综述:微流控与场辅助3D打印:利用流体控制、电泳现象及其他物理场技术推动增材制造的发展
《ELECTROPHORESIS》:Microfluidic- and Field-Assisted 3D Printing: Leveraging Fluidic Control, Electrokinetic Phenomena, and Other Physical Fields to Advance Additive Manufacturing
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时间:2025年09月25日
来源:ELECTROPHORESIS 2.5
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3D打印通过微流控和电/声/界面场辅助技术突破分辨率、速度及多材料整合限制,推动生物医学、电子等领域创新应用。
3D打印技术自问世以来,极大地改变了制造领域,实现了复杂结构的快速构建,为工业和生物医学等众多行业带来了创新。然而,传统3D打印方法在分辨率、速度和多材料集成方面仍存在一定的局限性。为了解决这些问题,近年来出现了多种新兴技术,如微流体辅助和场辅助3D打印。这些技术通过引入微流体控制和外部场(如电场、声场或界面调控)来提升制造能力,突破了传统方法的瓶颈,为高精度、多功能结构的制造提供了新的可能性。
微流体辅助3D打印技术通过控制流体的流动模式,实现材料的精确输送和沉积,同时还能生成材料梯度和进行更复杂的聚合过程。这一技术在微流体器件、生物医学工程和电子领域具有广泛的应用前景。例如,微流体喷嘴可以用于FDM和MJ等传统技术,通过精确的流体控制,实现材料的高分辨率沉积。此外,一些研究通过引入微流体系统,如Bayles等人的研究,利用微流体中的层流原理,实现了聚合物水凝胶的结构化和可控性,使得打印的结构能够对外部环境产生响应,如在水环境中发生形变。这些微流体辅助方法不仅提升了打印精度,还拓展了材料种类和功能设计的可能性。
场辅助3D打印则通过外部场的引入,如电场、声场和界面场,实现对材料的更精细控制。电场辅助打印(如电晕喷射、电纺丝和电润湿)利用电场的作用,不仅能够控制液滴的形成和沉积,还能通过改变液滴形状来实现更复杂的结构。例如,EHD打印通过电场诱导液滴形成,使得打印精度达到纳米级别,适用于需要高分辨率和多功能材料的场合。而电场辅助的3D打印方法(如Electric Field Fabrication, EFF)则通过电场改变液滴的形状,使其在固化后形成复杂的几何结构,如封闭的微流体通道和嵌入式组件,从而避免了传统打印方法中的某些限制。
声场辅助3D打印(如Holographic Direct Sound Printing, HDSP)利用超声波的聚焦效应,使材料在特定区域快速固化,从而实现快速打印和结构形成。这种方法尤其适用于在透明介质或物理屏障中进行打印,因为其不依赖于光的穿透。通过调整声波频率和功率,可以控制材料的微观结构,进而影响打印件的机械性能。例如,HDSP技术能够通过调整超声波占空比和频率,生成具有不同孔隙率和机械强度的结构,这为生物医学和工业应用提供了新的可能性。
界面辅助3D打印则通过利用界面现象,如静态液体约束界面(SLCI)和动态界面打印(DIP),实现对材料固化和沉积的控制。SLCI方法通过使用惰性液体边界来减少固化过程中对打印层的粘附力,从而提升打印质量和效率。而DIP方法则利用空气-液体界面的动态变化,实现快速构建厘米级结构,且无需全体积树脂暴露,降低了材料浪费和环境影响。MAPS技术则结合了微流体控制和界面工程,使得多材料结构的打印成为可能,同时减少了对传统树脂槽的依赖。
这些新兴技术不仅在提高3D打印精度和速度方面表现出色,还在实现多材料集成和功能梯度结构方面展现了巨大的潜力。通过结合微流体控制和外部场,可以实现更复杂的材料排列和结构设计,例如在微流体系统中生成具有特定功能的梯度结构,或在电场辅助下实现材料的定向排列,从而增强打印件的机械性能和功能性。此外,这些方法还能减少打印过程中的污染和材料浪费,提高制造的可持续性。
随着这些技术的不断发展,3D打印正逐步向更高精度、更广泛材料兼容性和更高效制造方向迈进。同时,机器学习(ML)等智能技术的引入,为场辅助和微流体辅助3D打印提供了优化参数和提升制造质量的新手段。通过ML算法对打印过程中的多种数据(如光学成像、声学信号、电导率和流速等)进行实时分析,可以动态调整打印参数,提高打印过程的稳定性和精确性。此外,ML还能加速材料配方的开发,如针对电场辅助打印的树脂设计,从而减少实验的试错过程。
展望未来,这些新兴的3D打印技术有望进一步突破传统制造的限制,推动制造技术向更智能化、多功能化和高精度方向发展。通过整合多种物理场和微流体控制手段,可以实现对材料和结构的更精细调控,为生物医学、电子和先进制造等领域带来革命性的创新。同时,随着这些技术的成熟和标准化,它们在工业大规模生产中的应用也将逐步拓展,推动3D打印从实验室研究走向实际应用。此外,机器学习等智能技术的结合,将进一步提升制造的自动化水平,使3D打印成为更加高效、可持续和自适应的制造手段。
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