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工程师如今能够定义目标力学响应，并生成可打印的晶格结构以达成该响应，这使得材料设计转变为可编程过程。
工程师们越来越多地将生成式设计算法与4D打印相结合，创造出行为由几何形状而非化学成分决定的力学超材料。设计师无需再挑选材料并测试其极限，而是能够指定目标力学响应，进而生成实现该响应的微观结构。
加州大学伯克利分校的郑小雨博士团队展示了这种逆向设计方法最清晰的例证之一。他的团队开发了机器学习系统，可让用户定义目标应力 - 应变曲线。随后，算法会生成用于复现该响应的可打印晶格架构。
“我们基于机器学习的设计方法能够快速创建具有用户指定性能和目标特性的材料，”郑解释道。在实践中，工程师能指定刚度曲线、变形路径或能量吸收曲线。深度学习模型会将性能目标映射到可制造的微观结构上。一旦通过先进增材制造技术制造出来，最终得到的超材料就能接近预设行为，实验验证报告的准确率接近90%。
这种由人工智能驱动的设计方法准确度惊人：在郑的实验中，学习得到的超材料结构复现目标力学行为的准确率“接近90%”。值得注意的是，该系统有能力产生以前无法实现的新颖行为，例如具有特殊特性和定制能量吸收率的应力 - 应变曲线。
换句话说，设计师可以，例如，定义一个符合特定曲率以减轻特定冲击影响的头盔内衬，然后将设计过程的其余部分交给软件和打印系统。正如郑所指出的，这种设计过程的倒置——从期望的曲线到微观结构——是一种范式转变：“我们不再局限于自然界中存在的材料。”
4D打印的角色
将这些由人工智能优化设计与4D打印过程相结合，将这些想法变为现实。4D打印概念最早于2013年提出，它使用“智能”材料，这些材料被编程为能够随时间推移对外部刺激做出反应。例如，一个4D打印部件在制造时可能被固定在临时形状，然后在加热时变回原始形态。
常见的可4D打印智能材料包括形状记忆聚合物、刺激响应型水凝胶和液晶弹性体。每种材料都响应特定触发因素，以驱动运动或刚度变化。
4D打印的超材料能够自组装、变形和适应。正如最近一篇综述所示，4D打印过程已在生物医学、航空航天、软体机器人、智能纺织品等领域开辟新途径。
例如，一个4D打印的超材料在太空中可作天线或太阳能电池板，一旦进入轨道就固化为高性能结构。另一个例子是，4D打印的支架和植入物可保持紧凑，一旦暴露于体温就会膨胀。
该领域正在迅速发展，预计到2030年，4D打印市场将达13亿美元；然而，它也受强效智能材料可用性限制。
应用：从太空天线到软体机器人
工程师们已在探索由人工智能设计的4D超材料的各种高影响力应用。在航空航天工业中，轻量化和可展开结构是自然应用领域。例如，4D打印的超材料晶格可用作在太空中自折叠的太阳能电池板或天线。
关于印刷电磁超材料的媒体报道指出，与传统设计相比，增材制造的天线结构显示出“更高的增益、更宽的带宽和更好的小型化”。通过编程使打印的晶格在展开后变硬，航天器可携带无需额外致动器就能锁定刚性的大型结构。
在软体机器人领域，动态控制刚度的能力非常受欢迎。科学家们已展示4D打印夹持器和致动器的潜力，它们利用超材料设计的力量实现柔性和鲁棒性之间的平衡。
例如，哈尔滨工业大学冷劲松教授领导的研究团队3D打印了一种受自然启发的多材料聚合物晶格。这种“仿生”结构包含不同形状记忆聚合物共混物区域，因此在热或光作用下，它可按需扭转、弯曲、变硬或软化。
冷劲松设想这种晶格可作柔性机器人皮肤，“实时调整其刚度以满足不同任务要求”，例如，为举升而收紧，为安全抓取而软化。在实验中，他的4D晶格原型可记住多个形状并在它们之间切换，有效使一个部件执行多个角色。
4D超材料也有望用于实现自适应减振和冲击阻尼。例如，研究人员已将4D打印的形状记忆聚合物晶格与用于飞机起落架的编织设计相结合。
在一项此类研究中，开发了PLA形状记忆编织物，旨在冲击后通过再加热过程恢复其原始形状。冲击实验显示其比能量吸收能力为3.3 J/g，晶格结构在80°C下需几秒钟才能完全恢复。
据报道，这项研究代表抗冲击航空部件的新范式，促进电动垂直起降飞行器可重复使用吸能结构发展。展望未来，类似印刷超材料可用作机械或桥梁的自适应减振器，在需减缓冲击时变硬，在需允许运动时变软。
其他潜在应用包括医疗植入物和智能纺织品。在各个领域，这些进步都通过生成式设计和智能材料打印结合实现：工程师现在可指定所需精确力学响应，由人工智能驱动的流程将产生可打印晶格来实现它。确实，印刷电磁超材料的出现“为那些适应性至关重要的领域开辟新可能性，如航空航天和生物医学工程”。
案例研究
一个引人注目的例子是麻省理工学院/诺丁汉特伦特大学研究人员的元层压板夹持致动器。二维热塑性形状记忆聚合物晶格被设计成独特打印几何形状，在真空袋中有拉胀单元。
加热时，形状记忆聚合物变软，真空释放，形成可适应不规则物体的软致动器。当致动器在真空下冷却时，晶格结构中发生夹持，使致动器无需电力输入即可变硬。
此外，该致动器具有零输入功率夹持能力，因为一旦抓住物体，它就能在无电力情况下牢牢抓住物体。此外，元层压板夹持致动器完全可逆，重新加热时会恢复到原始状态。台架测试显示，变硬的夹持器可支撑高达200克重量。因此，这种四维打印的超材料致动器可按需在柔软和坚硬模式间切换，成为变形机器人手指。
在另一个应用中，祝西哲教授领导的研究团队利用4D打印技术制造用于冲击防护的编织超材料。作者通过使用形状记忆聚乳酸，开发了包含六边形和菱形晶格图案的交织结构，创建多尺度材料复合材料。
在施加冲击压缩时，编织结构通过组成该结构的材料层逐渐变形成功耗散冲击能量。单位重量的能量吸收被发现为3.3 J/g，与减震器相似。
此外，该材料结构在施加冲击后能恢复到初始状态，因为结构置于80°C热空气中，几秒钟内完全恢复。因此，该研究成功证明可重复使用起落架缓冲材料的创造。
正如作者所指出的，这种方法“为抗冲击航空部件设计建立新范式”，特别是在对重量和可重复使用性至关重要的电动垂直起降飞行器中。该研究强调4D打印在制造抗冲击航空材料形式的自适应减振器方面的潜力，在这种材料中，结构可响应不同冲击条件改变其能量吸收模式。
人工智能与4D打印的融合正在引领力学超材料的新时代。正如郑小雨所说，我们现在能制造出具有“包含先进特征、曲率和形状以及定制能量吸收的应力 - 应变曲线”的材料——这些行为在天然材料中见不到。
工程师们设想了一个未来，桥梁支撑主动适应交通负荷，飞机蒙皮在湍流中变硬，外科植入物在体内缓慢改变形状。挑战真实，但回报同样巨大。上述每个案例研究都展示了可编程物质如何在无机械致动器情况下执行多种角色。
工程现实
该领域仍受材料性能、疲劳抗力、可扩展性和制造速度限制。机器学习可生成可行架构，但实际部署取决于耐久性、可重复性和认证标准。
即便如此，由人工智能驱动的逆向设计与4D打印的融合标志着有意义的转变。现在可先指定力学响应，然后进行结构编码。工程师不再围绕固定材料特性设计，而是越来越多地设计特性本身。
其结果不是“智能物质”，而是可编程力学——那些无需传统机械系统就能适应、恢复和重构的结构。随着增材制造和智能材料成熟，这些架构系统可能从实验室演示走向主流工程应用。
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