科技导报 | 3D打印超材料正在成为新材料领域的主角
本文摘要（由AI生成）：
本文综述了机械超材料的研究进展，包括反常力学参数的实现、超材料的可重复编码与机械计算功能，以及机器学习和3D打印在超材料设计与制造中的应用。反常力学参数超材料通过结合不同材料和结构，展现出独特的性能，如负泊松比和负热膨胀。超材料可实现各向异性特征，并具有信息存储和逻辑运算能力。机器学习和3D打印技术的引入，为超材料的自动化设计和复杂结构制造提供了便捷工具。未来，机械超材料将在新材料领域发挥更重要作用，推动科技和工业的发展。
近年来，受益于3D打印先进制造技术和机器学习设计方法的快速发展，机械超材料的研究取得了卓越的成果，实现了一系列自然界罕见甚至不存在的反常规、反直觉的力学性能。
本文从机械超材料的特异力学性能、智能化设计方法和基于增材制造的加工工艺三个方面回顾了2021年度的相关研究热点，重点关注了机械超材料与机器学习、模块化设计和3D打印制造工艺的融合。
随着超材料在电磁学领域的蓬勃发展，它逐渐成为一种探索新奇性能的设计思路，通过人工构筑单元的内部结构，实现对超材料整体性能的调控。
在诸多超材料研究领域，机械超材料是一个备受瞩目的方向。机械超材料严格受控于其内部的单元结构，其设计自由度远远广于自然材料。
而正是对单元结构的巨大可操作性，机械超材料打开了一个探索特异力学性能的大门，大大拓展了新材料的设计空间，催生了一系列反常规甚至反直觉的力学特性。
因此，机械超材料的推广应用，对于基础研究、工程应用和人们的日常生活都有着重要的研究意义，打破了人类对传统材料力学属性的认知局限。
基于机械超材料可以实现可编程、自决策、逻辑运算等自然材料不具备的特性。随着人类对太空、深海、核辐射等极端环境的探索不断深入，对一种甚至多种特异力学性能的需求也愈发迫切。机械超材料已然成为探索力学世界的先行者以及促进力学与其他学科交融的催化剂。
机械超材料的特异力学性能
通过人工设计等效力学参数，研究人员实现了可控制声波传输的声学超材料，从而获得声隐身、声学超透镜等功能。声学超材料所呈现的新奇力学性能本质上源自对其等效模量和质量密度的自由操控。
除此之外，可被人为干预的力学参数还包括泊松比、热膨胀系数等。此类机械超材料往往具有一个或多个反常的等效力学参数值，在生物医疗、精密仪器、吸能隔振等领域都有着广泛的应用价值。
反常力学参数
反常力学参数的实现往往需要复杂的结构和多种材料的结合，采用传统的制造工艺很难实现。
随着先进制造技术的发展，制造问题逐步得到解决，有关反常力学参数的超材料研究也相继从理论探索走向工程应用。
例如，将负泊松比结构与形状记忆材料相结合，可以实现超材料形状在制作之后的人工调整，呈现出具有特定记忆性能的4D打印效果。
负热膨胀也是反常力学参数的典型代表。采用热膨胀性能不同的2种材料相结合的方法，可以实现热膨胀系数可人工调控的机械超材料。
近日，清华大学研发了一种具有双轴热收缩特性的液晶弹性体负热膨胀超材料，并与医用敷料相结合，用作防护伤口的医用贴片，具有透气性强、避免疤痕生成的优点。
基于机械超材料，还可以操控结构整体的等效刚度，获得负刚度、或接近于零甚至绝对等于零的等效刚度，此类结构可被广泛用于工程中对低频或超低频机械振动的屏蔽，有效保护人员和精密仪器不受振动的影响。
例如，采用Tachi-Miuraorigami折纸结构，并将其与正刚度的弹性元件结合，可以便捷地实现准零刚度隔振器，展现出了优良的低频隔振性能和灵活的可设计性。
可重复编码
超材料最大的特点是其单元性能可被人工调控，从而在空间分布上呈现各向异性特征。
例如，瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员提出了一种具有稳定记忆性能的机械编码存储超材料，采用双稳态单元表征数据中的0和1，可以将信息存储在阵列排布的机械结构中，实现类似电子计算机的硬盘读写功能。这种机械存储方法具有安全性高、可重复擦写、能耗低等特点。
天津大学陈焱教授团队开发了一种具备多种变形方式的可重构单元，并以“搭积木”的方式构建三维机械超材料，实现了泊松比在（-∞， ∞）范围内的独立编码。
机械计算
采用机械超材料可以实现具有运算和自决策能力的智能结构，在太空探索和非电驱的极端环境下有着广泛的应用价值。而机械计算的基础是基本逻辑门的构筑。
目前，已经有很多相关的研究成果被报道，大多基于双稳态或多稳态结构，例如采用可翻转的双稳态剪纸结构，可以实现基本逻辑门的构建。
基于此类机械逻辑门单元，可以实现计算模块的整合，实现机械计算体系。未来的机械超材料将被赋予信息处理和逻辑运算的能力。
机器学习与机械超材料
机械超材料的研究包含设计和制造2个环节，其中设计问题是超材料的核心问题，寻求多功能超材料的自动化、模块化设计至关重要。
所谓的自动化实现，即指定超材料的目标性能，以自动化的方式、快速地给出易于制造的微结构布局，这对机械超材料在工业界的推广和应用极有意义，而机器学习的迅猛发展，恰为超材料的自动化设计提供了便捷的工具。
例如，将神经网络和遗传算法相结合可以同时实现弹性模量的最大化和波速最小化的双目标功能，并可以兼顾超材料的可制造性。得到的机械超材料在冲击作用下表现出最优化的力学性能。
同样地，将机器学习算法引入到负泊松比超材料的设计中，可以有效搜索出最优参数，实现超材料的快速智能设计。
3D打印与机械超材料
机械超材料的核心是通过人工控制内部微结构实现整体特异力学性能，往往具有复杂的内部结构，很难用传统的制造工艺实现。所以，制造问题曾一度成为机械超材料发展的重要阻碍。
随着先进制造技术的快速发展，尤其是3D打印技术的不断推广，机械超材料的晶格结构也经历了从宏观尺度不断向微米甚至纳米尺度发展的“小型化”过程，许多具有精细设计的微结构功能材料不断地涌现出来。
这些结构往往都具有轻量化、高强度、一体化成型的优点，为其在工业中的广泛应用奠定了基础。
目前，3D打印已经成为三维复杂机械超材料的主流制造方法。例如，采用3D打印可以实现具有热膨胀系数可正可负的陶瓷机械超材料，性能可人工调控的张拉结构以及软硬可控的连锁超材料等。
随着3D打印制造工艺的不断成熟和完善，可打印的材料也越来越全面，一些长期止步于理论研究的复杂超材料开始逐步迈向应用。
结论
机械超材料不仅仅是常规自然材料的补充，它已经逐步成为新材料领域的主角，被赋予了更加丰富的功能特性，包括可重构、可编程、自决策及机械运算等。
未来，自然材料的功能属性将逐渐淡化，更多情况下将以原材料的形式作为功能性超材料的组分。
结合人工智能、机器学习算法以及3D打印先进制造工艺，机械超材料可以充分发挥其优势：巨大的可设计性和灵活的人工调控能力。
