软体机器人的研究是当前全球高科技竞争的前沿热点之一,发展趋势是更轻、更柔软、对外部动力依赖度更低、极端环境适应性更强,并且人机协作更安全、更协调[1-3].人工肌肉作为软体机器人的关键驱动部件,是近年来发展的一类新型智能驱动器,其在外界激励(如光、电、热、湿度等)作用下产生可逆的收缩、弯曲、旋转变形,并可衍生出其他复杂动作[2,4-6].与传统的刚性驱动器相比,人工肌肉具有较高的柔韧性、通用性和功率密度,能为柔性机械系统提供强劲、低噪和高自由度的驱动力,同时可结合柔性电子技术分布实现驱动传感一体化,具备更优的共融机器人特性[2-5,7].传统的人工肌肉材料包括形状记忆合金、激励响应性高分子、碳纳米管复合材料、压电陶瓷、介电高弹体及电活性聚合物等,它们大多存在迟滞效应大、循环使用寿命短、机械输出有限及制备成本高昂等缺陷,实际应用受限[2,4,8-9].近年来,捻卷型纤维基(twisted and coiled fiber-based,TCF)人工肌肉逐渐引起了人们的关注[3-4,6,10-12].这种人工肌肉一般由高性能纤维加捻卷绕制成,成本低、迟滞小、寿命长、冲程大、能量密度高,在软体共融机器人领域具有广阔的应用前景.材料特性、拓扑结构和驱动方式是影响TCF人工肌肉性能的三大要素.面向柔性驱动的TCF人工肌肉研究涉及力学、机械、材料、电子及医学等多个学科,蕴藏着大量创新机遇,有望孕育新兴交叉学科,催生重大科学发现,是一个极具挑战的研究领域[13-22].本研究将从制备方法、致动机理及驱动方式等方面介绍TCF人工肌肉的发展现状.1 TCF人工肌肉的制备方法柔性纤维是一种长度远大于半径的细长杆,作为一种基本的结构单元,在自然界(如DNA、蛋白质等)与工业应用(如电缆、绳索等)中十分常见.对于拉扭组合作用下的柔性纤维,张力的减小或捻度的增加都会导致结构失稳.在工业应用中,通常应尽量避免扭转引起的失稳.然而,Haines等[14]发现这一力学现象可以用于制备TCF人工肌肉,并能显著提高其驱动性能[23].在TCF人工肌肉的结构制作方面,目前已经发展了多种方法,例如受黄瓜卷须启发的卷绕结构[18]、单螺旋结构[14]、超螺旋结构[21]、壳层结构[24]等.Haines等[14]将钓鱼线扭转卷绕成螺旋弹簧状,制备了单螺旋型人工肌肉,其力量是同等长度和质量天然肌肉的上百倍.Spinks[19]将聚酯-聚酰胺复合纤维加捻卷绕成类似DNA的超螺旋结构,纤维通过简单的膨胀与收缩,可以将扭转可逆地转化为螺旋线或螺绞线结构.最近,Higueras-Ruiz等[25]通过拉伸橡胶软管增强微观结构的各向异性,然后将软管加捻后螺旋盘绕,在管内加压使螺旋结构解捻产生迅速的伸缩驱动.典型的TCF人工肌肉制备过程如图1所示.聚合物单纤维一端悬挂重物,另一端连接旋转电机.纤维加捻时,长度不断减小(图1(a)和(b)).当捻度增大至某一临界值,纤维发生扭转失稳,最终卷绕成螺线圈结构(图1(c)).此外,也可以将加捻纤维缠绕在芯轴上,若缠绕方向与纤维加捻方向一致,则形成同手性结构;反之,则形成异手性结构.10.13245/j.hust.239333.F001图1TCF人工肌肉制备过程对于由聚合物制备的人工肌肉,由于加捻会使纤维内产生残余应力,还须对其进行退火处理.对于镀有导电涂层的人工肌肉,在真空[26]中退火可以避免涂层的氧化,如图1(d)所示.涂层可以实现焦耳热传导,也可以通过施加电压实现电热退火.退火结束的人工肌肉须进行热-冷循环训练以获得稳定的驱动特性,如图1(e)所示.TCF人工肌肉的制备过程本质上是柔性纤维在固定轴力下的扭转失稳过程.失稳过程中纤维几何构型的转化,一直是研究的热点问题.固定端部扭转下柔性纤维中扭结的形成与弹出.Greenhill[27]采用欧拉方法,推导了拉扭作用下无限长弹性杆由直杆构型到螺旋构型的屈曲公式Mc2=4EFc,(1)式中:Mc为临界屈曲扭矩;Fc为临界张力;E为弯曲刚度.Ross[28]假设屈曲后的扭结构型为圆环,给出了形成扭结时的扭矩Mc2=2EFc.(2)Dwivedi等[29]也采用了类似的方法,但假设的后屈曲扭结的形状更接近真实构型,结果介于Greenhill准则与Ross准则之间,即Mc2=2.28EFc.(3)Coyne[30]基于Kirchhoff-Love曲杆理论,系统地研究了固定端部扭转下柔性纤维中扭结形成与弹出的条件.假设不可伸长和不可剪切的纤维未自接触,结合平衡微分方程与能量守恒方程,得到张力F与松弛位移B的关系F=G2[Lτ0-4sin(b/4)]24EL2[1-(b/4)2],(4)式中:b=BF/E为无量纲的松弛位移;G为扭转刚度;L为纤维长度;τ0为初始单位长度扭转角.纤维维持直杆构型所需的张力与Greenhill准则相同,即Fc=Mc24E.(5)随着B的增加,F先逐渐减小,然后逐渐增大.随着B的继续增加,F与dF/dB急剧增大,dF/dB趋近于无穷,B逆转方向.此时纤维自接触,形成扭结环.沿着曲线的上分支增加张力F会使得环减小(B减小),扭转应变能转化为弯曲应变能.通过求解dF/dB=0,得到扭结环形成时的张力为Fi=G22Eτ0-πL2.(6)最后,利用弹出点必须位于B-F曲线的上分支上,以及弹出时纤维中心线与纤维交叉点间的距离等于纤维直径D这两个条件,得到弹出张力为FpD=1.24GY,(7)式中Y为失稳构型中的纤维挠度.早期的研究主要聚焦于失稳开始阶段扭结环的形成,忽略了扭结间的相互卷绕.Thompson和Champneys[31]研究了在弹性杆的扭转屈曲过程中,螺旋模态与局部模态的竞争关系,发现在屈曲的早期阶段,纤维从螺旋模态转换到局部模态,采用初步实验验证了这种转变.van der Heijden等[32-33]对于具有无限长度或有限长度的杆,采用动力学方法考虑几何非线性与纤维自接触,研究了螺旋的稳定性和扭结的形成,展示了扭结相互卷绕的过程.Lazarus等[34]提出了一个计算细长弹性杆平衡和稳定分岔的理论和数值框架.通过参数化中线位置,利用四元数表示材料框架的方位,对杆的三维运动学进行了精确的几何处理.与经典最小化或预测校正技术获得的单个解相比,这种有限元摄动方法提供了对半解析平衡分支的交互式访问.用数值计算方法解决了自然弯曲杆在极端扭转下的具体问题.在一般情况下,假设纤维不可拉伸及剪切是恰当的,可以有效减少计算量.但大多数天然纤维是可延展的,如分子尺度上的多区域蛋白、宏观尺度上的橡胶等.Mahadevan等[35]针对可伸长的橡胶,开展了固定轴向张力的扭转实验,发现其失稳行为与不可拉伸纤维有着本质上的区别,出现了一种新的拓扑构型,即螺旋线相.当扭转角小于临界值时,纤维保持竖直状态,但其长度随扭转角的增加而增加;当扭转角超过临界值,轴向张力较小时,纤维屈曲形成螺绞线;轴向张力较大时,纤维屈曲形成螺旋线.Charles等[36]基于Cosserat理论,采用动力学的方法研究可以拉伸、剪切、弯曲和扭转的纤维,动量与角动量平衡方程为[37]∂(ρAv)∂t=∂n∂s+f;(8)∂(ρω)∂t=∂τ∂s+κ×τ+∂r∂s×n+(ρIω)×ω+c ,(9)式中:ρ为材料密度;A为纤维横截面面积;v为速度;I为转动惯量;ω为角速度;κ为广义曲率;n与τ分别为内力及内力矩;f与c分别为外力及外力矩.使用计算拓扑的思想来追踪这些几何上复杂物理结构之间的相互转换,在拉伸和扭转密度的相图中绘制出人工肌肉纤维的基本结构.对纤维扭转失稳过程的研究揭示了人工肌肉制备的力学原理,但预拉力、材料参数、扭转角等因素对纤维基人工肌肉结构的影响尚不明晰,缺乏力学引导的先进结构设计准则.2 TCF人工肌肉的致动机理柔性纤维在外界刺激下(光、电、热、湿度等)会产生可逆的体积变化,一般表现为长度缩短而直径增大.其中聚合物纤维是典型的半晶体结构,在长度方向上具有取向性,当温度升高时,晶体相体积增大,非晶链长度缩短,故表现出各向异性的热膨胀特性[3].在结构两侧布置不对称的纤维,形成浓度差,可以产生弯曲致动.加捻纤维在激励下有解捻的趋势,可以产生扭转致动.高度加捻的纤维会形成类似于弹簧的螺线圈结构,固定纤维端部的转动,在激励下可将径向面的旋转转化为轴向面的收缩,从而形成伸缩致动.无论是TCF人工肌肉的形成过程,还是传递扭矩的人工肌肉机械输出特性表征,都需要微尺度扭转实验技术的支撑.刘大彪等[38-39]发展了一系列针对纤维或纱线的多功能微扭转测试技术,研制了分辨力在1×10-11 N∙m量级的纤维微扭转力学性能试验机[40],开发了高精度、高灵敏度和宽量程的微拉伸‐微扭转综合实验平台,可用于前体纤维与人工肌肉的机械输出特性表征.前体纤维的体积变化,特别是径向膨胀与轴向收缩被认为是TCF人工肌肉拉伸驱动的基本机制.Shafer等[41]基于原始的材料特性和结构参数,建立了前体纤维的二维热-力学模型,预测热驱动下的扭转纤维变形.但该模型忽略了纤维径向应力的影响,与实验结果有所差异.Sharafi等[42]建立了一种唯象的热-力学本构模型,该模型结合了人工肌肉的物理性质,以最小化试错数值曲线拟合致动过程.在微尺度上考虑了两种控制驱动过程的分子链,即螺旋导向链,在低温阶段存储扭转变形,在热驱动过程中恢复形状;以及高度拉伸的熵链,可以在肌肉加热时立即启动,并在螺线圈接触时饱和.该模型可以较好地模拟人工肌肉的致动过程,但未能揭示人工肌肉致动的物理机制,以及各种参数对人工肌肉致动性能的影响.Li团队[43]基于物理机制,采用自上而下的分析策略,建立了一个多尺度的热-力学响应模型.宏观尺度下关注荷载-位移关系;介观尺度下,将扭转的纤维视为堆叠的均质且横观各向同性的层压板;微纳米尺度下考虑微观结构的影响.宏观模型表明:纤维偏转角决定了恢复力矩,弹簧系数与致动行程呈正相关;对扭曲纤维的介观尺度模型分析表明,存在一个能产生最大恢复力矩和致动行程的最佳纤维偏转角.微纳米尺度模拟结果表明,提高前体纤维的弹性模量和热膨胀各向异性可以显著提高驱动性能.该工作揭示了TCF人工肌肉显著拉伸驱动行为背后的物理起源,也为其优化设计提供了指导.但该模型未考虑致动过程中温度的传导,难以实现对人工肌肉的驱动控制.Karami等[44]提出了一个唯象模型来预测激励下的人工肌肉位移.该模型分为两部分,即电-热模型和热-位移模型.第一部分推导了电阻项随时间变化的微分方程.然后通过使用与温度相关的弹性模量和热膨胀系数,考虑人工肌肉的几何形状,推导出位移的表达式.理论与实验结果符合良好,但该模型未考虑人工肌肉的时变非线性.Tsabedze等[45]采用三种低阶多项式模型对力与恒压之间的关系进行建模,利用Preisach迟滞模型准确地描述了应变与恒压之间的关系.这项工作将有助于实现人工肌肉的精确驱动控制.3 TCF人工肌肉的驱动方式根据驱动原理的不同,TCF人工肌肉大致可分为温差驱动型[46-48]、电化学能驱动型[49-52]和湿度/溶剂驱动型[53-55],表1总结了三种人工肌肉的优缺点[56].10.13245/j.hust.239333.T001表1三种人工肌肉的优缺点驱动类型能量密度/(J∙kg-1)功率密度/(W∙kg-1)致动速度/(kr∙min-1)优点缺点温差2 766.027 90011.500材料丰富,能量密度高效率低电化学能41.292010.500效率高,电压低需要电解液湿度/溶剂73.01 9806.500环境刺激,快速响应难以控制3.1 温差驱动型聚合物纤维在长度上高度取向,具有显著的各向异性热膨胀行为.温度改变会使螺旋卷绕的聚合物纤维产生体积膨胀,从而产生拉伸或扭转驱动.由聚合物制备的人工肌肉无法直接用于驱动,需要外部设备提供热源.2015年,Wu等[47]设计了一种以热流驱动的人工肌肉.作者在硅胶腔内封装了一股TCF人工肌肉和一根弹簧,通过分别注入不同温度的流体以产生往复动作,但该驱动方案结构复杂,且需要附加的供水装置.捻卷型聚合物人工肌肉也可以通过施加电场产生焦耳热实现驱动[3,57-58].电场驱动的实现方式通常包括在聚合物纤维上镀导电涂层或缠绕电阻丝,通过焦耳加热使其升温,进而产生收缩或旋转动作.2014年,Mirvakili等[57]研制出一种表面镀银的捻卷型尼龙纤维人工肌肉.这种人工肌肉仅须接入电路就可以直接被驱动.此外,镀银层也提高了肌肉纤维与环境的热交换率,实现了断电之后的快速散热,从而使其快速复位.类似的方法随后被诸多研究团队所采用或改进.2017年,Yang等[59]用氨纶纤维制备了一种具有强负载能力和大冲程的捻卷型人工肌肉,并在其表面镀银,当负载为1 kg时,最大驱动应变可达41%.项超群等[46]将形状记忆合金丝和尼龙纤维捻合在一起,制成了形状记忆合金-尼龙人工肌肉.形状记忆合金既能通电给尼龙纤维加热,又能受热使自身变形,因此提升了人工肌肉的机械输出性能.但形状记忆合金存在很强的非对称迟滞特性,难以实现精确驱动控制.2019年,法国波尔多大学的Poulin教授团队[60]基于形状记忆原理,将聚乙烯醇(PVA)纤维加捻制备成具有自平衡的旋转式人工肌肉,并通过掺杂单壁碳纳米管和氧化石墨烯大幅提升了其力学性能和驱动特性.作者将PVA纤维加热至临界温度后加捻、降温、定型,再通过加热至临界温度,释放其弹性能.美国麻省理工学院Anikeeva团队[18]受黄瓜须结构的启发,利用高通量的迭代纤维绘图技术,研制了一种应变可编程的纤维基人工肌肉.这种人工肌肉接受热-光控制,输出力超过自身质量650倍,驱动应变大于1 000%.尽管上述人工肌肉具有较高的能量密度,但转化效率均低于6%.不过,这些人工肌肉仍可作为微型机器人的驱动器.若配合铰链或铰接机构,则它们或如骨骼肌系统一样实现多自由度变形.3.2 电化学能驱动型电化学能驱动型人工肌肉直接将电能转化为机械能,效率更高,对于人工肌肉的大规模发展具有重要意义[61-62].电化学能驱动的原理是通过施加电场使外部电解质溶液中的带电离子进入到纱线的孔隙中,使其体积膨胀,以达到驱动的效果.2011年Foroughi等[13]发现,在四丁基六氟磷酸铵的乙腈溶液中,5 V的驱动电压可使加捻后的碳纳米管纤维产生250 °/mm的可逆扭转,最大转速为590 r/min.2012年,美国Baughman课题组[50]利用碳纳米管的拉伸和扭转变形制备了人工肌肉,其功率密度可达人类肌肉的29倍.但使用的是液态电解质,导致驱动系统的能量密度较低.2014年,韩国汉阳大学的Kim团队[8]研制了全固态电解质体系的双螺旋碳纳米管人工肌肉.作者将碳纳米管加捻形成纱线,浸入固态电解质溶液中,再将两根表面敷有电解质溶液的纱线加捻成双电极体系螺旋卷绕结构.加捻双螺旋肌肉主要提供旋转致动,而螺旋卷绕型人工肌肉主要提供伸缩致动.在5 V的电压驱动下,加捻双螺旋人工肌肉的扭转冲程约为53°/mm;在1 V的电压驱动下,当负载为自身质量25倍时,捻卷型双螺旋人工肌肉可以产生0.52%的收缩率.但此类人工肌肉制备成本高昂,且仅有部分纤维做功,靠近纱线中心的部分未得到充分利用.2019年,Baughman团队[24]设计了一种壳层驱动的人工肌肉,建立了成纤主体、活性客体及驱动载体三元效能关系模型,发展了驱动活性单元和力学承重单元的功能分区式肌肉纤维拓扑结构思想,通过改变载体-活性客体结构分布,有效提高了人工肌肉纤维的效能.通过热驱动及电化学驱动等触发形式,展示了这种新型结构在提高人工肌肉功率密度及速率上的优越性.从客体填充到壳层驱动的变化,打破了捻卷型人工肌肉纤维效能受限的结构壁垒.2021年,Baughman团队[63]通过聚电解质功能化的策略实现了纤维基人工肌肉从双极(Bipolar)驱动向单极(Unipolar)驱动的转变,并发现了人工肌肉随电容降低,驱动性能增强的反常现象.这一重要成果解决了人工肌肉驱动性能的电容依赖性问题,为后续设计低驱动电压的高性能驱动器提供启发.3.3 湿度/溶剂驱动型湿度/溶剂驱动的人工肌肉可视为由周围环境的水分或溶剂驱动的自供能致动器,一般可产生伸缩或扭转变形[50,54-55,64-68].2014年,曲良体团队[65]通过对石墨烯纤维进行加捻处理,使其表面具有紧密螺旋结构,制备了一种湿度驱动的旋转型石墨烯纤维,最高转速可达5 190 r/min.Kim等[69]开发了一种具有独特卷曲和褶皱结构的混纺纱人工肌肉,可通过改变环境湿度或与水接触来进行驱动.2015年,彭慧胜团队通过对碳纳米管的多级螺旋组装,制备了包含大量微纳米管道的纤维状人工肌肉[53],可使溶剂快速高效地渗入纤维内部,产生强劲的收缩和旋转.蜘蛛丝和蚕丝对湿度异常敏感,可制作为湿度驱动的伸缩或旋转致动器[17,54,70-72],因此具备成为新型人工肌肉的潜能.例如,蜘蛛大壶状腺丝对湿度敏感,具有超收缩性能[73],当相对湿度达到一定水平时,轴向收缩可达50%[70].2019年,刘大彪等[54]发现,当相对湿度达到约70%时,蜘蛛丝能够产生超过300 °/mm的扭转变形.通过调节相对湿度,可精确控制蜘蛛丝的扭转变形.刘遵峰团队[17]利用蚕丝吸水后产生的体积膨胀,研发了一种由同手性蚕丝拉伸肌肉编织而成的智能织物.2020年,凌盛杰团队[71]使用强拉柞蚕丝制备了一种高性能纤维扭转驱动器,组装了具有可编程驱动功率(0.77~2.1 W/kg)的双螺旋微驱动器.这些湿度/溶剂驱动的人工肌肉,有望用于智能织物和湿度传感器.2021年,Zhang等[74]将莲花纤维加捻制备成一种大行程、高能量密度的人工肌肉,轴向致动应变可达38%,能量密度高达450 J/kg,约为骨骼肌的56倍,扭转冲程为200 °/mm.同年,澳洲卧龙岗大学的Spinks教授团队[19]受DNA超螺旋结构的启发,开发了一种新型人工肌肉.该人工肌肉模仿DNA分子收缩行为,通过使捻卷绕的聚酯-聚酰胺复合纤维发生膨胀,制造类似DNA的超螺旋结构,此结构可将纤维输出功率提升至同等尺寸骨骼肌的30倍,有效提高了纤维基人工肌肉的响应速度和输出功率.4 展望从TCF人工肌肉的制备方法、致动机理及驱动方式等方面综述了现阶段该领域的研究现状.对于TCF人工肌肉的研究虽然取得了一定进展,但仍存在诸多挑战.a.缺乏力学引导的人工肌肉制备技术和结构设计准则.采用不同材料和不同卷绕方式制作的人工肌肉,驱动性能各异,难以确定驱动性能最佳的拓扑结构.b.面向人工肌肉力学性能和致动特性的表征手段尚不完备.单纤维的拉扭力学性能决定了纤维基人工肌肉的致动特性,目前仍缺乏完备的面向人工肌肉纤维的力学表征方法和致动特性测试手段.c.纤维基人工肌肉的精确驱动控制难以实现.人工肌肉纤维具有较强的时变非线性,缺乏精确描述其机械输出特性的迟滞模型.

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