《Materials Today Communications》：In situ observation of stick-slip phenomena in the formation of fine periodic structures on polymer films by metal razor scratching
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通过原位观察揭示了金属剃刀片与聚合物薄膜的粘滑（SS）加工机制，发现剃刀片弯曲与弹性恢复及薄膜拉伸与恢复共同形成三层周期结构，高速摄像机捕捉到剃刀片滑动时的阻尼振荡，为微纳加工提供新方法。
内藤圭司|松井隆也|八代木喜里
日本岐阜县岐阜市柳戸1-1，岐阜大学工学部机械工程系
摘要
我们开发了一种加工方法，通过将聚合物薄膜压在金属剃须刀片上并同时对其进行输送，从而在薄膜表面形成类似锯齿的精细周期性结构。该技术的基本原理及其应用已经有所报道。对这一过程及其形成结构的分析表明，该现象源于剃须刀片的粘附-滑移（SS）现象，因此被称为SS加工。然而，迄今为止尚未有直接观察加工过程中SS现象的报道。在本研究中，我们利用原位观察技术研究了金属剃须刀片和聚合物薄膜在SS加工过程中的行为。我们制造了一种与光学显微镜兼容的SS加工装置，能够在保持与剃须刀片接触的同时实现薄膜的输送。剃须刀片和薄膜的运动通过CMOS相机或高速相机进行记录。结果显示，剃须刀片经历了弯曲后弹性恢复的过程，而聚合物薄膜则经历了拉伸后弹性恢复的过程。在薄膜表面形成了三级层次结构，其中最大尺度的结构源自SS现象；相比之下，高速相机的观察表明，中间尺度的结构是由于剃须刀片在滑移过程中的阻尼振荡造成的。这些发现阐明了SS加工的机制，并有助于理解软材料表面被硬材料边缘划伤时发生的普遍现象。
引言
微半球和纳米球结构能够赋予材料表面亲水性[1]，而纳米条纹结构则可以降低表面摩擦和磨损[2]。因此，微米到纳米级别的结构可以为材料引入新的功能[3]、[4]、[5]，利用这些结构的应用也在不断增加。常用的微纳结构制造技术包括光刻[7]、热纳米压印[8]和激光加工[9]。光刻能够制造出高精度的复杂结构，适合大规模生产；然而，它需要昂贵的设施（如洁净室）和设备，且光刻胶的制备需要大量的时间和成本。热纳米压印也具有高精度和大规模生产的能力，且设备成本低于光刻，但压印过程耗时且成本较高，同时压印模的耐用性也低于光刻胶。激光加工具有高精度和设计灵活性，但设备成本高且加工速度慢，不太适合大规模生产。机械加工可以形成周期性微结构[10]；然而，形成纳米级结构较为困难，且摩擦会使得过程控制变得复杂。近年来，关于利用摩擦形成表面结构的报道越来越多[11]，但大多数研究实际上利用的是摩擦产生的热量而非摩擦现象本身[12]、[13]。尽管有一些研究直接利用了摩擦[14]、[15]，但这些研究通常依赖于AFM或纳米压头等仪器，因此其实际应用潜力仍然有限。
基于上述背景，我们开发了一种简单、低成本且可扩展的微纳结构制造方法，通过将聚合物薄膜连续输送并压在金属剃须刀片上来形成周期为数十纳米到数百微米的锯齿状周期性结构[16]、[17]。该过程被认为源于粘附-滑移（SS）现象，其特征是粘附阶段由静摩擦控制，滑移阶段由动摩擦控制[18]、[19]、[20]、[21]、[22]、[23]，因此被称为SS加工。然而，迄今为止尚未有直接观察加工过程中SS现象的报道。本研究的目的是通过原位观察金属剃须刀片和聚合物薄膜在加工过程中的行为来阐明SS加工的机制。它们的运动通过配备CMOS相机或高速相机的光学显微镜进行了可视化。这些结果为提高SS加工的精度提供了见解，并展示了其作为微纳结构制造新方法的潜力。
部分内容摘录
金属剃须刀片
本研究使用了市售的金属剃须刀片（FAS-10，FEATHER）进行SS加工（图1）。该剃须刀片由碳钢TE-2制成，刀尖非常锋利，曲率半径为2.91±1.23微米。TE-2的拉伸性能（测量值）和密度（目录值）列于表1中。
聚合物薄膜
本研究使用了市售的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）薄膜（HBS006H，三菱化学公司）进行SS加工。表2显示了该薄膜的横向（TD方向）拉伸性能。
SS加工在薄膜上形成的精细周期性结构
为了便于观察，加工条件与原位观察时使用的条件不同：T=5.886 N，θ=165°，V=100 mm/min，L=1.0 mm。图3(a)显示了SS加工后的薄膜表面的光学显微照片，加工（薄膜输送）方向从左向右。图像中的细黑色垂直线条（由箭头指示）是由SS加工形成的凹槽。
结论
我们通过原位观察研究了SS加工——一种通过将聚合物薄膜压在金属剃须刀片上并同时对其进行输送从而在薄膜上形成类似锯齿的精细周期性结构的方法。主要发现如下：
1.一次加工形成了由亚毫米级、微米级和亚微米级周期性组成的三级层次结构。
原位观察证实，剃须刀片经历了由于弯曲变形和弹性恢复而产生的粘附-滑移现象。作者贡献声明
内藤圭司：撰写初稿、可视化处理、验证、项目管理、方法论设计、数据分析、概念构思。八代木喜里：项目监督。松井隆也：数据可视化、实验研究、数据分析。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究工作的财务利益或个人关系。
