UCLA 金丽华教授团队 AFM：通过非平衡过程实现形状记忆聚合物可编程多模态形状演化

本文以光热响应形状记忆聚合物（SMP）为平台，研究如何通过调控非平衡动力学过程实现可编程的多模态形状演化。背景在于，刺激响应软材料的复杂时空形变通常需要多种外部刺激或复杂材料体系，而本文旨在通过简单材料和恒定光照条件实现这一目标。研究目的是通过结构几何（如入射角差异）、非均匀光照（空间强度梯度）和材料动力学图案化（如不同rGO浓度区域）三类策略，在SMP条带上编程控制局部响应速度差，从而驱动预定的形变序列。结论表明，该方法成功实现了压痕结构的凹凸性反转、自主滚动、翻转前进、预扭结构的双向解扭以及更复杂的二维交叉弯曲和W图案诱导的扭转弯曲等多种行为，并总结了“预编程—边界—光照”设计准则，为可变形结构和软体机器人提供了可推广的设计框架。