智能材料在土木工程中的应用

在当代的土木工程领域内智能材料已经得到了广泛的应用。以压电、压磁、光纤、形状记忆合金（SMA）等几种智能材料为主，文章主要从智能材料的力学特性及其基本原理出发，介绍了它们在土木工程结构中的一些应用现状及相关研究，并对其发展前景作了展望。     

智能材料及其应用

智能材料是一种能感知外界环境变化并自动改变自身特性以适应该变化的新型复合材料，具有广阔的应用前景。它由感知器、驱动器和信息处理器构成。其设计基础是材料复合的非线性效应，设计原理是相变过程中不同物理量之间的能量转换机制。目前已开发出了形状记忆、压电、电流变体及光纤等类型的智能材料。本文论述了智能材料的基本构成、设计原理、合成方法及其应用，探讨了该材料今后的发展方向。     

4D打印:智能材料与结构增材制造技术的研究进展

4D打印技术是基于智能材料与结构的增材制造技术提出来的,4D打印制造的实体结构形状可以随外界环境发生变化。通过对形状记忆合金、形状记忆聚合物、压电材料、电致活性聚合物、光驱动型聚合物、水驱动结构等智能材料与结构的增材制造方法与驱动效果进行综合比较发现:直写打印成型具有适用性广的特点,单一智能材料的驱动性能有限;混合增材制造技术可以兼具多种智能材料的性能,拥有多种原位驱动模式,能够克服单一智能材料与结构的不足。文献综述表明:4D打印技术研究整体还处于实验室探索阶段;4D打印还需要在拓宽智能材料范围、开发打印软件、探索打印工艺、研究软材料打印方法、解决不同智能材料的兼容问题等方面展开深入研究,才能够在医疗、军事、航天等领域得到广泛应用。     

压电智能悬臂梁主动振动最优控制研究

以压电智能材料聚偏氟乙烯(PVDF)作感知和离子交换膜金属聚合物(IPMC)作驱动的悬臂梁为研究对象,建立了智能悬臂梁的压电传感和致动方程.并通过模态分析法变换为基于闭环控制系统的状态空间方程,设计了压电智能梁的振动控制系统.将遗传算法和线性二次型最优控制相结合,采用遗传算法设计Q,R阵,以获取状态反馈控制律,研究了压电智能梁的振动的最优控制问题.仿真实验结果证明,控制系统具有很好的振动抑制效果     

ZnO及其复合材料的压电及压电-光催化研究

近年来，压电及压电-光催化过程由于遵循了绿色发展的理念而成为研究领域的热点之一.作为一种具有发展前景的压电材料，ZnO广泛应用于废水、制药污染物、病毒等的压电降解.主要论述了近五年来ZnO及其复合材料的压电性能的研究，ZnO及其复合材料通过结构(尺寸和形貌)调控、掺杂及复合等方式提高压电性能；重点总结了压电催化与压电-光催化研究的最新进展；最后，从ZnO的结构设计及机理研究等方面对其未来的开发应用进行了展望.     

智能材料与结构在土木工程中的应用

本文介绍了智能材料与结构的特点,详细介绍了混入光纤维、碳纤维和玻璃纤维的机敏混凝土在土木工程中的应用以及形状记忆合金、电流变体、压电材料等智能材料在土木工程振动控制中的应用。     

智能材料与土木工程结构振动控制

结合国内外最新研究成果,综述了压电材料?电/磁流变液?形状记忆合金等智能材料的基本性能?工作原理及其在土木工程结构振动控制中的应用研究概况,并对研究及应用中存在的问题作了探讨.     

电活性聚合物驱动的仿生变色伪装技术研究进展

 电活性聚合物材料是一种具有电场响应变形的软体智能材料，其质地柔韧，变形过程与生物肌肉类似，被公认为是一种理想的人工肌肉材料。基于电活性聚合物的变色技术具有贴近生物本体特征和适用于复杂结构的应用优势，为新一代变色伪装技术的发展提供了新的方向。介绍了自然界生物的变色机理，比较了避役科生物的结构变色和头足纲生物的化学变色的区别；分析了现有仿生变色技术的现状，发现其中存在变色调控方式复杂、缺少变形适应性的特征；介绍了电活性聚合物电致变形的基本驱动机理，指出了这种类肌肉驱动变色方式存在的先进性和前沿性；比较了几种典型的电活性聚合物的变色技术及其特点，并归纳了现有研究中存在的挑战。该技术的实施有望推动新一代军事伪装装备发展，为具有环境共融特征的机器人提供应用技术支持。     

基于刚架的压电驱动器驱动力试验研究

压电材料是一种新型智能材料,利用压电材料制成的压电驱动器具有良好的主动驱动效果.据此开展了基于刚架的压电驱动器驱动性能的试验研究.研究表明,压电驱动器的驱动力与输入电压大致呈线性关系,增加预紧力能在一定程度上提高驱动器的驱动力.在试验的基础上,应用数据分析软件,对压电驱动器的驱动力与输入电压之间的理论关系进行了数据拟合,建立了"驱动力一电压"控制方程.研究成果可为实现基于压电驱动器的智能结构主动控制提供基础数据.     

智能材料在结构振动控制中的应用研究

半主动振动控制系统能较好地克服被动控制和主动控制的缺点,利用智能材料作为结构振动控制的驱动器是土木工程结构振动控制研究的热点问题.应用智能材料对结构振动进行半主动控制可以有效地减少控制过程中所需的外部能量,通过有效地布置半主动控制的驱动元件和合理地确定振动控制算法,能更好地实现对结构振动的有效控制,从而减少地震、强风等自然灾害对建筑物的损害.同时,半主动控制技术的研究也能更好地促使新型智能材料得到广泛的应用.从智能材料的主要物理力学性能、恢复力、外界影响因素等出发,分别综述了电/磁流变流体、磁致伸缩材料、压电材料、形状记忆合金材料、磁控形状记忆材料的应用研究进展,分析了目前存在的主要问题.     

形状记忆聚合物复合材料梁的弯曲变形

基于形状记忆聚合物(SMP)材料研制了热激励主动变形的纤维增强形状记忆聚合物复合材料(SMPC),对其动态力学性能进行了测试分析,应用有限元模拟分析法和层合板理论,得到SMP和SMPC悬臂梁的弯曲变形与刚度变化曲线.分析表明:SMPC材料抵抗变形的能力高于SMP材料.在等温度条件下,SMP梁和SMPC梁的变形与载荷呈线性关系;在等载荷条件下,SMP梁和SMPC梁的变形与温度呈非线性关系.SMPC的刚度特性使其在高温下应用领域得到拓展.     

智能材料在土木结构监测和振动控制中的应用

光导纤维、电流变液 ( ER)、磁流变液 ( MR)、形状记忆合金 ( SMA)是土木工程结构振(震 )动状态监测、振动响应控制中采用的 4种智能材料。首先概括性介绍了 4种智能材料的基本性能特征、工作原理、应用范围 ,分析讨论了有关研究与工程应用情况以及发展前景。重点评述 SMA在结构主动和被动控制应用研究的现状。最后提出进一步实现 SMA混杂混凝土智能材料结构——控制一体化的新构想。     

用于4D打印的记忆聚合物材料的研究进展

4D打印技术是结合了3D打印技术和智能材料的一种智能结构增材制造技术,形状记忆聚合物材料在4D打印领域中具有巨大的应用潜力.该文阐述了4D打印原理及常用的4D打印材料,基于4D打印材料的不同响应方式,列举相关典型期刊和专利对现有以形状记忆聚合物材料为原料的4D打印材料的技术发展动向进行论述,对4D打印聚合物材料发展面临的难点问题进行总结,并预测了该领域未来的发展方向.     

智能及仿生材料技术专利态势分析

以压电陶瓷、形状记忆合金、自清洁与自修复高分子材料、电（磁）流变体、电（磁）致伸缩材料等为对象，分析了国际智能与仿生材料技术专利申请与研发情况，揭示了专利申请活动的时间、空间、机构、技术布局、重点专利技术追踪与演进等方面的特点，并对当前主要态势进行了总结分析。     

先进材料及其应用研究进展

论述了极限材料、智能材料、复合材料及梯度功能材料等先进材料的开发与应用研究进展.超微粒子和纳米材料等极限材料具有巨大的表面积,因而具有特殊的磁、光、电、热特性,已成为新材料的基本组元;非晶材料则具有很高的强度,良好的电磁特性和耐腐蚀特性.形状记忆材料、压电材料、电(磁)流变体、光纤、储氢金属等智能材料具有特殊的热、力、电、磁、光效应,是智能元件和智能结构的重要组分.定向凝固复合材料属平衡反应型复合材料,晶界少,具有良好的热稳定性和抗疲劳性,是理想的高温材料.梯度功能材料的成分、组织及化学、力学、热学性能也呈梯度变化,可缓和应力集中,延长使用寿命,成分的梯度变化,也赋予材料一些特殊性质,材料制作与性能评价方法将是梯度功能材料今后研究的重点.     

形状记忆合金在智能材料结构中的应用

介绍了智能材料结构的关键技术及形状记忆合金的主要特性,叙述了形状记忆合金在智能材料结构中的应用状况,并对形状记忆合金智能材料结构的发展前景进行了展望。     

1-1型OPCM驱动元件的研究

研究了具有压电正交异性特性的片状压电复合材料及其压电正交异性复合材料 (Ortho tropicPiezoelectricCompositeMaterials ,简称OPCM )驱动元件的构造机理、性能 压电正交异性复合材料在相互垂直的两主方向上呈现出明显的压电特性差异 ,作为驱动片 ,片状压电正交异性复合材料在相互垂直的两主方向表现出相反的变形 ,该特性符合一般工程材料的变形规律 它在对结构的形状和位移控制以及在自适应结构中作为驱动元件较之常规的压电驱动材料有其独特的优点 实测表明 :OPCM驱动元件的纵向诱导应变是PZT驱动元件的 1.2 8倍 ,OPCM驱动元件的纵向诱导应变是其横向诱导应变的 1.30倍 ,且方向相反 ,显示出压电正交异性复合材料驱动元件产生横向负向诱导应变的优越效能     

环境自适应软体机器人驱动方式和路径规划研究

软体机器人具有优越的柔软性能,能够灵活的穿越狭小的空间,并且对非结构化环境具有较强的自主适应能力．驱动方式和路径规划是软体机器人的关键,其驱动分为有缆驱动和无缆驱动．采用气动、形状记忆合金、电活性聚合物、聚合凝胶等作为驱动器．气动、形状记忆合金之类的驱动器灵活度低、自由度少;电活性聚合物以及聚合凝胶之类的驱动器灵活度高、自由度高．软体机器人的路径规划主要采用人工智能算法,在实际使用中还存在一系列的问题需要继续研究．比如概率路线法和碰撞检测法都易陷入局部最小点与最优点：遗传算法运算效率不高、在线规划困难：神经网络算法泛化能力差等．现在可用的智能算法都只适用特定的物体而不适用通用可变形物体．未来需要致力于柔性驱动器以及新型路径规划算法的研究．