伊利诺伊州研究人员李(左)和Shelly Zhang教授演示了优化理论和计算机算法如何引领软机器人和超材料设计。一项新的研究通过利用计算机算法的能力，挑战了设计软机器人和一类称为led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建造多材料结构，而不依赖于人的直觉或反复试验，以生产高效的致动器和能量吸收器，模仿自然界中的设计。这项研究由伊利诺伊州土木与环境工程教授Shelly Zhang领导，使用优化理论和一种基于算法的设计过程，称为拓扑优化。也称为数字合成，设计过程建立复合结构，可以精确地实现复杂的规定机械响应。
这项研究结果发表在《美国国家科学院院刊》上。
“软机器人和超材料中要求的复杂机械响应需要使用多种材料——但构建这些类型的结构可能是一个挑战，”张说。“有如此多的材料可供选择，要确定适合特定功能的最佳材料组合，需要研究人员处理大量数据。”
张的团队着眼于设计具有快速硬化、大范围变形屈曲、多相稳定性和持久力平台等规定特性的宏观结构。
新的数字合成工艺产生了具有最佳几何特征的结构，该结构由用于规定功能的最佳材料组成。
研究人员最终获得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，或者一家三口的青蛙，每只青蛙都有不同的几何形状，以各种方式使用两种PDMS弹性体，功能非常像生物肌肉和骨骼。
“我们的发现与生物学和进化自然创造的东西非常吻合，这非常值得注意，”张说。“例如，当我们要求算法开发一种反应更快的设备时，它会在我们的机械青蛙上做出更大的‘肌肉’反应，就像在自然界中可能发生的那样。”
张说，这项工作的最大优势在于其可持续发展的特点。
“我们设计了可重复使用和完全可回收的消能装置，这符合当今对有利于环境的可持续设备的需求。这些不是一次性使用的设备。我们使用纯弹性材料设计它们，允许我们多次重复使用，”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。
张也是伊利诺伊大学机械科学与工程系的成员。
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