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南方科大郭傳飛、香港大學(xué)方絢萊:基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的柔性壓力傳感器逆向設(shè)計

閱讀:392      發(fā)布時間:2024-8-16
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柔性壓力傳感器能夠仿效人類皮膚的機(jī)械感受器,將觸覺刺激轉(zhuǎn)換為定量的電信號,在智能機(jī)器人、健康監(jiān)測和人機(jī)接口等領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。傳統(tǒng)的傳感器設(shè)計通常依賴于耗時的實驗和模擬過程,通過正向結(jié)構(gòu)-性能的設(shè)計路徑逐步探索可能的解決方案。這種方式不僅耗費時間和資源,而且每次實驗往往只能針對特定材料找到一個優(yōu)化的結(jié)構(gòu),難以實現(xiàn)廣泛的線性響應(yīng)。相比之下,逆向設(shè)計方法則從預(yù)期的輸出特性入手,推導(dǎo)出所需的輸入?yún)?shù),理論上能夠更高效地達(dá)到目標(biāo)功能。然而,傳感器的應(yīng)用場景和設(shè)計需求多樣復(fù)雜,導(dǎo)致常規(guī)依賴大量數(shù)據(jù)的設(shè)計方法難以有效執(zhí)行(如圖1)。因此,如何減少所需的數(shù)據(jù)量并實現(xiàn)高效的逆向設(shè)計,成為推動柔性壓力傳感器領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵問題。



圖1 柔性壓力傳感器正向與逆向設(shè)計方法示意圖



為了克服這些挑戰(zhàn),南方科技大學(xué)郭傳飛教授、香港大學(xué)方絢萊教授研究團(tuán)隊合作提出了一種高效的逆向設(shè)計方法,通過引入降階模型來限制設(shè)計范圍,并提出了“跳躍選擇"方法以提高數(shù)據(jù)篩選效率。相關(guān)成果以“Data-driven inverse design of flexible pressure sensors"為題發(fā)表在《美國國家科學(xué)院院刊》(PNAS)上。這項研究的主要貢獻(xiàn)者包括劉之光、蔡旻堃、洪申達(dá)、石君利等人。通訊作者為南方科大郭傳飛教授和香港大學(xué)方絢萊教授。南方科技大學(xué)為該論文的第一通信單位。

具體而言,降階模型通過解析方法確定內(nèi)部約束條件,避免了昂貴的實驗和模擬,大幅降低了模型分析的成本。該方法通過限制設(shè)計范圍,將設(shè)計空間縮小至原先的四分之一甚至更少,從而減少了數(shù)據(jù)需求量(如圖2所示)。此外,“跳躍選擇"方法通過訓(xùn)練代理模型來預(yù)測結(jié)構(gòu)性能評分,并迭代更新數(shù)據(jù)集和模型,以六倍于傳統(tǒng)隨機(jī)選擇的效率進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選,從而快速找到具有高線性響應(yīng)的微結(jié)構(gòu)設(shè)計方案(如圖3所示)。



圖2 降階模型(reduced order model)接觸分析




圖3 跳躍選擇(Jumping selection)方法



通過應(yīng)用這一高效的逆向設(shè)計方法,研究團(tuán)隊成功預(yù)測并實驗證明了多種具備線性響應(yīng)的柔性壓力傳感器微結(jié)構(gòu)設(shè)計(如圖4所示)。實驗結(jié)果表明,這些傳感器在動態(tài)和循環(huán)加載條件下表現(xiàn)出良好的線性特性和靈敏度。尤其是,設(shè)計的線性傳感器陣列在各種位置和加載條件下,均能輸出與負(fù)載成正比的總電容信號,從而大幅簡化了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性


圖4 逆向設(shè)計方法預(yù)測的線性響應(yīng)結(jié)構(gòu)與實驗驗證



團(tuán)隊采用摩方精密nanoArch®S130(精度:2 μm)3D打印設(shè)備,實現(xiàn)了所設(shè)計的復(fù)雜凸起結(jié)構(gòu)模板的高精度打印(最小橫向?qū)挾龋?0 μm,高度范圍:10~73 μm),并結(jié)合翻模技術(shù)制備了柔性PVA-H3PO4微結(jié)構(gòu)離電功能層(圖5)。


圖5 高精準(zhǔn)度的3D打印樹脂、PDMS、離子凝膠結(jié)構(gòu)的顯微鏡照片



此外,所設(shè)計結(jié)構(gòu)的線性響應(yīng)還能夠應(yīng)用于多種不同材料和測試條件,證明了該方法的廣泛適用性和有效性,為智能機(jī)器人、高級醫(yī)療和人機(jī)接口等多種應(yīng)用場景提供了器件設(shè)計的技術(shù)途徑(如圖6)。


圖6 多材料、多加載條件下的線性響應(yīng)



本研究得到了國家自然科學(xué)基金、廣東省科技廳和深圳市科創(chuàng)局的支持。


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