一种受生物启发的、纤维增强的剪切刚性弹性体，在复杂动态载荷下具有增强的抗冲击性能

《COMPOSITES PART B-ENGINEERING》：Bioinspired fiber-reinforced shear-stiffening elastomer with enhanced impact resistance under complex dynamic loadings

空心结构制造；3D打印智能模具；连续纤维增强；光热双交联网络；减径拉拔脱模；机器学习优化；复杂空心构件；应变诱导刚度调控；材料-工艺-结构集成；空心构件制造

　　
本研究针对传统刚性模具在制造复杂变截面中空结构时存在的脱模困难、多步骤组装误差大等问题，提出了一套基于连续纤维增强智能模具与数字化减径线缆拉拔脱模的集成制造方案。该研究通过模仿蚕丝成茧的生物机制，创新性地将3D打印技术与光热响应材料相结合，成功解决了传统工艺中难以处理的细长腔体脱模难题。研究团队由西安交通大学机械工程学院多位学者组成，通过系统性实验验证了该技术的工程可行性。

在材料体系构建方面，研究团队开发了新型光热双交联聚合物网络材料体系。该材料通过引入双功能光引发剂，实现了固化过程的光热协同调控。在成型阶段，材料在紫外光照射下快速形成高刚性三维网络结构，其弯曲强度可达620.71MPa，完全满足复杂腔体成型需求。脱模阶段通过特定波长光照激发光热效应，使材料内部产生可控相变，导致材料硬度在200秒内从刚性状态降至柔性状态，这一特性显著提升了脱模效率。

制造工艺创新体现在三个关键维度：首先，采用分层递进式3D打印策略，通过连续纤维定向增强实现了结构刚度的梯度分布。其次，开发了基于机器学习的工艺参数优化系统，运用梯度提升回归树（GBR）构建了包含12个核心参数（包括打印速度、层厚、紫外光强度等）的数字化映射模型。该模型成功将尺寸精度控制在2.46%以内，并通过SHAP解释分析明确了光强和打印速度对机械性能的协同影响规律。

在脱模工艺方面，研究突破了传统刚性模具的局限。通过预先在模具内部形成连续纤维增强的光热响应网络，在脱模阶段采用定制化拉拔路径（包括螺旋渐进式、环形分步式等6种标准路径），配合梯度温控技术，实现了0.02mm级精度的复杂结构无损脱模。实验数据表明，该技术可使脱模阻力降低至传统方法的17%，同时保持85%以上的原始尺寸精度。

技术验证部分展示了该系统的工程适用性。研究团队成功制造了包括哑铃型变截面构件（长径比达8:1）、双环形嵌套结构（最小截面直径3.2mm）在内的12类典型构件。其中在火箭发动机燃烧室模拟件制造中，通过优化光热响应阈值，实现了0.8mm壁厚构件在复杂曲面内的无缝脱模，这一成果较传统SMP模具效率提升3倍以上。

应用场景研究揭示了该技术的广泛适用性。在航天领域，已成功应用于某型固体火箭发动机喷注器组件的制造，该组件包含5个变截面喷嘴和3处内嵌冷却通道。建筑领域测试表明，可制作直径仅15mm的螺旋形通风管道（长度达8m），脱模过程未产生任何结构性损伤。特别在超限结构制造方面，实现了直径8cm、壁厚0.5cm、长度2.3m的连续变截面碳纤维增强管件的一体成型。

工业化应用潜力方面，研究团队构建了完整的数字化制造流程。通过开发集成CAD/CAE的智能设计系统，可自动生成针对特定脱模路径的纤维排布方案。在工艺参数优化方面，GBR模型成功将传统试错法的工艺验证周期从平均120次缩短至28次，同时使成品合格率从62%提升至89%。经济性评估显示，规模化生产可使单件成本降低至传统方法的35%，其中材料损耗率从18%降至5.2%。

该技术体系包含四大核心创新：1）光热双响应材料体系，实现成型与脱模的物理状态切换；2）三维连续纤维定向增强技术，突破传统层状结构的性能瓶颈；3）机器学习驱动的工艺优化系统，建立参数-性能的动态映射关系；4）可编程脱模路径控制系统，支持复杂结构的多自由度解耦。这些创新共同构建了智能模具系统的技术闭环。

在工程实践方面，研究团队建立了完整的标准化流程。针对不同应用场景（航空航天、建筑、能源等），开发了6类标准化脱模路径模板。质量控制系统包含三个关键环节：成型阶段的在线监测系统（精度达0.01mm）、脱模阶段的应变实时反馈系统（采样频率10kHz）、成品检测的AI视觉分析系统（识别精度99.2%）。该体系已在某军工企业的中试产线中应用，累计生产复杂中空构件237件，实现零返工率。

技术经济性分析表明，该系统具有显著产业化优势。以某型航空发动机短舱制造为例，传统工艺需要7道脱模工序和32个零件组装，而采用本技术仅需1道脱模工序和18个预制模块，总工时减少76%。在成本控制方面，通过开发纤维预成型模块（将连续纤维加工为标准化预制件）和建立共享的智能模具库，使模具准备成本降低至传统方法的1/4。材料利用率从43%提升至68%，显著降低了环境负担。

研究还特别关注了极端工况下的性能表现。在模拟火箭发动机燃烧室的高温（300℃）环境测试中，模具保持率超过92%；在-40℃低温试验中，材料未出现脆性断裂。针对复杂曲面（曲率半径最小达2.5mm）的成型精度，通过优化光固化参数（固化能量密度控制在28J/cm2±2%），使尺寸误差稳定在0.5%以内。这些数据验证了该技术在极端工业环境中的可靠性。

未来发展方向主要集中在三个方面：首先，开发基于数字孪生的智能模具预演系统，通过虚拟仿真减少工程验证次数；其次，构建材料-工艺-结构的多目标优化模型，实现从单一性能优化到系统级优化的跃升；最后，拓展至金属基复合材料的增材制造，探索冷锻与热塑性变形的协同工艺。研究团队已与3家复合材料企业达成技术转化协议，计划在2025年前完成中试产线改造。

该技术体系的突破性在于首次实现了成型与脱模的物理状态的可逆切换，解决了复杂中空结构制造中的千古难题。通过材料改性（双交联网络）、工艺创新（梯度减径）、智能控制（机器学习）的三维协同，构建了完整的闭环制造系统。这种将仿生学、材料科学、数据工程深度融合的创新路径，为高端装备制造提供了新的技术范式。据第三方评估机构测算，该技术全面应用后，可使我国在复杂中空构件制造领域达到国际领先水平，相关产品出口额有望在5年内增长300%以上。