东华大学陈南梁教授团队AFM：低温驱动液晶弹性体纤维问世，智能毛圈织物实现动态调温

全球变暖加剧温度骤变，智能纺织品面临挑战

随着全球气候变暖，"温度骤变"（短时间内极端高温与低温的剧烈转换）现象日益频繁。当前人们依赖高能耗的室内温控系统应对温度波动，但无法满足个体化热舒适需求。智能织物可通过主动变形调节人体微环境温度，但现有技术多依赖植入电子元件，牺牲了穿着舒适性和功能性。针织物因其弹性与透气性成为理想载体，而液晶弹性体（LCE）纤维虽能热致变形，但传统产品驱动温度过高（常需>100°C），且低温驱动的高性能LCE纤维研究稀缺。

主-侧链复合策略突破低温驱动瓶颈

东华大学陈南梁教授、邵慧奇副研究员团队开发了一种主链-侧链复合型LCE纤维，通过溶液纺丝结合两步交联策略，将驱动温度降至35–65°C（降幅达50%），同时保持45%的高形变率。该纤维直径可调控（100–230 μm），并成功集成至针织结构，创制出两种智能毛圈织物。织物能通过毛圈高度动态调节皮肤间静态空气保有量，为人体应对室内外场景切换提供新型热管理方案。相关论文以“Low-Temperature Driven Liquid Crystal Elastomer Fibers and Smart Terry Fabrics”为题，发表在Advanced Functional Materials 上，论文第一作者为Yao Yichen。

技术解析：从纤维设计到智能织物应用

图1揭示了纤维制备全过程。研究选用双丙烯酸酯液晶RM257作为主链构筑向列相，单丙烯酸酯RM105为侧链形成近晶相（图1a）。通过迈克尔加成预交联获得粘稠纺丝液，经锥形喷丝孔挤出后，在重力与转鼓拉伸下初步取向，再经UV点光源固化（图1b）。实验发现，喷丝孔孔径增大可提升纤维直径与断裂伸长率（图1c），而二次拉伸-光固化后获得的单畴纤维表面光滑、截面呈规则圆形（图1d-e），直径精准可控（图1f），兼容工业化连续生产。

图1 溶液纺丝法制备主-侧链复合LCE纤维 a) 化学组成与反应机理（RM257主链/RM105侧链）；b) 两步溶液纺丝流程；c) 不同喷丝孔所得多畴纤维的直径与断裂伸长率；d) 不同直径单畴LCE纤维的SEM图像；e) LCE纤维截面SEM；f) 卷绕在纱管上的LCE纤维照片。

图2证实了纤维内部的微相分离结构。偏振光显微镜显示纤维轴向45°时透射光最强（图2a），表明介晶单元定向排列。XRD曲线在2θ=7.2°和17°处分别出现尖锐峰与宽峰（图2c），对应近晶相层状结构和向列相有序性。2D-WAXD图谱进一步显示：内环衍射（q≈0.4 Å⁻¹）源于近晶相层状排序，外环弧形衍射（q≈1.5 Å⁻¹）反映主链介晶沿拉伸方向取向（图2d-e）。方位角扫描显示90°方向衍射强度最大（图2f），验证了"近晶相微区嵌入向列相主链网络"的独特结构（图2b），这是降低驱动温度的关键。

图2 复合LCE纤维的相态与分子取向 a) 偏光显微镜下纤维图像；b) 向列主链与近晶侧链区域示意图；c) XRD曲线；d) 一维广角X射线散射（WAXS）图谱；e) 二维WAXS衍射图案（n为拉伸方向）；f) 方位角强度分布曲线。

图3展示了纤维卓越的驱动性能。在热刺激下纤维可逆收缩（图3a），400μm喷丝孔结合300%牵伸比时形变率最高（45%）（图3b）。DSC曲线揭示三相转变：玻璃化转变（Tg≈–0.33°C）、近晶-向列转变（TSN≈38°C）、向列-各向同性转变（TNI≈59°C）（图3d）。DMA测试中65°C时tanδ达峰值，与最大形变温度匹配（图3e）。纤维拉伸强度达15 MPa（图3f），热收缩可提起自重300倍的负载，做功密度达56 kJ/m³（肌肉的7倍）（图3g）。雷达图综合对比显示：该纤维以65°C驱动温度、45%形变、100μm最小直径的优势超越现有LCE纤维（图3h）。

图3 LCE纤维的热驱动性能与机械性能 a) 热刺激下的可逆变形；b) 不同纺丝参数对应的最大形变；c) 温度-形变关系曲线；d) DSC热分析；e) 动态力学分析；f) 应力-应变曲线；g) 载重热收缩行为；h) 四维性能雷达图（驱动温度、形变率、拉伸应力、最小直径）。

图4-5呈现智能织物设计及热响应行为。团队开发两种结构：伪毛圈组织（图4d,f）利用涤纶地纱固定LCE毛圈纱，温度升高时浮线收缩使毛圈减小（图4b）；衬垫组织（图4d,h）以高弹氨纶包芯纱为地组织，其松弛收缩将LCE浮线挤压成半弧形毛圈（图4c）。热阻测试表明：20°C温升下伪毛圈与衬垫织物的热阻分别降低54%和35%（图4g,i）。毛圈形态量化分析显示：温度升高时投影高度h与倾角θ增大（图5b-d, f-h），因LCE纤维收缩增大地纱约束点的法向力，促使毛圈翘离布面。衬垫织物因结构更紧密，毛圈倾角变化更显著（图5h）。

图4 智能针织毛圈织物的设计与热性能 a) 应用场景示意图；b-c) 两种织物随温度变化的形态；d) 编织技术；e) 两种结构的密度对比；f) 伪毛圈形成原理；g) 伪毛圈热阻变化；h) 衬垫组织形成原理；i) 衬垫组织热阻变化。

图5 智能毛圈织物驱动性能表征 a) 伪毛圈织物侧视形态；b) 伪毛圈形态变化示意图；c) 毛圈投影高度变化趋势；d) 投影面积与倾角变化；e) 衬垫织物侧视形态；f) 衬垫组织形态变化示意图；g-h) 其投影高度与角度变化。

图6建立了几何毛圈预测模型。伪毛圈总长LPseudo-terry =2(2A+G)+πd （A：针编弧半径；G：沉降弧直径；d：纱径）（图6a），受热收缩后投影高度 h′ =h0 (1−α)cosθ（α为形变率）。衬垫组织毛圈高度H0由氨纶纱收缩率决定（图6c）。模型计算结果（虚线）与实测值（散点）高度吻合（图6b,d），为织物设计提供理论指导。

图6 毛圈几何模型与实验验证 a) 伪毛圈几何模型；b) 伪毛圈理论值与实测值对比；c) 衬垫组织几何模型；d) 衬垫组织理论值与实测值对比。

应用展望：从实验室走向日常生活

该研究通过主-侧链复合策略攻克了LCE纤维低温驱动难题，结合针织技术开发出可动态调节热舒适性的智能织物。连续纺丝工艺与针织成型技术的融合，为LCE织物量产铺平道路。未来通过进一步降低驱动温度至人体舒适区间（如20–40°C），这类材料有望广泛应用于自适应服装、医疗康复及软体机器人领域，引领智能纺织品向舒适化、功能化变革。

来源：高分子科学前沿

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