在自然界，许多植物和动物都依靠“瞬间变形”完成关键动作：捕蝇草能在不到 0.1 秒内合拢叶片捕捉猎物，狸藻能在毫秒之间吸入昆虫。这些惊人的动作并非依靠复杂的肌肉控制，而是通过先储存弹性能量、再在触发时瞬间释放完成的。这种“弹跳式”变形既快、又可逆、还极其节能——是自然界最精妙的结构智慧之一。受到这种生物“弹跳式”变形的启发，科研人员多年来尝试在人工材料中复制类似的机制， 但整体仍受限于形态数量少、设计空间窄、制备后难以修改等问题。尤其在三维自支撑结构中，要像自然界那样实现多样化、可逆的快速形变，一直是工程和科学界的共同挑战。

  2025年10月10日，美国北卡罗来纳州立大学尹杰教授课题组在Nature Materials 期刊在线发表题为 “Reprogrammable snapping morphogenesis in ribbon-cluster meta-units using stored elastic energy” 的研究论文。他们提出了一种全新的解决方案——“灯笼状带簇超材料单元”。这是一种能在三维空间中通过弹性能存储和释放来实现多稳态形变的结构。通过压缩或扭转，单个单元就能展现出超过十三种不同的稳定形态，并可在单稳态、双稳态、三稳态甚至四稳态之间以及十余种不同三维形态之间快速切换，其形变还可通过磁场实现远程、非接触控制。这一发现不仅突破了传统超材料设计的局限，也为未来的软体机器人、可展结构和流体控制器件打开了新思路。论文第一作者为洪尧烨博士。

从一张薄膜到可编程多稳态灯笼

  研究团队提出了一种简洁高效的“剪与粘”制备方法：将聚合物薄片（如 PET 膜）裁剪成菱形平行四边形，并在中部切割出多条平行细带。上下两端的实心边带再进行连接，即可形成一个自支撑的三维灯笼结构。看似简单的结构，却蕴含丰富的几何约束与能量机制。研究发现，结构的第一个欧拉角 β（即带条拼接角度）控制了系统初始的储能格局。

  当 β = 0 时，条带保持平直、能量最小；随着 β增大，条带被迫弯曲与扭转，储存弹性能量，并在压缩时触发“弹跃”转变。通过调控 β，单个单元即可在稳定、单稳态、双稳态之间自由切换，实现可预测的能量景观与形态路径（图1）。

图1:多稳态剪纸灯笼

翻转实现可重编程的形态进化

  更令人瞩目的是，该系统在制备完成后依然具备机械可重构性。研究团队引入第二个欧拉角α（翻转角），使得结构的上下边界可以在里外翻转间重新分配储能。通过六种排列组合翻转上下边界，单个单元可以在完全不同的三维形态之间自由切换——如“花瓶”“沙漏”“锥体”等（图2）。每一种形态在压缩，扭转，或者同时压缩和扭转作用下，都有不同的能量曲线和变形模式。这意味着，翻转角α的调节让结构具备了可重构、多态演化的能力。换言之，α 赋予了超材料“可重写的机械代码”，让结构具备持续进化与功能再编程的能力。

图2： 可重构，可重编程灯笼

形态“路线图”

  研究团队进一步引入了第三个欧拉角，扭转角γ，用于调控整体扭转。γ 的变化会改变形态切换的能量屏障，从而触发不同的“弹跃路径”：例如从“花瓶”跳变为“沙漏”，或转化为“陀螺”。研究人员基于三角联动关系，绘制了一个“形态–失稳相图”。这张图就像一幅三维路线图，标示出不同角度组合对应的形态分布。借助它，可以从目标形态反推设计参数，实现结构的“逆向设计”。从此，复杂的弹跳变形不再依赖反复实验或直觉，而可像导航一样精准规划。

图3: 形态–失稳相图

远程磁控与仿生应用

  为了让灯笼“动”起来，研究团队在结构上加了一层薄薄的磁性膜。这样一来，只需改变外部磁场方向，就能让它在 0.06 秒内迅速闭合成“花苞”，再在 0.04 秒内重新绽放。他们展示了多种典型应用（图4）：

• 非侵入式仿生抓取器：可在水下快速包裹并抓取鱼类或柔软生物体，实现温柔而高效的捕获与释放；

• 可控流体阀门：结构在“花瓶态”时流体可通过，跳变为“沙漏态”时则可瞬间关闭通道，实现快速流体调控；

• 可展开机械元件：紧凑结构可在毫秒级时间内释放储能，迅速膨胀至高大形态，用于打开塌缩管道或柔性封装。

  整个系统无需复杂的气动或电控管线，仅依靠磁场即可实现高效、可逆的动态形变，展现出极高的实用潜力。

图4:远程磁控机械软抓手和流控的应用

从数学模型到可编程力学

  为了揭示这种灯笼形变背后的原理，团队还构建了一个数学模型，揭示结构角度参数与能量分布、形态转变之间的定量关系。“这个模型让我们能够预先设计目标形状、调节稳定性，并控制能量释放的强度，”论文第一作者洪尧烨博士介绍说。“这些能力对于实现功能化设计至关重要。”

  尹杰教授进一步指出：“我们的研究不仅复制了自然界的弹跃失稳现象，更建立了可重编程的力学设计框架，为智能材料、软体机器人及可展结构的研发提供了全新思路。”

展望：让结构具备“物理智能”

  这种“灯笼状带簇超材料”用极简的几何构造实现了复杂的形态切换， 为可多模态重构智能结构提供了新的力学框架。未来，它或将被拓展到更大尺度、更复杂的系统，比如通过多个单元组成“灯笼阵列”，实现群体式协同变形， 让材料具备更高层次的“结构智能”；或结合液晶弹性体、高分子凝胶等材料，让结构具备环境感知与自适应能力。也许未来的机器人或机械电子设备，不再靠程序运行，而是靠结构本身思考与行动。

  原文链接：https://www.nature.com/articles/s41563-025-02370-z

Join Jie Yin Lab – Ph.D. Fall 2026

北卡罗来纳州立大学尹杰教授课题组诚邀优秀博士生加入！

研究方向：

• 物理智能软体机器人

• 形变机械超材料

• 医疗健康与可持续应用

为什么加入该团队？

• 实验室成果丰富：90+顶尖期刊论文（PNAS、Science Advances、Nature Communications、Nature Materials、Advanced Materials）

• 导师荣誉：美国白宫总统青年科学家与工程师早期成就奖（PECASE）、美国国家科学院PNAS Cozzarelli奖、NSF CAREER奖及Extreme Mechanics Letters青年科学家奖。

• 跨学科创新平台，探索智能材料与机器人前沿

• 机会：与国际顶尖团队合作，参与世界领先科研，培养未来科研与工程能力

申请截止：2025年12月15日，2026年秋季入学

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