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基于羟乙基纤维素/氧化石墨烯复合材料的快速水致形状记忆聚合物

期刊:Composites Part A: Applied Science and ManufacturingDOI:10.1016/j.compositesa.2017.09.003

类型a

研究作者与发表信息
本文的主要作者是Yongkang Bai和Xin Chen,他们来自西安交通大学。该研究发表于2017年12月的《Composites Part A: Applied Science and Manufacturing》期刊第103卷,页码为9-16。

学术背景
本研究属于智能材料领域,特别是形状记忆聚合物(Shape Memory Polymers, SMPs)的研究方向。形状记忆聚合物是一种能够在外加刺激下从预设的临时形状恢复到原始形状的智能材料。这种独特的性质被称为形状记忆效应(Shape Memory Effect, SME),其主要依赖于材料的分子结构设计。传统上,SMPs多被设计为热响应型,因为加热可以轻松引发形状转变。然而,直接加热在生物医学应用及其他许多场合中并不适用,这促使研究人员探索其他触发因素,例如光、电场、磁场、有机溶剂甚至水。由于水环境具有低成本、易制备和良好的生物相容性等优点,水响应型SMPs被认为是超越其他系统的有前景候选者,尤其是在生物医学领域。然而,当前的水响应型SMPs存在响应速度慢、恢复不完全以及机械性能不足等问题,限制了其广泛应用。因此,开发一种基于具有良好生物相容性、高机械强度、快速响应和完全恢复能力的新型水响应型SMP成为迫切需求。

研究目标
本研究旨在开发一种基于羟乙基纤维素(Hydroxyethyl Cellulose, HEC)的快速水响应形状记忆聚合物复合材料。通过化学交联剂柠檬酸(Citric Acid, CA)和物理交联剂氧化石墨烯(Graphene Oxide, GO)的协同作用,期望实现高机械强度、超快响应速度和完全形状恢复的目标。

研究流程
本研究包括以下几个主要步骤:

  1. 材料准备
    研究使用的原材料包括羟乙基纤维素(HEC)、氧化石墨烯(GO)和柠檬酸(CA)。GO通过改进的Hummers方法从石墨粉末制备而成。

  2. 复合材料制备
    通过化学交联反应(酯化反应)将HEC与CA结合,并通过氢键相互作用引入GO作为物理交联点。制备了一系列不同交联度和GO含量的HEC/GO复合材料。

  3. 表征与测试

    • 傅里叶变换红外光谱(FT-IR):用于验证化学交联反应的成功进行。
    • 扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM):用于观察复合材料的微观结构和形貌。
    • 力学性能测试:使用万能试验机进行单轴拉伸实验,评估复合材料的机械强度。
    • 形状记忆性能测试:通过浸入水中或置于湿空气中测试复合材料的形状记忆行为,记录恢复时间和恢复程度。
  4. 数据分析
    对所有实验数据进行了综合分析,以评估复合材料的机械性能、形状记忆性能及其响应速度之间的关系。

主要结果
1. 化学交联反应验证
FT-IR结果显示,在1712 cm⁻¹处出现了酯基的C=O伸缩振动峰,同时在3392 cm⁻¹处仍可观察到羟基的O-H伸缩振动峰,表明HEC与CA成功发生了酯化反应。

  1. 机械性能提升
    复合材料的拉伸强度超过100 MPa,比纯HEC提高了近4倍。这一显著提升归因于GO和CA的协同作用,增强了材料的整体机械性能。

  2. 形状记忆性能优异

    • 在水中,预变形的复合材料能够在14秒内完全恢复到原始形状。
    • 在相对湿度约为70%的湿空气中,复合材料在5分钟内完成形状恢复。
    • 恢复时间随着CA或GO含量的增加而缩短,其中HEC2GO5样品表现出最快的恢复速度。
  3. 微观结构分析
    SEM和TEM图像显示,GO均匀分散在HEC基体中,形成了致密的网络结构,进一步解释了复合材料的高机械强度和优异的形状记忆性能。

结论与意义
本研究成功开发了一种基于HEC的新型快速水响应形状记忆聚合物复合材料。该材料不仅具有高机械强度(拉伸强度超过100 MPa),还表现出超快的响应速度(水中14秒,湿空气中5分钟)和完全的形状恢复能力。这些特性使其在水响应传感器、驱动器和生物医学设备等领域具有重要应用价值。此外,该研究为设计高性能水响应型SMPs提供了新的思路和方法。

研究亮点
1. 首次提出了一种基于HEC的双交联策略(化学交联+物理交联),显著提升了材料的机械性能和形状记忆性能。
2. 实现了超快的水响应速度(14秒)和完全形状恢复,解决了现有水响应型SMPs响应速度慢和恢复不完全的问题。
3. 引入GO作为物理交联点,不仅增强了材料的机械强度,还改善了其形状记忆行为。

其他有价值内容
本研究得到了中国博士后科学基金(2017M613126)、西安交通大学“青年人才支持计划”(XC)和国家自然科学基金(81601606: XC)的支持,体现了该研究在学术界的重要性和认可度。

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