《Advances in Materials Science and Engineering》：Artificial Muscles for Footwear Technology: Knitting Structures With Variable Elasticity
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这篇论文综述了一种创新的智能鞋履中底技术。研究者将镍钛（NiTi）形状记忆合金（SMA）线以两种手工针织图案（A和C）嵌入多层硅胶基材（Shore A12, A20, A30），制成“人工肌肉”复合材料。实验表明，该复合材料可通过电刺激（0-19 V）动态调节其压缩刚度（最高变化达36.54%）和应力松弛行为，使其能在柔软和刚硬模式间切换，为步态阶段或负载速率自适应的鞋类提供了可调、耐用的解决方案。
引言
鞋履在人体健康中扮演着重要角色，它可以降低跌倒风险、增强缓冲、减轻疼痛和功能障碍。然而，目前市售鞋履的中底通常提供固定的缓冲和弹性水平，无法根据步态阶段或负载速率进行动态调整。现有研究指出，足部肌肉控制虽能为步态提供额外支持，但其补偿能力有限，例如在军事新兵训练中，控制肌肉的疲劳被认为是导致应力性骨折和疼痛的因素之一。同时，纵向弯曲刚度（Longitudinal Bending Stiffness, LBS）等可调机械性能在理解鞋履对运动表现的影响中日益受到重视。智能材料，特别是形状记忆合金（Shape Memory Alloy, SMA），因其能够可逆地在两相之间转换，为开发新型、更智能的执行器提供了可能，可用于改变鞋类等产品的刚度，从而改善运动表现并降低损伤风险。本研究的目的是开发一种新型的自适应“人工肌肉”中底复合材料，旨在通过嵌入SMA线来动态调节其压缩刚度和应力松弛行为，以弥补现有被动或半被动鞋履解决方案在实时适应性方面的不足。
方法
机械测试与表征
本研究开发了一个支撑结构，用于测试多种针织技术。目标是研究不同硅胶肖氏硬度（Shore A12, A20, A30）对这些“人工肌肉”机械性能，特别是压缩过程中应力性能的影响。通过检查各种针织图案，旨在确定嵌入镍钛诺（Nitinol）线的最佳配置，以实现中底的可变硬度和改善的弹性。研究还包括对中底压缩特性、循环加载卸载行为、以及与材料类型、驱动状态和针织图案相互作用的分析。此外，还进行了蠕变和松弛测试以评估长期压缩行为，并进行统计分析以确定不同材料和针织图案之间的性能显著差异。
嵌入技术：针织图案
研究开发了嵌入技术，称为针织图案，通过手工将SMA线编织到不同硬度的硅胶基材中。使用的SMA是一种镍钛合金（Flexinol?），能够收缩其长度的2%–5%。在嵌入过程中，SMA线通过一系列相邻的管道沿着一行来回编织。研究测试了两种图案：
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针织图案A：SMA线沿第一行在第一方向上以来回图案编织，然后沿第二行在相反的第二方向上以来回图案编织。
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针织图案C：使用两根SMA线。第一根从基材一侧边缘开始，沿第一方向以来回图案编织到中点，然后沿相反的第二方向编织。第二根线从另一侧边缘开始，执行类似操作，在中点交汇。
测试样本
测试样本为体积网状结构，由多层硅胶管以+45°和-45°交替排列构成。管子外径4 mm，壁厚1.2 mm，每层相邻管子轴心间距6 mm。样本测试区域对应鞋履的足跟部分（Section A）。基材使用Ultimaker S3 3D打印机和PVA水溶性支撑材料制造模具，固化后溶解PVA，并将0.51 mm直径的Flexinol?镍钛诺线根据图案A或C手工编织穿过相邻管道，形成统一的“人工肌肉”网络。这个相互连接的管道网络强制所有单元均匀变形，改变管几何形状（直径、壁厚、层间距）或重新布置SMA线（针织图案）直接影响压缩应力的分布和松弛。
鞋履机械测试
测试在50 kN的英斯特朗（Instron）5969试验机上进行。
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压缩位移测试：在位移控制下进行。对于针织图案A，电压范围为0 V至14 V；对于图案C，为0 V至10 V。在每个电压状态下，以60 mm/min的速度进行4次加载-卸载循环。初始夹距为30 mm，负载施加点（12.5 mm圆）之间的位移为12.5 mm，启动点速度为200 mm/min。
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蠕变与松弛测试：在12.54 mm的恒定位移下保持120秒，测试不同电压水平下的行为。图案A测试电压为0 V, 14 V, 19 V；图案C为0 V, 8 V, 14 V。
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数据分析与统计方法：使用SPSS、Python的Spyder IDE 5.5.1和Microsoft Excel分析数据。压缩测试采用多元方差分析（MANOVA），蠕变和松弛测试采用独立样本t检验。p< 0.05被认为具有统计学显著性。
结果
硅胶基材的压缩强度
压缩测试结果（应力-应变曲线）显示，在不同硅胶基材和针织图案组合下，施加电压（ON状态）均能提高压缩应力。
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A12基材：图案C产生的应力增加百分比（26.99%）高于图案A（20.44%）。
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A20基材：图案C产生的应力增加百分比（27.79%）显著高于图案A（7.83%）。
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A30基材：图案C产生的应力增加百分比（21.96%）高于图案A（16.40%），并且达到了所有测试组合中最高的应力值。
总体而言，在所有材料中，针织图案C在最小和最大压缩应力之间 consistently 表现出比图案A更高的百分比增加，表明图案C在压缩载荷下允许更大的变形，具有更高的适应性。而图案A则表现出更刚性的响应，在负载下提供更大的稳定性但适应性较差。在所有测试组合中，硅胶A30与针织图案C的组合在电驱动下表现出最高的应力值和ON/OFF状态间的最大差异，突显了其在电驱动下承受压缩应力的卓越能力。
统计分析
MANOVA结果显示，材料（硅胶基材硬度）、驱动状态（ON/OFF）和针织图案对因变量（时间、位移、力、应变、应力）均有显著的主效应（所有p< 0.001）。其中，驱动状态的影响最大（部分η2= 0.171），其次是材料（部分η2= 0.074）和针织图案（部分η2= 0.043）。材料与驱动状态、材料与针织图案、驱动状态与针织图案之间也存在显著的交互作用，但效应量小于主效应。事后多重比较（Tukey HSD和Bonferroni）证实了不同材料（A12, A20, A30）在所有因变量上均存在显著的平均差异。
蠕变与松弛
蠕变和松弛测试结果进一步验证了压缩测试的发现。在A20和A30基材上，针织图案C在驱动状态下产生的应力增量再次高于图案A。
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A20基材：图案C在ON和OFF状态间的应力变化百分比为36.54%，是所有测试中最高的；而图案A为16.46%。
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A30基材：图案C的应力变化为0.0035 MPa，图案A为0.0029 MPa。
分析表明，人工肌肉材料，特别是A20和A30与不同针织图案的组合，在电压等外部刺激下表现出一系列的机械适应性，可以动态调整其刚性，在受控的电压或热量变化下变软或变硬。电压与压缩应力之间的关系显著，表明电压可以作为可靠的外部控制来调节刚度和柔软度。
鞋履对比
将智能复合材料的测试结果与当前市售跑鞋的足跟压缩数据进行比较。在相同的12.5 mm位移下，通过力值推断其相对刚度。
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测试的跑鞋中，On Cloudflyer 4的足跟材料最硬，Nike Air Zoom Tempo Next%最软。跑鞋的力值范围大约在349 N到497 N之间。
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智能复合材料展现出广泛的力值范围（约239 N至1030 N），覆盖了市售跑鞋的软硬度区间。例如，A12基材配合图案A的力值范围（317 N OFF 至 400 N ON）覆盖了类似Adidas Adizero Adios Pro 3的软质缓冲鞋范围；A20基材配合图案C的范围（410 N OFF 至 569 N ON）则覆盖了更硬的鞋底范围。
这表明，所提出的智能复合材料中底系统有潜力用单一可配置材料替代多种传统缓冲类型，提供可动态调整的刚度曲线。
讨论
研究发现，硅胶基材硬度、SMA驱动状态和针织图案共同影响着智能复合材料的机械性能。更硬的A30硅胶产生的绝对应力值最高，而更软的A12硅胶由于能更有效地耗散变形，将SMA收缩转化为整体应力的效率较低。针织图案C在对称、双向的SMA布线方式下，能实现更高效的载荷传递和跨多细胞结构的协调变形，因此比单向布局的图案A产生更大的驱动引起的刚度变化。这种动态调整机械性能的能力为增强性能、适配性、平衡控制、压力分布和舒适度提供了多功能和可定制的解决方案。该复合材料的受控孔隙结构使其能够模仿肌肉组织的粘弹性行为。当SMA线收缩时，孔隙被有选择地减少或重新定向，产生类似于肌肉纤维在收缩过程中被募集时所观察到的局部密度和有效刚度的变化。
结论
本研究旨在评估硅胶基材硬度、SMA驱动状态和针织图案如何影响用于自适应鞋履应用的人工肌肉的刚度、适应性和压缩行为。压缩和蠕变-松弛实验的结果清楚地证明，每个因素在塑造复合材料的机械响应方面都发挥着重要作用。在测试的配置中，针织图案C与硅胶A30的组合 consistently 在驱动下表现出最高的应力响应，在蠕变和松弛过程中压缩应力增加高达36.54%。这些发现证实了电驱动在调节中底刚度和弹性方面的有效性，为根据用户需求定制的可定制鞋履系统打开了大门。这种适应性材料行为在运动表现、损伤预防和康复方面具有潜在应用。未来的研究将侧重于长期耐久性和实际使用验证，以确认其持续性能。
