形状记忆材料,作为智能材料领域的重要分支之一,可记忆临时形状,并在特定刺激后自发回复原始形状。形状记忆聚合物(SMP)具有多触发条件、灵活的可编程能力、广泛的结构设计(可逆相与不可逆相)、良好的可调控特性、易于设计与精确调整等优势,近年来得到快速发展。半结晶性聚合物左旋聚乳酸(PLLA)因其良好环境友好性、生物相容性、力学性能好和易加工性,成为SMP的优异选材。然而,PLLA作为SMP使用,长期面临形状记忆所需固定相缺失、形状回复率低以及高温模量低等问题,严重限制了其应用。因此,本工作基于热处理、共混和交联等策略,通过辐射方法,成功实现了PLLA内单重和多重网络结构的有效构筑,包括通过冷结晶和熔体结晶方法构筑PLLA碎小晶体/无定形网络、利用高能射线改性填料引入的无机网络以及结合交联剂和高能射线而构建的三维交联网络结构等;上述网络结构的存在,一方面,有效了提升PLLA的形状记忆/回复性能以及力学性能;另一方面,赋予PLLA多重形状记忆特性。基于上述网络结构,我们阐明了PLLA结晶行为与网络结构之间相互影响的规律,并据此实现了其性能的进一步优化。论文具体研究内容如下:(1)PLLA形状记忆性能及其对结晶处理的依赖性通过冷结晶和熔体结晶的热处理方式构筑了PLLA的晶体网络,该网络结构可通过热处理温度和时间进行有效控制;在形状记忆循环过程中,PLLA碎晶和无定形部分分别充当形状固定相和形状回复相,玻璃化转变温度作为形状记忆开关温度;在上述以玻璃化转变温度为开关温度的SMP中,所有样品均表现出较高的形状固定率;而其回复率与回复应力(高温模量)则显著依赖于PLLA的晶体结构:当PLLA结晶度低于6.5%时,晶体结构微小,PLLA形状回复率较高;同时,晶体结构的存在,大幅提高了样品的高温模量;当结晶度高于6.5%时,虽然高温模量有较大幅度的提高,但样品因不可逆形变的出现,导致形状回复性能下降;(2)GO-g-PVAc在PLLA形状记忆中的双重作用研究通过γ射线辐射诱导聚合法,在氧化石墨烯的表面成功接枝了PVAc链,接枝率高达31.9%;PVAc的成功接枝,导致氧化石墨烯的片层变厚,堆叠层间距变宽,并有效防止了石墨烯片层之间的团聚,从纳米尺度上分散石墨烯;而GO-g-PVAc在PLLA基体中扮演了双重角色:一方面,PVAc与PLLA热力学相容,两者间的链缠结作用使PLLA与石墨烯间的界面作用力更好,促使GO-g-PVAc良好地分散与PLLA基体中,从而提高了其高温模量及形状回复力;另一方面,石墨烯的网络作为形状记忆中的硬段,在形变过程中可以储存更多能量,显著提高了PLLA的形状回复率(角度模式下,达到96.8%);(3)具有交联和微晶双网络的PLLA形状记忆性能研究交联剂三烯丙基异氰脲酸酯(TAIC)与PLLA,相容性良好,高含量(10%)下,仍无团聚现象;在γ射线诱导下TAIC将PLLA交联,交联程度与TAIC含量、辐射吸收剂量正相关,调节两者的数值可以将PLLA的交联凝胶含量控制在18~98%之间梯度变化;吸收剂量为30kGy时,所得适度交联的网络结构在PLLA形状记忆中起到多种作用:首先,该网络将PLLA高温模量(80°C)从1.03 MPa提升至2.03 MPa,并维持PLLA断裂伸长率高于400%;其次,在T_g作为开关温度的二重形状记忆中,晶体网络和交联网络共同充当硬段,有效提高了形状回复率,且多次循环回复率稳定;最后,交联网络赋予PLLA三重形状记忆性能,TAIC含量为1%时,表现出最佳的形状记忆性能;(4)基于PLLA结晶行为与交联网络相互影响的形状记忆性能优化系统研究了PLLA结晶行为与交联网络之间的相互影响规律,结果表明:一方面,交联网络限制PLLA的结晶,主要体现为结晶速度下降,最大结晶度下降,片晶的厚度变薄;另一方面,结晶行为及其排出作用诱导了TAIC的选择性分布及辐照交联的均匀程度,即TAIC在PLLA结晶过程中被排出到晶区外,先结晶(结晶度为37.0%)后辐照产生非均匀交联网络;在形状记忆循环,特别是熔点以上的降温过程中,相较于均匀交联网络,非均匀交联网络对结晶行为的抑制作用减弱,导致PLLA结晶度提高,据此实现了多重形状记忆中形状固定率的提高,为构筑高性能形状记忆材料提供了新的思路。