天然材料具有多长度尺度结构，并表现出优异的机械性能。例如，真皮、肌肉、肌腱等组织在小应变时表现出柔软性，但随着应变的增加，表现出指数级增长的刚度；人体皮质骨由原胶原蛋白分子和微小的羟基磷灰石矿物晶体组成，却表现出极其坚韧、轻巧和强适应性。此外，某些动物的羽毛和犄角中没有活细胞进行修复，却能通过水合作用驱动的形状记忆自我复原以增强耐久性。这种具备优异性能的异质结构在天然材料中很普遍，而在合成聚合物中较难实现。
面对这个挑战，南京工业大学迟波教授、博士后王鹏辉和南京大学常州研究院陈强教授为共同通讯作者在著名期刊《Advanced Functional Materials》发表题为Sequential Ion Induced Multilength-Scale Structurally Fibers with Strain-Stiffening, High Damping, and Shape-Memory Features的研究性论文。该研究提出了一种剪切诱导自组装协同顺序离子调控的策略来构建多长度尺度仿生纤维材料。该纤维由聚乙烯醇（PVA）和3-氨基苯硼酸官能化聚（γ-谷氨酸）在室温下形成。且基于两种聚合物在盐处理时表现出不同的聚集行为，在饱和柠檬酸钠的处理下形成轴向排列的亚微米纤维和交错的纳米纤维结构，增强了纤维的力学性能。此外，研究通过进一步的酸处理在微/纳米纤维内诱导分子级可逆二级结构，赋予纤维形状记忆特性。这种巧妙的多尺度有序结构设计不仅使纤维具有优异的机械性能，例如在环境条件下达到269%的伸长率和257 MJ m−3的韧性，还能具有与蜘蛛丝相媲美的减震性能和水刺激形状记忆。这种纤维的制备过程通过自下而上的组装与自上而下的处理相结合，实现了高性能纤维的绿色制造，并且制备得到的纤维有望应用于生物医学设备和软体机器人。
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