今日Nature，有亿点点厉害，这种软物质材料可实现精确、快速变形！

一、【导读】

软物质可以根据与环境的相互作用或对信息的感知动态地重新配置其形状，动态形状变形软材料系统在生物体中普遍存在，它们与软机器、柔性电子和智能药物等新兴技术的相关性也在迅速增加。配备响应组件的软物质可以在设计的形状或结构之间切换，但不能支持为许多应用程序再现自然、连续的感兴趣过程所需的动态变形能力类型。开拓性研究依赖于利用响应材料和多材料结构来实现大变形，但在对精细结构实施快速控制方面面临挑战。想要在多种配置之间转换形状，需要研究各种架构和可编程刺激（例如，温度、光、磁场、电场和洛伦兹力驱动）。然而，在产生的非线性和高维系统中，输入-输出关系的传统逆向设计可能会导致难以建立分析解决方案或高计算成本问题。此外，现有的计算机辅助方法通常会留下系统和不可预见环境之间的缺陷、损坏或耦合。

二、【成果掠影】

近日，美国杜克大学倪小越教授与美国西北大学王禾翎博士、黄永刚教授、John A. Rogers教授等人联合，展示了一种由丝状金属痕迹矩阵构成的机械超表面，由可重新编程的分布洛伦兹力驱动，该力是在静态磁场中电流通过后产生的。研究结果表明，该系统具有复杂的动态变形能力，响应时间在0.1s以内。在优化算法指导下，采用数字控制驱动方案实现原位立体成像反馈策略，可产生遵循自进化逆向设计的曲面，以高精度变形为各种三维目标形状，包括抗外部或内部扰动变形的能力。这些概念支持数据驱动的动态软物质设计方法，具有许多独特的特征。该论文以题为“A dynamically reprogrammable surface with self-evolving shape morphing”发表在知名期刊Nature上。

三、【数据概览】

图一、可编程电磁驱动的机械超表面

图二、动态复杂形变超曲面的模型驱动逆设计

图三、实验驱动的自进化过程与模型驱动方法的对比

图四、随外在或内在的扰动而形变的自进化形状

图五、自进化形状向半实时形状学习和多功能方向发展

四、【成果启示】

综上所述，本工作提出了一个可重新编程的超表面，可以精确、快速地变形为各种目标形状和动态形状。洛伦兹力驱动的蛇形网格结构支持近似线性的输入-输出响应，并且易于获得逆问题的解决方案。高度可集成的数字-物理接口结合了驱动、传感和反馈功能，使循环优化过程能够在系统偏离线性、时间不变的响应时实现无模型解决方案。实验驱动的形状变换能力解决了复杂、非线性系统中的理论和计算挑战，为实时、数据驱动的逆向设计过程的物理模拟带来了新的机会。这样的方案使自主材料平台能够迅速改变结构，积极探索设计空间，并相应地重新配置功能。该平台与现有柔性电子框架中使用的经典材料、结构和薄膜制造技术兼容。它支持材料、几何形状、布局、控制系统和磁性设置的优化选择，以实现设计灵活性和潜在的可扩展性，这将在可穿戴技术、软机器人和先进材料方面提供广泛、通用的应用场景（例如应用相变材料 它承诺在可穿戴技术、软机器人和先进材料方面提供广泛、多功能的应用场景）。改进该系统存在许多可能性，例如结合机械锁定机制。探索具有低平面刚度的结构将使超表面具有额外的变形模式。当前模块化平台的演示要求更高级别的集成，以将功能材料和组件嵌入变形物质中，以支持车载电源（超级电容器）、传感器（应变仪）、反馈控制机制（模拟设备）、计算资源（微控制器）和无线通信能力（无线电）。在循环中使用先进的数据驱动技术（例如，贝叶斯优化、深度学习和强化学习）将增强人工物质自我进化设计的能力，以追求其自然对应物的功能或性能，为采用时空可控形状和结构实现高级按需功能的新型智能材料铺平道路。

文献链接：A dynamically reprogrammable surface with self-evolving shape morphing (Nature 2022, 609, 701-708)

本文由大兵哥供稿。

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