软体机器人与拓扑优化

磁性软体机器在生物医学领域具有广泛的应用，例如：自折叠式“折纸”机器人可以在肠道中爬行、修补伤口、将吞下的物体取出来；胶囊状的机器人可以沿着胃的内表面滚动，进行活组织检查并运送药物。此外，科学家们还研制出了尺寸从几百微米到几厘米不等的更薄的线型机器人，它们有可能在大脑血管中穿行，以治疗中风或动脉瘤。

——赵选贺

具有自主飞行、环境感知以及数据传输等功能的微型无人机（蜻蜓大小）在现代化战争中具有重要的作用，与传统飞行器（固定翼、多旋翼）相比，微型飞行机器人具有隐蔽性强、灵活性好以及成本低廉等特点，在侦查、攻击、电子对抗等军事领域发挥重要作用。

——清华大学精仪系与军科委座谈会

软体机器人在军事以及医疗等方面都具有广泛的应用前景，因此，本推文对相关的研究进行简要概括，并针对现存的问题提出一些自己的思考与解决办法。

No.1

目前的研究成果

近些年来，软体机器人磁性粒子不可重构（由于制备工艺的特点），在设计阶段就需确定好磁性粒子的分布，严重限制了应用范围，也就是说软体机器人一旦制备完成，只能具有一种特定的变形行为。

2018年，麻省理工大学赵选贺通过外部磁场控制软体机器人的运动行为，相关工作在nature上发表（KimY, Yuk H, Zhao R, Chester SA, Zhao X. Printing ferromagnetic domains foruntethered fast-transforming soft materials. Nature. 2018;558(7709):274-9.）。

近来，瑞士联邦理工学院相关研究人员采用电子光刻技术，利用磁性材料保磁力受材料尺寸影响的性质（如下图所示），设计出了一款可重构（磁性粒子）的机器人，拓宽了软体机器人的使用范围，相关工作在nature上发表（Jizgai Cui, Tian-Yun Huang. Nanomagnetic encoding of shape-morphing micromachines. Nature. 2019;575:164-168.）

No.2

目前存在的问题

赵选贺在《Nature》评述文章“Soft microbots programmed by nanomagnets”中指出，Much work must still be done to achieve the full potential of magnetic soft robots for biomedical applications across various length scales. They must be designed using quantitative models to optimize their performance for specific tasks in relatively weak magnetic fields — that is, to work out which reconfigurations are needed, the sizes of the forces that the robot must exert on its environment, and the speeds at which reconfigurations should occur and with which the forces should be applied.

No.3

我们能做的工作

如何构造软体机器人内部磁性粒子的分布，使之在外界磁场作用下具有特定的变形，进而使得软体机器人具有特定的功能。

根据《有限元以及神经网络的相似性》（前期推文）中对自然界的理解，该问题可以看做为优化问题，相当于在外加磁场作用下，如何构造磁性粒子的分布，使得系统（指定变形下）能量最低。其中，优化目标为体系整体变形偏差最小，自变量为磁性粒子的自由度。

作为力学工作者，我们最擅长的就是建立力学模型，量化磁性软体机器人在外界环境下的变形规律，进而采用优化理论得到磁性粒子的最优分布，以往具有的相关工作经验有：

1、建立可以描述磁性软体机器人的变形行为的UEL单元；（ABAQUS UEL单元二次开发）

2、采用优化算法（遗传算法）解决实际工程问题的经验。（优化设计）

No.4

以前类似的工作

硕士期间采用Python编写过遗传算法程序，并应用在转子轮盘优化设计具体的工程问题上，其中，该问题采用的方法与如何采用量化模型构造磁性粒子具有相似性，相当于以前问题的深化，把一维问题转换为二维或三维。

研二期间开发了转子轮盘辅助设计工具，建立转子轮盘结构的一维强度模型。基于近似解析解提供轮盘的径向和切向应力的估计，快速计算等厚度以及变厚度轮盘在旋转时的应力分布情况，为概念阶段压气机转子轮盘的设计提供有效的预测，从而缩短压气机的研发周期，并申请软件著作，如下图所示。

在建立一维强度理论的基础上，采用遗传算法对转子轮盘进行优化设计，相当于如何确定转子轮盘的边界条件，使得环向应力与预先设定的数值偏差最小。其中优化目标为：转子轮盘环向应力的偏差；自变量为：转子轮盘边界的几何外形（采用10次多项式）。