Multi-material inverse design of soft deformable bodies via functional optimization
Multi-material inverse design of soft deformable bodies via functional optimization
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基于功能优化的软变形体多材料逆向设计
DOI：
10.1088/1361-6420/acaa31
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
2.1
通讯作者：
Kowalewski, Timothy M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Awasthi, Chaitanya;Lamperski, Andrew;Kowalewski, Timothy M.
控制柔体的变形在需要精确控制柔体形状的领域有着潜在的应用。医疗机器人等领域可以使用软机器人的形状控制来修复人体动脉瘤，在体内运送药物等应用。然而，在已知外部载荷的情况下，如果只使用一种材料制造柔体，通常不可能将其变形为任意形状。在这项工作中，我们提出了一种新的基于物理的软超弹体计算设计方法来解决这个问题。该方法将未变形的身体形状、指定的外部载荷和用户期望的最终形状作为输入。然后利用受物理约束的非线性最优化方法解决设计中的反问题。非线性规划采用基于梯度的内点法进行求解。为了提高效率，计算了解析梯度。该方法输出可用于制造柔体的材料属性场。在相同的外部载荷输入下，为匹配该材料场而制造的车身预计将变形为用户所需的形状。两个正则化分别用于将光滑性和对比度的先验特征归因于物质场的空间分布。通过三个实例对该方法的性能进行了测试。
Controlling the deformation of a soft body has potential applications in fields requiring precise control over the shape of the body. Areas such as medical robotics can use the shape control of soft robots to repair aneurysms in humans, deliver medicines within the body, among other applications. However, given known external loading, it is usually not possible to deform a soft body into arbitrary shapes if it is fabricated using only a single material. In this work, we propose a new physics-based method for the computational design of soft hyperelastic bodies to address this problem. The method takes as input an undeformed shape of a body, a specified external load, and a user desired final shape. It then solves an inverse problem in design using nonlinear optimization subject to physics constraints. The nonlinear program is solved using a gradient-based interior-point method. Analytical gradients are computed for efficiency. The method outputs fields of material properties which can be used to fabricate a soft body. A body fabricated to match this material field is expected to deform into a user-desired shape, given the same external loading input. Two regularizers are used to ascribe a priori characteristics of smoothness and contrast, respectively, to the spatial distribution of material fields. The performance of the method is tested on three example cases in silico.
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DOI：
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发表时间：
1994
期刊：
影响因子：
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作者：
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通讯作者：
M. Reynier
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作者：
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Youngsoo Choi
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Daniel R. Herber
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作者：
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通讯作者：
Timothy M. Kowalewski