北航罗斯达AS:基于激光诱导与树脂浸渍复合工艺制备的多功能宏观三维石墨烯结构

最近,北京航空航天大学罗斯达教授创新性地提出了利用激光诱导和树脂浸渍复合工艺构筑宏观3D石墨烯结构的新方法,并深入探索了其加工-性能调控规律。研究首先通过独特的加工工艺,构建了大尺寸和多种形状结构的3D LIGP/环氧树脂层压复合材料 (LIGP-C)。随后,通过开展系统的加工-结构-性能关系研究,实现了同时具备高强度、高导电率和高传感性能的3D LIGP-C。凭借着基于激光诱导与树脂浸渍结合的加工优势、石墨烯集成赋予的多功能性以及出色的结构耐久性,3D LIGP-C可以实现对纤维增强复合材料的变形或失效进行有效的原位监测。

石墨烯具有诸多优异的物理化学性能,引起学术界和工业界的极大关注。在未来需求方面,为满足新一代人造皮肤/肌肉、柔性可穿戴电子、多功能仿生表面等智能设备的结构优化和性能升级,宏观三维(3D)石墨烯及其复杂结构的构筑成为前沿研究的热点问题。与传统液体自组装和催化模板法构筑宏观3D石墨烯相比,利用二氧化碳激光器在空气中将多种聚合物通过光热/光化学反应转化成多孔石墨烯的激光诱导石墨烯 (LIG) 工艺,避免了复杂且冗长的步骤、严苛的温度和气氛控制,显示出工艺简单且结构可图案化的优势。但通过使用模板诱导或现场铺层方式辅助构筑宏观3D激光诱导石墨烯(3D LIG)仍面临着不可避免的后处理工序、有限的宏观尺寸和难以快速实现多种复杂几何形状等问题。为了满足未来智能装备与结构快速/大规模的制造需求,高效制备出尺寸可扩展、三维形状可定制、功能多样化的宏观3D石墨烯结构具有重要意义。

最近,北京航空航天大学罗斯达教授创新性地提出了利用激光诱导和树脂浸渍复合工艺构筑宏观3D石墨烯结构的新方法,并深入探索了其加工-性能调控规律。研究首先通过独特的加工工艺,构建了大尺寸和多种形状结构的3D LIGP/环氧树脂层压复合材料 (LIGP-C)。随后,通过开展系统的加工-结构-性能关系研究,实现了同时具备高强度、高导电率和高传感性能的3D LIGP-C。凭借着基于激光诱导与树脂浸渍结合的加工优势、石墨烯集成赋予的多功能性以及出色的结构耐久性,3D LIGP-C可以实现对纤维增强复合材料的变形或失效进行有效的原位监测。

3D LIGP-C 的构筑包括三个关键步骤:激光诱导工艺用于快速加工面积可扩展的石墨烯纸(LIGP);树脂浸渍用于实现LIGP中石墨烯颗粒之间的牢固连接从而得到预浸渍LIGP层;热压工艺提供了一种一步成型的方式来堆叠、粘合和固化特定模具中的多个预浸渍LIGP层,从而制备出具有大尺寸 (面积≈400 cm2,厚度≈3.5 mm) 和多种复杂结构(平面的圆柱状、五棱柱状、中国结状或曲面的拱桥、波浪和环状)的3D LIGP-C。相比其他的宏观3D石墨烯构筑方式,本研究所提出的基于激光诱导和树脂浸渍复合工艺具有简单高效、尺寸可扩展和形状可定制的优势,这对于满足未来智能装备与结构快速/大规模的制造需求提供了一定的指导性思路与科学意义。

北航罗斯达AS:基于激光诱导与树脂浸渍复合工艺制备的多功能宏观三维石墨烯结构

图1 3D LIGP-C加工流程示意图和样品展示。

研究通过对3D LIGP-C构筑过程中工艺参数的调控,系统建立了3D LIGP-C的加工-结构-性能关系。如在最优的激光功率条件(1.15W)下,通过调节浸渍液中树脂含量从5 wt%增加到35 wt%,有效实现了单层LIGP-C结构拉伸强度的大幅度提高。进一步地,通过调节热压过程中的预浸渍LIGP层数(从1层增加到10层)形成等比例数量的融合层,3D LIGP-C的应变传感灵敏性(GF)可提高约3900%(从0.39到15.7)。最后,通过对单层和多层LIGP-C结构的性能调控,能得到10层 3D LIGP-C同时具备高拉伸强度 (≈24.7 MPa)、导电性 (≈143 S m−1) 和 GF (≈15.7),表现出极大的多功能性能优势以满足不同场景的应用需求。

北航罗斯达AS:基于激光诱导与树脂浸渍复合工艺制备的多功能宏观三维石墨烯结构

图2单层(a-f)和多层(g-i)LIGP-C 的性能调控。

综上,本研究创新地融合了激光诱导和树脂浸渍复合工艺,实现一种简单高效的3D LIG结构宏观组装方法,并赋予其优异的机械/电气性能和超灵敏的应变传感性能,对满足未来智能装备与结构的快速/大规模制造具有重要意义。

该项目研究获得国家自然科学基金(T2121003 & 61701015)、北京市自然科学基金(3202017)、北歌研究院(BGI202015)和中国博士后科学基金(2021M700324)的联合资助,谨此感谢。

论文信息:

3D-Laminated Graphene with Combined Laser Irradiation and Resin Infiltration toward Designable Macrostructure and Multifunction

Yan Gao, Yujiang Zhai, Guantao Wang, Fu Liu, Haibin Duan, Xilun Ding, Sida Luo*

Advanced Science

DOI: 10.1002/advs.202200362

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