[毕设] 更大尺度下自装配规律探索-基于于乒乓球的气流无序装配实验

这句话可能并不严谨，但是我们确实是来自于最初的那条DNA。而从DNA到一个鲜活的生命，这个过程实际上就是一个典型自装配过程。

从DNA转录mRNA，再通过核糖体根据mRNA中碱基序列，将氨基酸组成肽链，肽链盘曲折叠形成蛋白质，组成细胞，构建肌体... 这一过程最为神奇之处，就是在于复杂的肌体，功能各异的器官，都是来自于同样DNA序列，也都经历了这样一个“生命装配”的自发过程。通过碱基对ATCG的排列组合，组成了我们这个复杂生物世界。

但如果说“生命装配”这个过程比较神秘和复杂，那我们从一些简单的化学反应，可以一窥其中的规律。

就比如这个非常典型的碳的燃烧，碳在氧气中燃烧生成二氧化碳，也就是意味着在燃烧的过程中，碳分子与氧气分子结合，生成了二氧化碳。碳分子与氧气分子式反应物，二氧化碳是生成物，而燃烧，是反应条件，在这个反应背后，实质就是一个化学键断裂重组的过程。

更大尺度

其实人们对于化学反应、生命科学的研究已经很早就开始，无论是元素周期表的构建，还是人类基因组计划，都取得很大进展，但是在看待问题角度上，大多还是集中所在领域。不过近来随着复杂科学的兴起，越来越多的研究开始跳出所在领域，站在一个更高的视角去寻找一些普适规律。

所以，无论是在“生命装配”还是随处可见的化学反应中，都是建立在一定的条件、环境之上有序的进行的。如果将这些步骤因素进行简单的抽象，那么一个自装配系统是需要包这些因素：

组件(parts)，用于装配的部件

连接(links)，自发的连接方式

容器(container)，一个可以容纳装配过程的空间，可以提供装配所需的条件

组件，连接，容器构成了实现装配目标的最基础的条件，是一个自装配系统必备的要素，但是最终的目标(target)，最终装配完成后的产物，是由数量、环境等综合决定的，并不意味着100%可以达到，因为可能会存在反应不完的情况。

分子、细胞内的装配过程不能直接观察，那么如果将这个尺度从分子级扩大到肉眼可见的尺度呢？

基于乒乓球的气流无序装配实验

如果将在特定位置安置特定极性磁铁的乒乓球视作组件

通过磁铁进行连接

在给一个气流让其扰动环境作为容器

那么是否就可以探索跟大尺度下的自装配规律呢？

如果精确设计好连接方式，是否可以得到精确的结果？

如果通过对容器的控制，是否可以控制最终的结果？

元胞（组件）

一个正确的连接

用于定位磁极的模具

一个全家福

容器搭建

首先得吹起一个球

根据nasa给的一个经验公式，大概只需要5m/s的风速，就可以把乒乓球给吹起。

放置两个高功率的风扇

如何控制环境呢？

加一个挡板！

模拟一下

左边 无遮板 右边 有遮板

Corexy结构的遮板

整体结构

开始吹球

四分体装配

‍如果把装配过程看作成一个化学反应，那么根据化学中勒夏特列原理所述：在一个已经达到平衡的反应中，如果改变影响平衡的条件之一（如温度、压强，以及参加反应的化学物质的浓度），平衡将向着能够减弱这种改变的方向移动。以风速、低压区位置、子球数量作为改变平衡的条件，观察对最终装配结果的影响。

错误的连接，同性相吸

脉动风速下，错误连接的形成和断裂

多球装配

放置11个表面上随意排布的磁铁的球，进行装配实验。不同于四分体装配，四分体装配实验针对的是一个特定形状的装配，而多球装配实验，部件并没有针对特定形状进行特异性连接的设计，而是随机排布，所以这种装配形式，最终获得的结果并不会是唯一的。

可能的结果

多样化结果

趋优的结构

淘汰，不稳定的连接

结论

- 在合适的环境下，额外增加装配体数量，可以加快装配过程。

- 通过对环境的调控，可以纠正错误的连接方式。

- 最终稳定保持的多样性结构，均是满足环境趋优结果。

通过引入对环境变量的控制，是可以对最终的装配结果进行引导的。通过上述规律，与化学生物中的一些规律现象有着很大的相似性。在化学反应中，通过改变化学反应条件，最终产生的生成物就会发生变化；在物种进化之中，优胜劣汰，适者生存，最终能够在生存竞争下存活下来的物种，是满足自然选择的条件的。这一方面说明在不同学科，不同尺度下，这些规律具有一定的普适性，另一方面可以通过利用这些规则，对机械装配、结构设计有着更加深层次的指导意义，利用自组织的“趋优”性，对实际的生产装配目标，进行优化创新。

结语

在学校，还可以做一点很学术，很没有经济效应的事情，但是毕业了在外面，就不能随心所欲的做点有趣但是不怎么实用的事情了。对于这个毕设，其实我最初的初心，就是把我大学所学的所有都打包运用一边，实验台的搭建，到后期的控制程序与电路调试，再到机器视觉跟踪，生成算法编写，也算完成了我的任务啦，不过也非常一路上帮助我的朋友，郑博对我的数控遮板固件选择的指导，蓝河对我装配对象与实验设计的建议，Origamidance对我的生成模型算法的指导，钱宽、宗霖同学对机器视觉方面的算法入门，李森同学从材料科学的角度对连接方式提供的建议，丝瓜在视频、摄影上的帮助，还有同个课题组的学弟学妹们一起帮忙对实验数据的处理。

千言万语，一言难尽，那就祝大家，毕业牛逼！

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