威廉希尔质料基因组工程研究院张统一院士和孙升研究员课题组克日在机械工程领域顶级期刊《International Journal of Mechanical Sciences》上揭晓了机械学习辅助软体机械人设计的最新研究效果（“Machine learning-assisted shape morphing design for soft smart beam”，，，267:108957，，，2024）。 。威廉希尔质料基因组工程研究院为本论文的第一完成单位和通讯单位，，，之江实验室和上海市力学信息学前沿科学研究基地为本论文的配合通讯单位，，，质料基因院21级博士生马家轩为第一作者，，，质料基因院张统一院士和孙升研究员为配合通讯作者。 。
图1.介电柔性梁的致动形状逆向设计数据驱动框架
软体机械人具有极好的柔顺性，，，在重大情形探索、柔性电子皮肤和智慧康健医疗等方面具有重大的应用远景。 。但无限的变形自由度使得致动激励的设计极具挑战性。 。张统一院士在海内最早提出的（质料）力学信息学的研究范式，，，为软体机械人致动激励的设计提供了新的解决思绪。 。
本事情借鉴自然界中兽群通过单体相互作用实现宏观“涌现”能力的征象，，，提出多点激励实现介电弹性体按需变形的要领，，，通过融协力电耦合大变形有限元模拟、神经网络署理模子和启发式算法，，，提出了确定软体机械人目的致动形状外加激励的数据驱动要领。 。
该研究首先通过有限元仿真建设介电柔性梁的外部激励和致动变形空间坐标的数据库，，，基于是非期影象神经网络（LSTM）和全毗连神经网络（FCNN）提取介电柔性梁的空间特征，，，捕获外部激励和致动变形空间坐标的非线性映射关系，，，最后嵌入到粒子群（PSO）算法中举行目的形状的逆向设计。 。事情展示了关于长度分为80mm, 120mm和160mm的柔性介电梁的致动形状逆向设计效果，，，批注提出的数据驱动要领具有优异的泛化能力。 。此研究提出的柔性梁致动形状逆向设盘算法可以扩展到差别驱动激励类型的智能质料，，，有望进一步加速软体机械人的生长应用。 。
图2：LSTM-FCNN模子对长度为80mm、120mm和160mm介电柔性梁的展望效果
图3：人为摆出的介电柔性梁的致动变形逆向设计效果
该事情获得了国家重点研发妄想（编号：2022YFB3707803）、国家自然科学基金项目（编号：12072179）和之江实验室重点研发项目（编号：2021PE0AC02）的资助。 。
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.ijmecsci.2023.108957
