根据最近的一项研究科学报告，图灵模式可用于开发一种设计和生产基于织物的软气动执行器（FSPA）的新方法。

基于织物的软质气动执行器 (FSPA) 是一种灵活、柔软的设备，当对其施加压力时，它们会变形或移动。它们通过充气或放气来发挥作用，使织物弯曲、拉伸或扭曲。

软机器人通常依赖 FSPA，因为它们具有至关重要的灵活性和适应性。与传统的刚性机器人部件不同，FSPA 可以与人类和精致的物体安全地交互。

由于其柔软轻质的特性，FSPA 非常适合可穿戴设备、自适应庇护所、机器人抓手和辅助设备等应用。它们的价值在于低成本、安全性和灵活性。

然而，设计和制造 FSPA 具有挑战性。研究团队通过流程自动化解决了这一挑战。

该团队由来自日本丰田中央研发实验室的 Masato Tanaka 博士和 Tsuyoshi Nomura 博士以及来自美国丰田汽车工程与制造北美公司的 Yuyang Song 博士组成。

Phys.org 采访了研究人员，他们分享了进行这项研究的动机。

田中博士说：“这项研究背后的动机源于软机器人社区对气动执行器的公认需求，气动执行器可以使用简单的机制执行受控运动，而不需要依赖专门的材料或技术。”

图灵模式

“我们的目标是开发简单、低成本的 FSPA，以实现形状变形功能。我们特别专注于将艾伦图灵的形态发生理论（称为图灵模式）融入到设计这些表面纹理的过程，”野村博士说。

艾伦·图灵于 1952 年提出了形态发生理论，描述了自然界中的图案（条纹、螺旋等）如何从均匀分布的状态中产生。

“受艾伦·图灵工作的启发，图灵模式可以从各向同性反应扩散方程导出，我们采用基于梯度的取向优化方法来设计 FSPA 的表面膜，”宋博士说。

图灵模式是由具有反应和扩散成分的系统产生的。主要思想是我们有两种相互作用的物质，其中一种促进两者的促进，而第二种抑制或抑制第一种物质。

这种反馈循环的结果是形成稳定的重复模式或图灵模式，就像斑马和老虎身上的条纹一样。

反复试验

设计 FSPA 的最大挑战是需要反复试验才能找到合适的材料。

“传统的气动结构通常使用具有特定几何特征（例如缝合线）的各向同性材料来实现形状变形，”田中博士解释说。

软各向同性材料以其均匀的特性而闻名，通常用于传统的 FSPA。这保证了材料在施加压力时均匀地膨胀或弯曲。

然而，设计和制造以受控和可预测的方式变形的材料需要反复试验，并且可能非常耗时。研究团队的目标是通过过程自动化和优化来绕过这些限制，从而在软机器人应用中实现更先进和受控的运动。

“我们采用基于梯度的取向优化方法来设计这些结构的表面膜。该方法假设在膜上使用各向异性材料，其中取向可以自由变化，这使得此类结构的制造成为一项重大挑战，”博士说。

“我们的研究通过利用图灵模式来弥合基于材料取向的优化设计和 3D 打印之间的差距，从而解决了这一挑战，”Nomura 博士补充道。

流程自动化

FSPA 由用于构造执行器的材料和响应压力执行运动的执行器组成。

他们方法的第一步是优化材料的方向，即柔性织物的纤维如何在执行器表面上排列。

为此，他们使用了非线性有限元方法。经过优化，方向布局被转换成材料上的特定图案。

这些特定模式是根据研究人员使用的各向异性反应扩散系统的数学模型生成的。该图案填充整个表面并确保材料以所需的方式变形。

“通过求解这些方程并结合有关优化材料各向异性分布的信息，我们生成了与原始材料各向异性相对应的各向异性图灵图案纹理，”田中博士解释道。

为了制造 FSPA，研究人员探索了两种方法：热粘合和刺绣。

在热粘合过程中，将迪尼玛 (Dyneema) 等刚性织物激光切割成所需的图灵图案，然后使用热压机将其粘附到 TPU 薄膜等较软的织物上。相比之下，刺绣技术将图灵图案嵌入到带有硬线的柔软织物中，从而产生不同硬度的区域，从而可以控制运动。

“这些制造方法已被证明，为这些先进的执行器提供了可扩展且经济高效的生产可能性，”宋博士解释道。

与经典相比

研究团队将他们的设计与经典的简单设计进行了比较，他们的图灵图案设计显示出可比且更好的性能。

对于 C 形设计，图灵模式被证明比经典设计更有效，将执行器边缘之间的距离减少了大约 10%。

对于扭转运动，图灵图案设计的表现与经典设计类似。然而，S形弯曲传统上很难实现。

“我们的方法可以通过使用我们的优化方法设计印刷在膜上的纹理图案，通过简单的气动输入实现任何运动，”野村博士说。

研究团队表示，未来的研究可能会考虑将图灵图案设计与形状记忆或电活性聚合物等尖端材料相结合，以开发具有改进动力学性能的执行器。

研究人员还预见，将探索制造技术的扩展，以适应大规模生产和更大的执行器，可能使用柔性材料 3D 打印或自动编织等方法来提高效率和精度。

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