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重磅匯總!2025年上半年Nature 3D打印領域研究進展

3D打印動態(tài)
2025
07/09
22:25
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2025年上半年,Nature期刊的3D打印研究以其跨學科、創(chuàng)新性的特點,展現了這一技術在科學研究中的革命性潛力,研究涵蓋了生態(tài)模擬、精密醫(yī)療、材料科學等領域,可以說,3D打印技術正在突破傳統(tǒng)學科邊界,為解決復雜科學問題提供前所未有的解決方案。研究不僅僅停留在技術層面,更體現了科學界面對全球性挑戰(zhàn)時的創(chuàng)新精神和跨界協(xié)作能力,標志著3D打印正從一種制造技術,逐漸發(fā)展成為一種強大的科學研究工具。

一、可降解熱固材料

2025年1月,康奈爾大學研究團隊針對熱固材料的可持續(xù)發(fā)展,提出了一種具有革命性意義的合成新方法,為材料科學領域帶來重大突破。他們的研究題目為:
Degradable thermosets via orthogonal polymerizations of a single monomer(通過單一單體的正交聚合制備可降解熱固性材料)。



傳統(tǒng)熱固材料因其不可回收性和環(huán)境持久性而備受詬病,該研究提供了一種全新的材料合成范式:通過精確的催化控制,實現材料性能的精準"定制",并賦予材料可降解和可回收性能。研究團隊利用單一生物基單體,在光催化和金屬催化的協(xié)同作用下,成功制備出性能可調、可降解的熱固材料。

這一突破拓展了材料科學的邊界,還為可持續(xù)材料設計提供了全新思路。研究成果有望在汽車、航空航天、建筑等領域產生深遠影響,對推動循環(huán)經濟和綠色制造具有重要意義。同時,這項研究可以被視為3D打印材料科學的一個重要突破,特別是在可持續(xù)和高性能材料方面,為3D打印技術提供了一種全新的材料解決方案。




研究亮點
●首次實現從單一生物基單體2,3-二氫呋喃(DHF)制備可精確調控、可降解的熱固材料
●精確調節(jié)光照時間、催化劑濃度等關鍵參數,可制備從軟到硬、從脆到韌的不同性能材料
●材料具有智能降解特性,可通過熱、酸、氧化等多種途徑選擇性降解,并實現單體的高效回收再利用

原文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41586-024-08386-w

二、3D打印多模態(tài)手性變形元件:解耦驅動新范式



2025年4月,來自普林斯頓大學的研究團隊通過精密的3D打印技術,突破性地設計了一種模塊化手性變形元件,研究題目為Modular chiral origami metamaterials(模塊化手性折紙超材料)傳統(tǒng)3D打印材料往往受限于單一變形模式,而該研究通過創(chuàng)新的幾何結構設計,實現了在單自由度驅動下多維度變形的可能性。研究團隊利用高精度3D打印工藝,精確控制元件的微觀結構,使其能在單一驅動下同時實現扭轉、收縮和高度變化。



研究亮點
●首次通過3D打印技術實現具有解耦驅動的多模態(tài)變形元件,在單一驅動下可實現0°-90°扭轉、25%的面內收縮和超過50%的高度收縮
●開發(fā)了一種高度模塊化的3D打印裝配策略,可精確控制局部結構的手性特性和載荷容量,為定制化智能材料提供新方法
●展示了3D打印多模態(tài)變形元件在可重構機器人、軟體機械、熱adaptive系統(tǒng)和信息加密等領域的廣闊應用前景

相比傳統(tǒng)制造方法,3D打印技術的優(yōu)勢在于能夠實現復雜幾何結構的精確制造,這項研究充分體現了這一優(yōu)勢,為智能材料和可變形結構設計開辟了新的路徑。

原文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41586-025-08851-0

三、3D打印揭秘:擬態(tài)昆蟲的進化密碼



2025年7月,來自諾丁漢大學的研究利用3D打印技術,深入探討了巴特斯擬態(tài)模仿系統(tǒng)中的復雜進化機制。研究團隊通過3D打印精密制作不同相似度的擬態(tài)昆蟲模型,考察了捕食者對這些模型的識別和選擇行為。他們創(chuàng)新性地使用3D打印技術,生成了從低相似度到高度精確的擬態(tài)昆蟲模型,并測試了鳥類和無脊椎動物捕食者對這些模型的行為反應。





研究亮點
●首次使用3D打印技術創(chuàng)建精確可控的擬態(tài)昆蟲模型,實現了對擬態(tài)準確性的細致操控
●發(fā)現鳥類對擬態(tài)昆蟲有極強的識別能力,顏色和大小是最關鍵的模仿特征
●證明不同捕食者(鳥類、螳螂、跳蛛、蟹蛛)對擬態(tài)準確性有不同的敏感程度


這項研究通過嚴謹的實驗設計,量化了擬態(tài)準確性對生存的影響,闡明了不同捕食者在擬態(tài)識別中的差異性策略,為理解自然選擇和進化適應性提供了實驗證據和定量分析方法。

原文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41586-025-09216-3



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