纵观历史，人类从自然界的许多方面观察并寻求灵感，以提高飞行效率、机动性和稳定性。自达芬奇时代以来，自然启发设计，也称为仿生学或仿生设计，已经并将继续在航空发展中发挥重要作用。

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现在，宾夕法尼亚大学韦茨曼设计学院的MasoudAkbarzadeh和他的前博士生在《AdvancedScience》上发表了一篇论文。学生郑浩以仿生学原理为基础，从蜻蜓翅膀中汲取灵感，重新设计了波音777的翅膀。

为什么是蜻蜓?

“大自然是一位伟大的老师，告诉我们如何优化系统，”阿克巴扎德说。“当你观察蜻蜓时，你会看到翅膀经过数百万年的进化，变成了一种令人难以置信的轻质、高效和坚固的结构。”

他解释说，他和他的团队对翅膀上静脉的表面几何形状和内部结构感兴趣。他说，机翼错综复杂的分层结构提供了强度和灵活性，使蜻蜓能够快速产生升力和机动性。

“当我们仔细观察蜻蜓翅膀上的图案时，我们意识到它包含许多凸多边形，”阿克巴尔扎德说。

“机翼的凸网络与我们使用实验室研究和开发的图形静力学方法设计的高效网络非常相似，”他说。“我们想，‘我们可以使用基于几何的分析工具来分析这些图案，并在不同条件下为其他类型的机翼重新创建它们吗?’”

解剖机翼

研究人员采用詹姆斯·克拉克·麦克斯韦(JamesClerkMaxwell)于1864年提出的称为麦克斯韦倒数图的方法来分析蜻蜓翅膀的几何静脉网络的复杂性。这种用于计算系统中力的平衡的分析工具在解码蜻蜓翅膀结构的物理原理方面发挥了重要作用。

“连接的组成部分或成员的厚度与该网络的面内平衡之间存在相关性，”阿克巴尔扎德说。“简单来说，这就像采用蜻蜓的血管网络，从各个方向拉动它，然后发现整体结构完美地作为拉伸网络工作，至少在2D平面上是这样。”

“这令人震惊，”他说，“因为机翼是为与扑动运动相关的弯曲行为而设计的，而不是仅受拉或仅受压的网络。”

这一发现使研究人员能够研究机翼结构模式所模仿的机翼结构的行为。“最终，我们证明这种方法可以产生更有效的机翼结构来抵抗平面外弯曲，”阿克巴尔扎德说。

来自大自然的机器学习

该团队将机翼的几何形状划分为内部血管网络和外边缘。这样，他们就能够弄清楚蜻蜓翅膀的内部结构如何受到其他组件的影响。

“我们使用蜻蜓翅膀的形状和力图作为训练数据集来开发我们的机器学习模型，该模型可以生成密切反映翅膀实际几何形状的结构网络，”阿克巴尔扎德说。

这一发现为训练他们的机器学习算法提供了宝贵的数据。

“想象一下按照蜻蜓机翼中观察到的原理设计的飞机机翼，”阿克巴尔扎德说。“通过这样做，我们有可能制造出更轻、更高效的飞机，使用更少的材料，从而节省大量燃料和成本，更不用说大幅减少航空的环境足迹。”

将理论转化为现实

团队成员将他们的发现应用到现实场景中，将蜻蜓启发的设计融入到1:120比例的波音777机翼的2D挤压机身中，并观察到机翼结构效率的显着改善。

蜻蜓设计将面外刚度提高了惊人的25%，这表明了更轻、更高效的机翼设计的潜力。

阿克巴扎德说：“这不仅证实了这项研究的实用性，而且还让我们对航空业的未来有了一个诱人的了解。”

翱翔未来

展望未来，团队计划深入挖掘蜻蜓翅膀的3D结构，希望能发现更多的设计灵感。他们还期望完善机器学习模型，增强其预测能力，并提高人工结构重建的准确性。

“这项研究凸显了受自然启发的设计尚未开发的潜力，”阿克巴尔扎德说。“通过机器学习、结构生物学和工程学的协同融合，一个新的领域正在出现，它有望在各个工程学科领域掀起一波创新浪潮。”

“当我们继续探索自然世界的复杂结构寻找灵感时，谁知道我们还能解开哪些其他秘密?从蜻蜓到其他有翅膀的动物，我们的发现之旅才刚刚开始。”

更多信息：HaoCheng等人，机器学习和麦克斯韦倒数图实现的

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