一项新的研究通过利用计算机算法的力量，挑战了设计软机器人和一类称为超材料的材料的传统方法。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和丹麦技术大学的研究人员现在可以在不依赖人类直觉或试错的情况下构建多材料结构，以生产模仿自然界设计的高效执行器和能量吸收器。
这项由伊利诺伊州土木与环境工程教授张雪莉领导的研究使用了优化理论和一种称为拓扑优化的基于算法的设计过程中国建材网cnprofit.com。也称为数字合成，设计过程构建复合结构，可以精确地实现复杂的规定机械响应。
研究结果发表在《美国国家科学院院刊》上。
“软机器人和超材料所需的复杂机械响应需要使用多种材料——但建造这些类型的结构可能是一个挑战，”张说。“有很多材料可供选择，确定材料的最佳组合以适应特定功能为研究人员提供了海量的数据来处理。”
张的团队着眼于设计具有快速硬化、大规模变形屈曲、多相稳定性和持久力平台等规定特性的宏观结构。
新的数字合成过程生成具有最佳几何特征的结构，这些结构由用于规定功能的最佳材料组成。
研究人员最终得到了由两种不同的聚二甲基硅氧烷或 PDMS 弹性体制成的模型设备，其基本几何形状看起来非常像青蛙的腿 - 或三只青蛙的家庭，每只青蛙都有不同的几何形状，在各种情况下使用两种 PDMS 弹性体功能非常类似于生物肌肉和骨骼的排列。
“我们发现的东西与生物学和进化自然创造的东西非常吻合，这是非常了不起的，”张说。“例如，当我们要求算法开发一种具有更快僵硬响应的设备时，它会在我们的机械青蛙上以更大的'肌肉'做出响应，就像它在自然界中可能发生的那样。”
张说，这项工作的总体优势在于其可持续性特征。
“我们设计了可重复使用和完全可回收的能量消散器，这与当今对对环境有益的可持续设备的需求保持一致。这些不是一次性设备。我们使用纯弹性材料设计它们，允许我们多次重复使用它们，“ 她说。
研究人员表示，他们的数字合成技术将增加可编程超材料的范围，这些超材料可以处理复杂的、以前不可能的机械响应，特别是在软机器人和生物医学设备领域。
美国国家科学基金会和 Villum 基金会支持这项研究。
张还隶属于伊利诺伊州的机械科学与工程专业。
