形状记忆合金（Shape memory alloy，SMA）是一种新型的智能材料，其特性为在特定温度下可以恢复原始形态，一般而言这种特性的发生环境为高温，其所具有的超弹性效应、高电阻特性、在不同的温度下具有的弹性模量可变性和自我恢复功能是一般金属材料不能实现的。随着科学技术的不断创新，这种类型的合金在材料领域地位也不断上升，科研人员的努力探索也使得形状记忆合金的发展更具有现实意义。
超弹性轮胎
NASA格伦研究中心自20世纪80年代以来就开始在太空技术中应用形状记忆合金，包括NASA的探路者火星探索器。在大多数情况下，它们用于一次性天线或货物部署、拔钉器或其他一次性的设备。而航空标准则要严格得多，设备必须执行数百万次循环。
NASA格伦SMA团队开发了一种非充气的轮胎。这种超弹性轮胎本是为未来的月球和火星任务而开发的，但它是目前地球上充气轮胎的可行替代品。这项技术是受到阿波罗登月轮胎的启发，使用高应变的形状记忆合金作为承载部件而不是典型的弹性材料，这导致轮胎能够承受过度变形而没有永久性损坏。
使用形状记忆合金作为径向加强元件也可以增加轮胎的承载能力。超弹性轮胎提供与传统充气轮胎相同或更高的牵引力，消除了被刺穿或“充气不足”的情况，从而提高了汽车的燃油效率和安全性。而且，该轮胎设计不需要内框架，其既简化又减轻了轮胎/车轮组件的重量。
该轮胎目前已经可以投入使用
NASA格伦SMA团队的这项创新轮胎利用形状记忆合金（主要是NiTi及其衍生物）作为承载部件。这些形状记忆合金能够承受显著的可逆应变（高达10%），使得轮胎在经历永久变形之前能够承受比其他非充气轮胎更大的变形量。
在NASA格伦研究中心测试中的形状记忆合金轮胎
通常使用的弹性塑料材料（例如弹簧钢，复合材料等）在屈服之前只能承受约0.3-0.5%的应变。因此，使用NiTi形状记忆合金产生超弹性轮胎，该轮胎几乎不受塑性变形的影响。此外，形状记忆合金的使用提供了对作为变形函数的有效刚度的增强控制，提供增强的设计多功能性。例如，可以使Glenn超弹性轮胎随着偏转增加而变软，从而减少在高变形事件期间传递到车辆的能量。此外，与弹簧相反，使用径向加强件形式的形状记忆合金提供了更大的承载潜力和改进的设计灵活性。这种类型的柔性轮胎将允许在越野应用中增加行驶速度。
变形机翼
传统的飞机技术会有很多活动部件，执行器、电缆、电机、润滑剂、液压齿轮和其他所需的螺钉都会使这些部件在任何飞机上占据重量和宝贵的空间资源。
NASA格伦研究中心的工程师则通过形状记忆合金来制造变形机翼。由形状记忆合金制成的零件通常是传统零件尺寸和重量的10%到20%，飞机制造商、研究人员和NASA等政府机构可以使用这些金属来做更多的工作，而不仅仅是减少燃料费用。形状记忆合金也可以用于将运动部件添加到平面上，使用传统的机械装置在尺寸和重量上往往太过冗余。温度激活的折叠式机翼将允许航空母舰在甲板上塞入更多的战斗机。这项技术甚至可以平息声波轰鸣声，为协和式超音速客机的复兴打开大门。
NASA格伦研究中心的工程师Benafan使用长而空心的镍钛合金管替换各种可动翼部件的铰链。这些SMA管执行器能够将300磅重的机翼向上或向下移动180度，这为飞行员提供了另一种在湍流撞击时保持稳定的工具。之后Benafan开始在掏空的F/A-18战斗机机翼内安装形状记忆管，这是对镍钛合金动力翼在不同飞行条件下的表现进行长期测试的一部分。
波音公司的工程师Jim Mabe和他的同事发明了一种降低涡轮发动机噪音的系统。它被称为可变几何形状的“V”，它基本上是一个巨大的额外整流罩，可以安装在涡轮机的外部排气口周围，就是那个整流罩的尾端锯齿形，每个V都用厚厚的形状记忆合金条带螺栓固定。加热时，形状记忆合金会弯曲，这些V的尖端会浸入废气流中，为热空气增加恰当的湍流量以减少噪音。对形状记忆合金的加热越多，其弯曲的越多，所以当处于不同的空气条件下时，可以在V中设置更多的角度。
可折叠机翼
NASA格伦研究中心、NASA阿姆斯特朗飞行研究中心和波音公司的工程师们成功地使用形状记忆合金（SMA）来移动F/A-18大黄蜂战斗机的全尺寸机翼部分。
工程师们拆除了原本F/A-18上旧的136公斤重的机翼部分，使该团队能够可以使用新开发的镍-钛-铪材料机翼折叠整个机翼部分。该团队开发出的新型镍钛铪高温SMA扭矩管执行器，能够施加564Nm的扭矩。
从水平位置开始，SMA执行器根据指令进行电加热和冷却，使机翼上下移动90°。研究人员还能够将机翼部分精确地移动到扫描中的任何选定位置。
到目前为止，SMA执行器已经在远程控制的原型技术——评估研究飞机（PTERA）上进行了测试，但现在NASA正在通过在F/A-18大黄蜂的机翼部分安装SMA执行器来进一步采取措施。在测试期间，执行器不仅能够将机翼向上和向下折叠90度，而且能够非常精确地控制。它通过折叠机动进行管理，用于将战斗机停放在航空母舰上，并将其折叠起来，因为飞机将在模拟实际飞行载荷的条件下飞行。
这次成功的测试是Spanwise自适应翼项目的一个里程碑，该项目正在研究飞机机翼的飞行弯曲或成形部分。形成机翼的能力可以通过减少重量和阻力来提高飞机性能，同时改善飞机控制。
NASA将在后续继续测试F/A-18机翼上的SMA执行器，目的是将扭矩能力提高到2260N，并应用于机翼部分的前缘和后缘。这项研究是NASA的Spanwise自适应机翼项目的一部分，该项目正在研究机上适应性机翼如何提高飞机的效率和控制能力。
无制冷剂制冷系统
德国的一个研究团队开发出了一种先进的加热/冷却系统原型，该系统可以通过压缩和卸载镍钛“肌肉线条”来加热和冷却空气，其效率是热泵效率的两倍或者是空调效率的三倍。该设备不使用制冷剂气体，这意味着它是一种更加环保的加热或冷却空间的方式。
该装置基于某些形状记忆金属合金的特殊性质，在某些情况下，特别是镍钛合金，这些金属在弯曲变形时会吸收大量的热量，然后在允许它们恢复正常形状时释放热量，负载线和释放线之间的差异可高达20℃。因此这种冷却装置在概念上非常简单，它使用覆盖镍钛诺线束的旋转圆筒。电线在通过一侧时被加载，从空气中吸出热量并将其存储起来。然后当它们旋转经过另一侧时，它们被允许弹回形状，将热量倾倒在第二侧。空气吹过每侧的腔室，一侧加热空气和另一侧冷却空气。
德国萨尔州大学的研究小组一直在试验这种装置，以确定导线负载、转速以及应该捆绑多少导线达到最佳收敛，从而在给定的能量输入下创建两侧之间最大可能的热差。最终萨尔大学的团队声称系统的加热或冷却功率比装载和卸载合金线束所需的机械功率高出三十倍，具体取决于所用合金的类型。他们说，这使得他们的新系统的效率是传统热泵的两倍，是传统冰箱的三倍。
这种新技术也是环保的，不会对气候造成危害，因为传热机制不使用液体或蒸汽，因此，空调系统中的空气可以直接冷却而无需中间换热器，也不必使用无泄漏的高压管道。并且镍钛合金是迄今为止高振幅应变控制疲劳环境中已知的最具抗性的金属，因此理论上无需担心其金属疲劳问题，不过这还需要后续的商业应用来进行实际评估。
微型机器人动力
形状记忆合金具有“记住”它们形状的能力，这意味着它们可以变形，然后在加热时恢复到它们之前的形状。然而，现有的形状记忆合金通常仅能够从一种形状改变为另一种形状，或者响应于一种特定的温度变化。通过开发功能梯度形状记忆合金，一组英国研究人员希望在材料的不同点修改这些特性。以这种方式，材料可以响应于装置上的各个点处的不同温度而改变其形状。
英国Heriot-Watt大学的Duncan Hand教授正在开发一种新型合金，以应用于更复杂和可控制的微型机器人。为了生产这种先进的材料，研究人员正在开发一种称为功能分级激光诱导正向转移（FG-LIFT）的新技术。
该技术使用脉冲激光将层叠在透明聚合物上的金属薄膜如镍、钛或铜沉积在基板上。因此这种技术可以像老式的打字机色带一样，将各种金属薄膜一层层地打印到[接收器]基板上，所以可能会放下三层钛，四层镍和一层铜。通过这种方式，该过程可以构建三维元素，该团队将其描述为体素，由不同金属层组成。然后可以对材料进行热处理，以仔细控制每个体素中金属层之间的扩散过程，使研究人员能够精确控制材料的成分。
通过将体素添加到一起，研究人员可以构建在材料的特定点处具有不同属性的3D微结构。因此，该设备的某些部件可能是形状记忆合金，有些部件不会产生这种影响，有些部件将采用不同温度下运行的形状记忆合金。
水母机器人
印度机电一体化仪器实验室IITIndore的一个团队开发了一种基于形状记忆合金聚合物的软机器人水母，用于使用智能和柔软材料进行无噪声海洋生物监测。软机器人技术是机器人技术领域的一种新兴多米动力，SMA可以作为柔性执行器技术的合适选择，以模仿生物体的姿态。它是一种智能材料，可以从诱导变形中恢复，并在加热时恢复其记忆形状。
该团队已在实验室环境中对开发的机器人进行了测试，并实现了1cm/s的运动。该装置使用基于SMA弹簧的机构来模拟鱼尾后翅的颤动，从而产生推动机器人鱼的推进力。开发这种软机器人的好处是它们允许无噪音驱动和简单灵活的设计，从而消耗更少的制造时间。基于SMA线的聚合物结构的连续加热和冷却负责其身体的触角膨胀和收缩，其产生推力以使水母机器人在水中移动。
柔软和智能材料的结合使其能够模仿和创造灵活的结构和复杂的运动，如真正的水下生物。这些机器人可以用于许多应用，例如通过一些高度智能化的水下相机进行水下生物或珊瑚礁研究，或者一些来自水下的间谍行为，以避免通过水资源产生的不必要的威胁。
形状记忆合金轴承
NASA的摩擦学和旋转机械专家Christopher DellaCorte在尝试使用镍钛合金制造球形轴承，因为传统的滚珠轴承在极端环境下，特别是在航空航天飞行时，容易生锈和凹陷。但镍钛合金与传统轴承钢不同，镍钛合金由镍和钛组合而成，通常与其他金属结合。最常见的合金是Nitinol 55，一种众所周知的形状记忆合金（SMA）。SMA是高弹性材料，可以扭曲和弯曲，但仍然可以恢复其原始形状。
DellaCorte最初对测试任何Nitinol材料作为滚珠轴承持怀疑态度。因为这种尺寸不稳定的材料很难产生良好的轴承，因为轴承需要有精确的尺寸，并且不会随着时间而改变。精密的航空航天和商用飞行仪器保持尺寸稳定性至关重要，镍钛合金不能确定能够满足这一要求。它也必须是非磁性的，非常坚硬并且能够承受重摩擦——所有这些都会损害飞行能力。而测试使用的合金版本名为Nitinol 60，它非常稳定并且可以通过仔细的热处理使其变硬。DellaCorte和来自NASA格伦研究中心和雅培球公司的技术专家团队决定对其进行测试。
最终他们得到了高质量的Nitinol轴承球，其工作原理与超硬橡胶类似。这种新型球轴承的一种商业应用是用于机翼部件，因为这种金属不受用于在低温下处理飞机的腐蚀性除冰剂的影响。该团队目前还在对这种轴承进行进一步的测试。
总结
形状记忆合金高端产品应用主要集中在航空航天领域，而我国目前的形状记忆合金应用还主要集中在医疗器械领域，其他领域虽有少量应用，但整体上讲还没有打开市场，因此，我国未来在形状记忆合金的应用发展方面可以更多关注航空航天、机器人动力等先进领域。
1主要参考文献：
[1].Superelastic Tire. A viable alternative to the pneumatic tire[Z] National Aeronautics and Space Administration. 2016-06-21. https://technology.nasa.gov/patent/LEW-TOPS-99
[2].NICK STOCKTON. THESE SHAPESHIFTING METALS COULD BE THE FUTURE OF FLIGHT. [OL] wired.com. 12.03.17. https://www.wired.com/story/shape-memory-alloys/
[3].David Szondy. NASA uses shape memory alloy to fold F-18 wing.[OL] newatlas.com. August 25, 2018. https://newatlas.com/nasa-shape-memory-alloy-f-18-test/56042/
[4].Loz Blain. Refrigerants not required: Flexible metal cooling prototype demonstrates extreme efficiency. [OL] newatlas.com. March 13, 2019. https://newatlas.com/shape-memory-alloy-nitinol-heating-cooling/58837/
[5].Helen Knight. Shape memory alloy makes moves for micro-robots.[OL] heengineer.co. 16th May 2019. https://www.theengineer.co.uk/shape-memory-alloys/
[6].PTI. IIT Indore develops prototype 'jellyfish' robot to record marine life.[OL] theweek.in. August 04, 2019. https://www.theweek.in/news/sci-tech/2019/08/04/iit-indore-develops-prototype-jellyfish-robot-to-record-marine-life.html
[7].Staff Writers. Perseverance is key to NASA's advancement of alloys for bearings and gears.[OL] spacedaily.com. Cleveland OH （SPX）。Jul11, 2019. http://www.spacedaily.com/reports/Perseverance_is_key_to_NASAs_advancement_of_alloys_for_bearings_and_ge
免责声明：本网站所转载的文字、图片与视频资料版权归原创作者所有，如果涉及侵权，请第一时间联系本网删除
容大检测项目推荐
氢致开裂试验（HIC试验）SSC硫化氢腐蚀应力导向氢致开裂(SOHIC)黄铜耐脱锌腐蚀性能评定酸性盐雾腐蚀试验点腐蚀评价缝隙腐蚀API 622试验API 624试验