CN108788154A - 一种具有大变形功能的智能结构的4d打印方法及其产品 - Google Patents
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Abstract
本发明属于増材制造领域，并公开了一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法及产品，该方法包括下列步骤：(a)构建待打印智能结构的三维结构，该待打印智能结构呈多孔梯度网络结构，且在竖直方向上自上而下依次孔隙的体积分数自上而下依次减小的三层；(b)建立智能结构的三维模型；(c)选取记忆合金粉末作为原料，采用3D打印技术打印三维模型；(d)打印获得的智能结构保温，冷却，外场刺激，以此获得变形的智能结构，对该变形的智能结构进行性能测试，根据性能需求选择所需的智能结构。通过本发明，获得的产品对变化的外界环境即时响应，且始终保持预期的最优状态，同时，不受结构复杂性的限制，满足力学性能和疲劳性能等方面要求。
Description
技术领域
本发明属于増材制造领域，更具体地，涉及一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法及其产品。
背景技术
智能材料是一种能感知外部刺激，能够判断并适当处理且本身可执行的新型功能材料。智能材料是继天然材料、合成高分子材料、人工设计材料之后的***材料，是现代高技术新材料发展的重要方向之一，将支撑未来高技术的发展，使传统意义下的功能材料和结构材料之间的界线逐渐消失，实现结构功能化、功能多样化。一般说来，智能材料有七大功能，即传感功能、反馈功能、信息识别与积累功能、响应功能、自诊断能力、自修复能力和自适应能力。
形状记忆合金作为智能材料的一个重要分支，它是自执行智能材料的一种。由于具有多种特殊性能，如伪弹性、形状记忆效应、生物相容性、高的比强度、高耐蚀性、高耐磨性、良好的抗疲劳性能，被广泛应用于航空航天、医疗和汽车等领域。然而，由于形状记忆合金严重的加工硬化和伪弹性，传统冷加工方法会造成严重的刀具磨损、费时以及低维畸变，传统的热加工方法受限于材料的复杂性和力学性能，复杂构件无法实现整体加工。
4D打印技术是最近提出来的新型成型加工方法，与3D打印相比特点在于可以根据外界条件实现自我变形，可变形材料会在指定环境变形为所需的形状。现有的4D打印技术中，成型过程受结构复杂性的限制，不容易满足力学性能和疲劳性能等方面要求，并且成型的产品不能对变化的外界环境做出及时响应，且应用范围有限。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法及其产品，通过构建呈多孔网络且在孔隙体积分数逐渐递减的智能结构，其目的在于使这种梯度多孔结构在弯曲变形后孔隙的体积分数基本保持一致，另外，通过选用记忆合金作为打印的原料，进一步使得智能结构变形量超过40％，最后通过在外场激励下发生弯曲、扭曲、膨胀等自我变形最终达到预设三维空间构型，由此达到可以根据任务需求自主改变结构形态，并对变化的外界环境做出即时响应，以始终保持预期的最优状态的目的。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
(a)构建待打印智能结构的三维结构，该待打印智能结构呈多孔网络结构，且在竖直方向上自上而下依次分为三层，分别为近端层、过渡层和远端层，每层划分为多个均匀分布的单元拓扑，且每层中孔隙的体积分数自上而下依次减小，以此形成多孔梯度结构；
(b)设定所述智能结构的孔隙率、每层的所述单元拓扑的尺寸参数、以及多孔网络的形状，利用该智能结构构建待成形零件的三维模型；
(c)选取记忆合金粉末作为原料，采用3D打印技术多次打印所述三维模型，由此获得多个成形零件；
(d)将步骤(c)中获得的多个成形零件保温，冷却，然后将冷却后的多个所述成形零件进行外场刺激，以此获得多个变形的成形零件，对该多个变形的成形零件进行性能测试，根据性能需求选择满足性能需求的成形零件。
进一步优选地，在步骤(a)中，所述近端层中所述单元拓扑的体积分数为5％～15％，所述远端层中所述单元拓扑的体积分数为15％～25％。
进一步优选地，在步骤(b)中，所述孔隙率的范围为75％～85％。
进一步优选地，在步骤(b)中，所述多孔网络的形状优选采用菱形、三角形、矩形、不规则多边形以及椭圆形。
进一步优选地，在步骤(c)中，所述记忆合金粉末的直径为20～40μm。
进一步优选地，所述记忆合金优选采用Cu-Al-Ni系、Ni-Ti系或Fe系合金。
进一步优选地，在步骤(c)中，所述激光功率为150W～400W，扫描速度为400mm/s～900mm/s。
进一步优选地，在步骤(c)中，所述保温和冷却温度之间温度差为180℃～200℃。
进一步优选地，在步骤(d)中，所述外场刺激优选采用应力激励、电激励、或磁激励。
按照本发明的另一方面，提供了一种如上述所述的4D打印方法获得的产品。
优选地，
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
1、本发明通过构建多孔梯度的智能结构，并利用3D打印该智能结构形成的产品，以此形成4D打印，智能该结构包括多孔网络和孔隙体积分数呈梯度分布，一方面多孔结构具有相对密度低、比强度高、比表面积高、重量轻等优点，用多孔结构代替实体结构能使变形构件具有更高的性能，另一方面由于变形构件在弯曲变形过程中各部分孔隙的变形量有所不同，采用梯度孔隙可以使变形后构件的孔隙体积分数更加接近，使得变形构件趋于各向同性；
2、本发明以高孔隙率的梯度多孔结构作为变形单元，可以实现变形量超过40％的金属大变形构件的突破，通过增材制造的方法，可以大大扩展复杂大变形构件在工业领域的应用范围；
3、本发明利用形状记忆合金材料作为变形材料，考虑成型构件的结构变形特征、设计参数、成型工艺、激励特性和最终结构目标等信息，设计初始构型，实现复杂智能变形结构的快速制造，简化了成型制造装备，简化了产品设计、制造和装配工艺；
4、本发明通过采用4D打印技术加工智能材料，成型后在外场激励下发生弯曲、扭曲、膨胀等自我变形最终达到预设三维空间构型，根据任务需求自主改变结构形态，并对变化的外界环境做出即时响应，以始终保持预期的最优状态，同时，成型过程不受结构复杂性的限制，与传统制造方法相比，更容易满足力学性能和疲劳性能等方面要求；
5、本发明克服智能变形结构传统加工装备复杂、工艺复杂、成型困难等问题，采用高能束增材制造可获得较高的加工精度。
附图说明
图1是按照本发明的优选实施例所构建的智能变形结构的4D打印方法的流程图；
图2是按照本发明的优选实施例所构建的Schwartz diamond单元拓扑结构示意图；
图3是按照本发明的优选实施例所构建的智能变形结构的立体结构示意图；
图4是按照本发明的优选实施例所构建的智能变形结构的截面示意图；
图5是按照本发明的优选实施例所构建的智能变形结构变形前后对比示意图；
图6a是按照本发明的优选实施例所构建的多孔网络形状为菱形的智能变形结构；
图6b是按照本发明的优选实施例所构建的多孔网络形状为三角形的智能变形结构；
图6c是按照本发明的优选实施例所构建的多孔网络形状为矩形形的智能变形结构；
图6d是按照本发明的优选实施例所构建的多孔网络形状为椭圆形的智能变形结构。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
一种4D打印成型具有大变形功能智能结构的方法，包括以下步骤：
1)首先设计具有大变形功能的智能结构初始构型，建立其计算机三维模型。采用形状记忆合金作为变形基体的材料，其结构为梯度多孔点阵结构，孔隙率可控，最高孔隙率可达75％～85％以上，孔隙率越大质量越轻，在该范围内的智能结构既能满足性能的需求，又减轻了重量，设计的智能变形结构单胞初始构型的直径、壁厚以及多孔结构的网格类型等；
2)采用高能束增材制造技术，作为形状记忆合金打印20～40μm，层厚为0.04mm，激光功率为150W～400W，扫描速度为400～900mm/s，扫描间距为0.09mm，扫描策略旋转67°，基板预热温度为200℃，并对成形状态进行实时监控；
3)对步骤2)得到的梯度多孔结构进行保温、缓冷处理，保温处理时的熔体温度和缓冷处理时的冷却温度之间的温差为180℃～200℃左右，达到室温后通过外场刺激进行形状记忆功能训练，得到成型后的智能变形结构，其中所述温差过大会起不到缓冷作用，可能导致应力过来而产生缺陷，温差过小会是冷却时间过长，会导致晶粒长大而是性能下降；形状记忆合金通过外场刺激进行两种状态下的刺激训练，会使合金具有记忆功能，比如训练后的合金在状态1下受到外界高温刺激会发生形变到状态2，待温度降低到原始状态合金又能恢复到状态1，其中，形状记忆效应本质是组织中马氏体发生相变，让马氏体发生相变的外界刺激有这几种：温度、力、电、磁等高。
4)对成型后的智能变形结构进行性能测试，包括力学性能测试、热学性能测试、激励变形测试，使智能变形结构能满足使用要求。
下面以一种具有三周期极小曲面的“Schwartz diamond“”单元拓扑结构为例介绍本发明的智能结构。
图2是按照本发明的优选实施例所构建的Schwartz diamond单元拓扑结构示意图，如图2所示，一种具有三周期极小曲面的新型单元拓扑“Schwartz diamond”。这种单元拓扑通过数学建模方法生成三重周期隐函数而获得，可以精确控制体积分数和单元尺寸，使两相邻梯度层的支柱尺寸平滑连续过渡变化。
图3是按照本发明的优选实施例所构建的智能变形结构的立体结构示意图，如图3所示，采用连续变化的支柱尺寸进行梯度多孔结构模型构建，单元拓扑尺寸保持为5mm不变，Schwartz diamond单元拓扑及其对应的梯度多孔结构均通过数学建模方法生成，生成的Schwartz diamond梯度多孔结构外形尺寸为25×25×15mm 3，在X-Y平面重复排列同一单元拓扑，沿Z轴排列具有梯度体积分数的单元拓扑。
图4是按照本发明的优选实施例所构建的智能变形结构的截面示意图，如图4所示，在Z轴方向上连续排列着具有不同体积分数的单元，没有明显离散的分层结构，按单元尺寸将梯度多孔结构分为三层，从上到下分别对应近端层、中间层和远端层，设计梯度多孔结构远端层的体积分数控制15％～25％不变，近端层的体积分数分别为5％、7.5％、10％、12.5％和15％，中间层通过软件自适应生成作为连续过渡层，分别将五种梯度多孔结构命名为20-5、20-7.5、20-10、20-12.5和20-15。
进一步优选地，步骤1)中，基体单元的多孔网格选用三角形、矩形、菱形、不规则多边形等结构中的一种。
进一步优选地，步骤1)中，变形基体的形状记忆合金选用Cu-Al-Ni系、Ni-Ti系或Fe系合金中的一种。
进一步优选地，步骤2)中，高能束增材制造技术采用激光选区熔化、电子束选区熔化中的一种。
进一步优选地，步骤3)中，外场刺激采用热激励、应力激励、电激励、磁激励中的一种。
下面将结合具体的实施例进一步说明本发明。
实施例1：
参见图1，本实施例提供一种Cu-Al-Ni系形状记忆合金智能变形结构的4D打印制备方法，该方法包括以下步骤：
1)首先设计具有大变形功能的智能结构初始构型，建立其计算机三维模型。采用Cu-Al-Ni系形状记忆合金作为变形基体的材料，其结构为梯度多孔点阵结构，孔隙率85％，其中，近端层的单元拓扑的体积分数为5％，远端层中单元拓扑的体积分数为15％，多孔结构的网格类型为菱形，设计的智能变形结构单胞的直径、壁厚，多孔结构的网格类型为菱形；
2)采用激光选区熔化增材制造技术，作为形状记忆合金成形方式打印智能变形结构。其中，成型过程中粉末为球形粉末，直径为20～40μm，层厚为0.04mm，激光功率为150W，扫描速度为400mm/s，扫描间距为0.09mm，扫描策略旋转67°，基板预热温度为200℃，并对成形状态进行实时监控；
3)对步骤2)得到的梯度多孔结构进行保温、缓冷处理，保温处理时的熔体温度和缓冷处理时的冷却温度之间的温差为200℃，达到室温后通过热激励进行形状记忆功能训练，得到成型后的智能变形结构；
4)对成型后的智能变形结构进行性能测试，包括力学性能测试、热学性能测试、激励变形测试，使智能变形结构能满足使用要求。
实施例2：
参见图1，本实施例提供一种Cu-Zn-Al系形状记忆合金智能变形结构的4D打印制备方法，该方法包括以下步骤：
1)首先设计具有大变形功能的智能结构初始构型，建立其计算机三维模型。采用Cu-Zn-Al系形状记忆合金作为变形基体的材料，其结构为梯度多孔点阵结构，孔隙率75％，其中，近端层的单元拓扑的体积分数为7.5％，远端层中单元拓扑的体积分数为25％，多孔结构的网格类型位菱形，设计的智能变形结构单胞的直径、壁厚，多孔结构的网格类型位菱形；
2)采用激光选区熔化增材制造技术，作为形状记忆合金成形方式打印智能变形结构。其中，成型过程中粉末为球形粉末，直径为20～40μm，层厚为0.04mm，激光功率为400W，扫描速度为900mm/s，扫描间距为0.09mm，扫描策略旋转67°，基板预热温度为200℃，并对成形状态进行实时监控；
3)对步骤2)得到的梯度多孔结构进行保温、缓冷处理，保温处理时的熔体温度和缓冷处理时的冷却温度之间的温差为180℃，达到室温后通过热激励进行形状记忆功能训练，得到成型后的智能变形结构；
4)对成型后的智能变形结构进行性能测试，包括力学性能测试、热学性能测试、激励变形测试，使智能变形结构能满足使用要求。
实施例3：
本实施例提供一种Ni-Ti系形状记忆合金智能变形结构的4D打印制备方法，该方法包括以下步骤：
1)首先设计具有大变形功能的变形结构初始构型，建立其计算机三维模型。采用Ni-Ti系形状记忆合金作为变形基体的材料，其结构为梯度多孔点阵结构，孔隙率80％，其中，近端层的单元拓扑的体积分数为10％，远端层中单元拓扑的体积分数为20％，多孔结构的网格类型位菱形，设计的智能变形结构单胞的直径、壁厚，多孔结构的网格类型位菱形；
2)采用激光选区熔化增材制造技术，作为形状记忆合金成形方式打印智能变形结构。其中，成型过程中粉末为球形粉末，直径为20～40μm，层厚为0.04mm，激光功率为400W，扫描速度为600mm/s，扫描间距为0.09mm，扫描策略旋转67°，基板预热温度为200℃，并对成形状态进行实时监控；
3)对步骤2)得到的梯度多孔结构进行保温、缓冷处理，保温处理时的熔体温度和缓冷处理时的冷却温度之间的温差为190℃，达到室温后通过热激励进行形状记忆功能训练，得到成型后的智能变形结构；
4)对成型后的智能变形结构进行性能测试，包括力学性能测试、热学性能测试、激励变形测试，使智能变形结构能满足使用要求。
实施例4：
本实施例提供一种Fe系形状记忆合金智能变形结构的4D打印制备方法，该方法包括以下步骤：
1)首先设计具有大变形功能的智能结构初始构型，建立其计算机三维模型。采用Fe系形状记忆合金作为变形基体的材料，其结构为梯度多孔点阵结构，孔隙率75％，其中，近端层的单元拓扑的体积分数为12.5％，远端层中单元拓扑的体积分数为20％，多孔结构的网格类型位菱形，设计的智能变形结构单胞的直径、壁厚，多孔结构的网格类型位菱形；
2)采用激光选区熔化增材制造技术，作为形状记忆合金成形方式打印智能变形结构。其中，成型过程中粉末为球形粉末，直径为20～40μm，层厚为0.04mm，激光功率为300W，扫描速度为700mm/s，扫描间距为0.09mm，扫描策略旋转67°，基板预热温度为200℃，并对成形状态进行实时监控；
3)对步骤2)得到的梯度多孔结构进行保温、缓冷处理，保温处理时的熔体温度和缓冷处理时的冷却温度之间的温差为200℃，达到室温后通过热激励进行形状记忆功能训练，得到成型后的智能变形结构；
4)对成型后的智能变形结构进行性能测试，包括力学性能测试、热学性能测试、激励变形测试，使智能变形结构能满足使用要求。
本发明进一步改进在于，步骤1)中，基体单元的多孔网格可以用三角形、矩形、不规则多边形或椭圆形等结构代替。
本发明进一步改进在于上述步骤3)中外场刺激可采用应力激励、电激励、磁激励等代替。
实施例5：
本实施例提供一种Cu-Al-Ni系形状记忆合金智能变形结构的4D打印制备方法，该方法包括以下步骤：
1)首先设计具有大变形功能的智能结构初始构型，建立其计算机三维模型。采用Cu-Al-Ni系形状记忆合金作为变形基体的材料，其结构为梯度多孔点阵结构，孔隙率85％，其中，近端层的单元拓扑的体积分数为15％，远端层中单元拓扑的体积分数为15％，多孔结构的网格类型位菱形，设计的智能变形结构单胞的直径、壁厚，多孔结构的网格类型位菱形；
2)采用电子束选区熔化增材制造技术，作为形状记忆合金成形方式打印智能变形结构。其中，成型过程中粉末为球形粉末，直径为20～40μm，层厚为0.04mm，激光功率为300W，扫描速度为900mm/s，扫描间距为0.09mm，扫描策略旋转67°，基板预热温度为200℃，并对成形状态进行实时监控；
3)对步骤2)得到的梯度多孔结构进行保温、缓冷处理，保温处理时的熔体温度和缓冷处理时的冷却温度之间的温差为180℃，达到室温后通过热激励进行形状记忆功能训练，得到成型后的智能变形结构；
4)对成型后的智能变形结构进行性能测试，包括力学性能测试、热学性能测试、激励变形测试，使智能变形结构能满足使用要求。
实施例6：
本实施例提供一种Cu-Zn-Al系形状记忆合金智能变形结构的4D打印制备方法，该方法包括以下步骤：
1)首先设计具有大变形功能的智能结构初始构型，建立其计算机三维模型。采用Cu-Zn-Al系形状记忆合金作为变形基体的材料，其结构为梯度多孔点阵结构，孔隙率80％，其中，近端层的单元拓扑的体积分数为15％，远端层中单元拓扑的体积分数为20％，多孔结构的网格类型位菱形，设计的智能变形结构单胞的直径、壁厚，多孔结构的网格类型位菱形；
2)采用电子束选区熔化增材制造技术，作为形状记忆合金成形方式打印智能变形结构。其中，成型过程中粉末为球形粉末，直径为20～40μm，层厚为0.04mm，激光功率为200W，扫描速度为800mm/s，扫描间距为0.09mm，扫描策略旋转67°，基板预热温度为200℃，并对成形状态进行实时监控；
3)对步骤2)得到的梯度多孔结构进行保温、缓冷处理，保温处理时的熔体温度和缓冷处理时的冷却温度之间的温差为190℃，达到室温后通过热激励进行形状记忆功能训练，得到成型后的智能变形结构；
4)对成型后的智能变形结构进行性能测试，包括力学性能测试、热学性能测试、激励变形测试，使智能变形结构能满足使用要求。
实施例7：
本实施例提供一种Ni-Ti系形状记忆合金智能变形结构的4D打印制备方法，该方法包括以下步骤：
1)首先设计具有大变形功能的智能结构初始构型，建立其计算机三维模型。采用Ni-Ti系形状记忆合金作为变形基体的材料，其结构为梯度多孔点阵结构，孔隙率80％，其中，近端层的单元拓扑的体积分数为7.5％，远端层中单元拓扑的体积分数为20％，多孔结构的网格类型位菱形，设计的智能变形结构单胞的直径、壁厚，多孔结构的网格类型位菱形；
2)采用电子束选区熔化增材制造技术，作为形状记忆合金成形方式打印智能变形结构。其中，成型过程中粉末为球形粉末，直径为20～40μm，层厚为0.04mm，激光功率为300W，扫描速度为400mm/s，扫描间距为0.09mm，扫描策略旋转67°，基板预热温度为200℃，并对成形状态进行实时监控；
3)对步骤2)得到的梯度多孔结构进行保温、缓冷处理，保温处理时的熔体温度和缓冷处理时的冷却温度之间的温差为200℃，达到室温后通过热激励进行形状记忆功能训练，得到成型后的智能变形结构；
4)对成型后的智能变形结构进行性能测试，包括力学性能测试、热学性能测试、激励变形测试，使智能变形结构能满足使用要求。
实施例8：
本实施例提供一种Fe系形状记忆合金智能变形结构的4D打印制备方法，该方法包括以下步骤：
1)首先设计具有大变形功能的智能结构初始构型，建立其计算机三维模型。采用Fe系形状记忆合金作为变形基体的材料，其结构为梯度多孔点阵结构，孔隙率80％，其中，近端层的单元拓扑的体积分数为10％，远端层中单元拓扑的体积分数为20％，多孔结构的网格类型位菱形，设计的智能变形结构单胞的直径、壁厚，多孔结构的网格类型位菱形；
2)采用电子束选区熔化增材制造技术，作为形状记忆合金成形方式打印智能变形结构。其中，成型过程中粉末为球形粉末，直径为20～40μm，层厚为0.04mm，激光功率为350W，扫描速度为500mm/s，扫描间距为0.09mm，扫描策略旋转67°，基板预热温度为200℃，并对成形状态进行实时监控；
3)对步骤2)得到的梯度多孔结构进行保温、缓冷处理，保温处理时的熔体温度和缓冷处理时的冷却温度之间的温差为200℃，达到室温后通过热激励进行形状记忆功能训练，得到成型后的智能变形结构；
4)对成型后的智能变形结构进行性能测试，包括力学性能测试、热学性能测试、激励变形测试，使智能变形结构能满足使用要求。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
(a)构建待打印智能结构的三维结构，该待打印智能结构呈多孔网络结构，且在竖直方向上自上而下依次分为三层，分别为近端层、过渡层和远端层，每层划分为多个均匀分布的单元拓扑，且每层中孔隙的体积分数自上而下依次减小，以此形成多孔梯度结构；
(b)设定所述智能结构的孔隙率、每层的所述单元拓扑的尺寸参数、以及多孔网络的形状，利用该智能结构构建待成形零件的三维模型；
(c)选取记忆合金粉末作为原料，采用3D打印技术多次打印所述三维模型，由此获得多个成形零件；
(d)将步骤(c)中获得的多个成形零件保温，冷却，将冷却后的多个所述成形零件进行外场刺激，以此获得多个变形的成形零件，对该多个变形的成形零件进行性能测试，选择满足预设性能需求的成形零件。
2.如权利要求1所述的一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法，其特征在于，在步骤(a)中，所述近端层中所述单元拓扑的体积分数为5％～15％，所述远端层中所述单元拓扑的体积分数为15％～25％。
3.如权利要求1或2所述的一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法，其特征在于，在步骤(b)中，所述孔隙率的范围为75％～85％。
4.如权利要求1-3任一项所述的一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法，其特征在于，在步骤(b)中，所述多孔网络的形状优选采用菱形、三角形、矩形、不规则多边形以及椭圆形。
5.如权利要求1-4任一项所述的一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法，其特征在于，在步骤(c)中，所述记忆合金粉末的直径为20μm～40μm。
6.如权利要求1-5任一项所述的一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法，其特征在于，所述记忆合金优选采用Cu-Al-Ni系、Ni-Ti系或Fe系合金。
7.如权利要求1-6任一项所述的一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法，其特征在于，在步骤(c)中，所述激光功率为150W～400W，扫描速度为400mm/s～900mm/s。
8.如权利要求1-7任一项所述的一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法，其特征在于，在步骤(c)中，所述保温和冷却温度之间温度差为180℃～200℃。
9.如权利要求1-8任一项所述的一种具有大变形功能的智能结构的4D打印方法，其特征在于，在步骤(d)中，所述外场刺激优选采用应力激励、电激励、或磁激励。
10.一种如权利要求1-9任一项所述的4D打印方法获得的产品。
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