三维打印的形状记忆凝基于结构分散系统与疏水纤维素纳米纤维的结构分散系统
Angelina P Prosvirnina1, Alexander N Bugrov1,2, Natalya V Bobrova1
1Institute of Macromolecular Compounds, Russian Academy of Sciences, Bolshoy Pr. 31, Saint Petersburg 199004, Russia.
Polymers
|September 9, 2023
概括
研究人员开发了使用细菌纤维素纳米纤维 (CNF) 和深溶剂 (DES) 的新型3D打印油墨. 优化这些CNF-DES复合凝中的水含量显著提高了机械强度和形状记忆性能.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 生物材料工程 生物材料工程
- 聚合物化学 聚合物化学
背景情况:
- 细菌纤维素纳米纤维 (CNF) 为先进材料提供独特的特性.
- 深度环氧溶剂 (DES) 为材料合成提供可调节的平台.
- 3D打印使复杂结构的制造具有量身定制的材料特性.
研究的目的:
- 开发使用功能化的CNF和DES的新型3D打印墨水.
- 为了研究含水量对CNF-DES复合凝特性的影响.
- 描述3D打印CNF-DES凝的机械性能和形状记忆性能.
主要方法:
- 在不同含水量的DES (胆化物/酸) 中分散甲基酸功能化的CNF.
- 墨水配方的3D打印,然后进行紫外线固化.
- 由此产生的复合凝的风学,机械 (拉力测试) 和形状记忆性质分析.
主要成果:
- 通过3D打印和紫外线固化,成功形成了一种双网复合凝.
- 最佳含水量 (12重量%) 显著改善了机械性能,强度增加到11.9MPa,延伸到300%.
- 一个无水系统表现出优越的形状记忆特性,固定和恢复系数分别为80.0%和95.8%.
结论:
- 水含量是影响CNF-DES复合凝机械和形状记忆性能的一个关键参数.
- 开发的油墨适用于需要可调整的机械和形状记忆功能的3D打印应用.
- 这项研究展示了一种有前途的方法,用于创建具有可控性质的先进水凝材料.
