亿万先生MR资料基因组工程钻研院张统一院士和孙升钻研员课题组近日在机械工程领域顶级期刊《International Journal of Mechanical Sciences》上颁发了机械进建辅助软体机械人设计的最新钻研成就（“Machine learning-assisted shape morphing design for soft smart beam”，267:108957，2024）。亿万先生MR资料基因组工程钻研院为本论文的第一实现单元和通讯单元，之江尝试室和上海市力学信息学前沿科学钻研基地为本论文的共同通讯单元，资料基因院21级博士生马家轩为第一作者，资料基因院张统一院士和孙升钻研员为共同通讯作者。

图1.介电柔性梁的致动状态逆向设计数据驱动框架

软体机械人拥有极好的柔顺性，在复杂环境索求、柔性电子皮肤和智慧健全医疗等方面拥有巨大的利用远景。但无限的变形自由度使得致动激励的设计极具挑战性。张统一院士在国内最早提出的（资料）力学信息学的钻研范式，为软体机械人致动激励的设计提供了新的解决思路。

本工作借鉴天然界中兽群通过单体相互作用实现宏观“涌现”能力的景象，提出多点激励实现介电弹性体按需变形的步骤，通过融合力电耦合大变形有限元仿照、神经网络代理模型和启发式算法，提出了确定软体机械人指标致动状态表加激励的数据驱动步骤。

该钻研首先通过有限元仿真成立介电柔性梁的表部激励和致动变形空间坐标的数据库，基于长短期影象神经网络（LSTM）和全衔接神经网络（FCNN）提取介电柔性梁的空间特点，捉拿表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）算法中进行指标状态的逆向设计。工作展示了对于长度分为80mm, 120mm和160mm的柔性介电梁的致动状态逆向设计了局，批注提出的数据驱动步骤拥有优良的泛化能力。此钻研提出的柔性梁致动状态逆向设推算法能够扩大到分歧驱动激励类型的智能资料，有望进一步加快软体机械人的发展利用。

图2：LSTM-FCNN模型对长度为80mm、120mm和160mm介电柔性梁的预测了局

图3：报答摆出的介电柔性梁的致动变形逆向设计了局

该工作得到了国度沉点研发打算（编号：2022YFB3707803）、国度天然科学基金项目（编号：12072179）和之江尝试室沉点研发项目（编号：2021PE0AC02）的赞助。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.ijmecsci.2023.108957