: 105091.