形状记忆聚合物(Shape Memory Polymers,SMPs)是一类具有广阔前景的新型智能材料,其显著特征是具有形状记忆性能,即可感知特定的外界激励,如温度、光、电、磁场及水分等,并回复到预先设定好的形状。SMPs具有质量轻、可回复形变大、成本低等优点,但其力学性能相对较弱,研究人员向SMP基体中添加颗粒、纤维及织物等,制成形状记忆聚合物复合材料(Shape Memory Polymer Composites,SMPCs),从而在保持材料形状记忆性质的前提下,提高其力学性能。本文主要工作如下:首先,基于热粘弹性理论,针对SMPs建立了热-力学本构模型,利用广义Maxwell模型描述材料的粘弹性行为,利用Neo-Hookean模型描述材料的超弹性性质,并在有限元分析软件ABAQUS中模拟SMPs的热-力学循环过程,并研究温度变化速率对材料回复的影响。其次,研究了短切纤维增强SMPCs的升温自由回复行为。基于标准线性固体模型,利用KWW指数扩展因子修正的Prony级数形式的模量表达式,结合时温等效原理,得到形状回复率随升温时间的关系。最后,基于广义三单元模型,构建了颗粒增强SMPCs的热粘弹性有限变形本构模型,研究了该材料的热-力学行为及形状记忆性能。该模型结合了用于描述结构松弛的Adam-Gibbs模型和用于描述屈服行为的Eyring模型。考察了材料在不同温度下的单轴拉伸应力响应,模拟了材料的自由回复应变随温度的变化关系,预报了在不同升温速率下,材料的自由回复行为和约束回复行为。