Ce projet de recherche doctorale explore le domaine de l'impression 4D, qui intègre des matériaux intelligents dans les processus de fabrication additive. L'objectif est de créer des objets nanocomposites dotés de capacités multifonctionnelles, leur permettant de changer de forme et de propriétés en réponse à des stimuli externes.

Dans ce projet de doctorat, nous nous concentrerons principalement sur les élastomères à cristaux liquides (LCE) en tant que matrice active. Les LCE sont une classe de matériaux polymères programmables qui peuvent subir une déformation réversible sous l'effet de divers stimuli, tels que la lumière, la chaleur, les champs électriques et les champs magnétiques, en passant d'une phase désordonnée à une phase orientée. En raison de leurs propriétés d'actionnement, les LCE sont des candidats prometteurs pour des applications telles que les muscles artificiels en médecine et la robotique douce.

Par conséquent, le premier objectif du projet est de concevoir une méthode d'impression 3D des résines LCE à l'aide de processus d'impression pilotés par la lumière, notamment le traitement numérique de la lumière (DLP), l'écriture directe à l'encre (DIW) et la polymérisation à deux photons (2PP). Le projet explore également la possibilité d'une co-impression à l'aide de deux sources laser de longueurs d'onde différentes. Il en résultera des objets capables de déformations programmées et de réversibilité.

Pour améliorer encore les capacités d'actionnement des matrices LCE, des particules magnétiques seront incorporées dans la résine LCE thermosensible. Ainsi, le deuxième objectif du projet est de développer une stratégie d'auto-assemblage et d'orientation spatiale des nanoparticules magnétiques intégrées dans les résines LCE pendant les processus d'impression par la lumière (DLP, DIW, 2PP).
Enfin, le troisième objectif de ce projet est de combiner ces deux stratégies pour créer des dispositifs souples multifonctionnels complexes adaptés à différents environnements. Le projet suivra une approche incrémentale par essais et erreurs, dans le but d'améliorer les modèles d'apprentissage automatique en concevant des objets sur mesure.

Les travaux de recherche envisagés peuvent être résumés par les macro-étapes suivantes :

- Spécification des changements de forme de la cible en fonction des multiples scénarios de stimulation
- Sélection des particules actives, formulation de la LCE et synthèse des particules
- Développement de stratégies de fabrication additive hybride avec instrumentation possible
- Impression de preuves de concept et réalisation d'essais mécaniques et d'actionnement
- Caractérisation des structures composites