形状记忆合金扭转带在软体机器人操控与形态重构中的创新应用

这篇综述创新性地提出了一种基于形状记忆合金（SMA）扭转带（STS）的软体机器人关节操控技术，通过模拟莫比乌斯带（M?bius strip）拓扑结构，解决了传统双层（bilayer）和锚定（anchoring）配置中弯曲刚度与扭矩奇点的难题。研究建立了STS几何-温度-弹性能量的数学模型，实现了大变形（>150°）与高扭矩输出（128.6 Nm kg?1）的协同优化，并展示了其在人工肌肉、抓取器、跳跃机器人及比例阀等领域的应用潜力。

　　

引言

自然界中无脊椎动物通过多关节协同变形适应复杂环境，这一现象启发了软体机器人领域对主动形变技术的探索。形状记忆合金（SMA）因其高能量密度成为热门驱动材料，但其应变分散需求制约了局部弯曲应用。传统双层配置因需克服基底刚度而限制变形范围，锚定配置则存在初始扭矩奇点问题。本研究受莫比乌斯带拓扑启发，提出SMA扭转带（STS）新构型，通过几何与材料特性调控，实现了软体关节的高效操控与形态编程。

STS几何与弹性能量

STS的几何模型基于不可伸展带理论，其中心线_r(_s)与两条准线_a(_s)、_b(_s)共同定义曲面。通过椭圆螺旋线假设，STS表面可参数化为温度依赖的弹性能量函数。关键参数包括内端间隙_G、带长_L和宽度_W，其中弹性能量与平均曲率平方积分成正比。SMA的杨氏模量随温度（_TAS至_TAf）呈S型变化，通过相变（奥氏体-马氏体）调控能量输出。实验显示，0.2 mm厚STS在40°C时扭矩密度达700 kNm m^?3。

软体关节操控特性

STS通过释放弹性能量对基底施加纯弯矩，理论预测关节弯曲角_θ与峰值扭矩_τpeak呈线性关系。相较于SMA纤维，STS凭借更大表面积（相同质量下）将冷却时间缩短30%。动态测试中，0.549 g STS驱动120 g负载关节的角速度达0.316 rad s^?1，验证了其快速响应能力。

几何参数调控

非单调性规律揭示：内端间隙_G存在临界点（_{dUs/dG = dUu/dG}），超过后扭矩反弹；带长_L与扭转率负相关，而宽度_W直接提升能量输出。厚度2_σ的立方关系（见公式10）使其对扭矩影响显著，但需满足_{2σ ? W}以避免断裂。

机器人应用实例

1. 1.

   均质基底：4条0.2 mm STS构成人工肌肉，收缩率25%（7 N负载）；星形抓取器通过体积缩减（2.88倍）实现多物体抓取。

2. 2.

   多稳态结构：结合65Mn钢带弹簧，STS触发过热保护机制（31.9°C触发，0.2 s完成动作）；微型腿机器人利用双稳态关节爆发力实现单次跳跃66 mm。

3. 3.

   功能化设计：硅胶管折叠阀在110°折叠角（曲率0.384 mm^?1）时阻断气流，压力调控范围12-80 kPa。

可扩展性与挑战

理论预测STS在厘米/米尺度仍适用，但受限于材料屈服强度（如100 mm宽SMA带最大厚度0.65 mm）。未来需优化主动冷却方案（如石墨烯导热层），并探索更高_γA/_γM的材料以提升输出。

实验方法

采用55-56%镍的Nitinol合金带（厚度0.05-0.2 mm），通过铜箔焦耳加热驱动。扭矩测试采用DYJN-104传感器（分辨率0.001 Nm），温度监测使用KPS热电偶（精度0.01°C）。150次循环测试未观察到性能衰减（详见附图S13）。

该研究为软体机器人关节设计提供了新范式，通过几何-材料协同优化突破了传统SMA应用的局限性，在微创医疗、空间可展开结构等领域具有广阔前景。