使用人工神经网络（ANN）设计未来主义的介电弹性体最小能量结构

《European Journal of Mechanics - A/Solids》：Designing the futuristic dielectric elastomer minimum energy structures using artificial neural networks (ANN)

人工神经网络预测Dielectric Elastomer Minimum Energy Structures（DEMES）的机械行为，显著降低计算成本，适用于四臂夹子和扑翼机构器分析，为软机器人设计提供高效工具。

　　
近年来，人工神经网络（ANN）在工程领域中的应用持续扩展，尤其在解决复杂非线性问题时展现出独特优势。本研究聚焦于Dielectric Elastomer Minimum Energy Structures（DEMES）的优化分析，通过引入ANN技术显著提升了传统研究模式的效率。DEMES是由预拉伸的介电弹性体薄膜与刚性框架结合形成的自稳定结构，其力学特性受材料参数、几何构型及电场激励等多因素耦合影响。传统研究多采用数值模拟与实验验证相结合的方式，但面临计算资源消耗大、参数组合分析繁琐等挑战。

在材料科学领域，介电弹性体作为软活性材料的重要分支，因其大变形能力、快速响应特性及轻量化特征备受关注。DEA（Dielectric Elastomer Actuator）通过施加电场实现形变，而预拉伸框架的几何约束使得系统具有多稳定态特性。这种独特的力学行为使其在仿生机器人、可变形结构等应用中潜力巨大，但复杂的非线性变形机制导致传统分析方法存在显著局限性。

研究团队针对四臂夹持器和扑翼式双轴DEA两个典型构型，系统对比了ANN预测模型与传统有限元方法的效能差异。在模型构建阶段，采用Levenberg-Marquardt优化算法与贝叶斯正则化技术相结合的方式，有效解决了参数敏感性问题。通过对比分析发现，ANN模型在预测膜体应变分布（误差范围<3%）、预张力与电压的映射关系（R2>0.92）等关键指标上均达到满意精度，同时将计算耗时从传统FEA的数小时级压缩至分钟级。

特别值得关注的是ANN对多参数耦合作用的建模能力。实验数据显示，当框架曲率半径与预拉伸率存在0.15-0.35的特定比值时，系统可实现应变能的显著降低。ANN模型成功捕捉到这种非线性关系，即使在参数组合超出训练范围时，仍能通过泛化特性给出合理预测。这种特性对于探索构型空间中的最优解具有指导意义，例如在开发自适应形变结构时，ANN可快速筛选出满足特定性能指标的设计参数。

在工程应用层面，该研究为DEMS的工业化开发提供了新思路。传统方法需要反复进行物理样机制作与性能测试，而ANN模型可替代60%以上的实验验证环节。以四臂夹持器为例，传统FEA分析需逐个参数调整，耗时约120小时；而ANN模型通过一次训练即可完成200组以上参数的快速评估。这种效率提升使研究人员能够将更多精力投入创新构型设计而非重复性计算。

未来发展方向主要体现在三个维度：其一，构建动态学习系统以实时适应材料参数漂移；其二，将视觉识别技术集成至ANN框架，实现构型自感知与自适应调控；其三，开发多尺度融合模型，整合微观材料特性与宏观结构行为。这些创新将推动DEMS技术在医疗机器人、航空航天可变形结构等领域的实际应用，例如开发具有自修复能力的智能软体驱动器，或具备形状记忆特性的空间展开结构。

该研究突破传统方法在参数敏感性分析中的瓶颈，通过建立跨尺度预测模型，首次实现了从微观材料性能到宏观结构行为的全链条分析。这种数据驱动的研究范式，不仅为DEMS优化设计提供了高效工具，更为智能材料系统的研究开辟了新路径。实验数据表明，基于ANN的预测模型在准确率（平均92.7%）与效率（计算耗时降低87%）之间达到良好平衡，验证了机器学习技术在工程力学中的可行性。

在作者贡献方面，Bhaskar Anupam主导了ANN模型的架构设计与训练优化，完成了关键算法的编程实现；Keshav Purviya负责数据预处理与模型验证，开发了自动化测试平台；Ankur Miglani在理论建模与参数标准化方面提供了关键支持；Aman Khurana则统筹项目进展，确保研究符合工程实践需求。这种跨学科协作模式有效整合了材料科学、计算机工程与机械设计领域的优势，为智能材料系统研究提供了标准化解决方案。

当前研究仍存在若干改进空间：首先，训练数据集的规模需要进一步扩展以增强泛化能力；其次，需建立模型验证的标准化流程，确保不同研究团队间的结果可比性；最后，开发轻量化部署方案以适应嵌入式应用场景。这些技术突破将使ANN模型在实时控制系统中更具实用性，推动DEMS技术从实验室研究向产业化应用转化。

总体而言，该研究成功验证了机器学习技术在DEMS分析中的核心价值，为智能材料系统的研究开辟了新范式。通过建立高效预测模型，不仅解决了传统方法效率低下的问题，更重要的是揭示了材料响应与构型设计的深层非线性规律，为后续研究提供了重要的方法论参考。随着深度学习算法的持续优化，可以预见在软体机器人、生物医学工程等前沿领域，基于ANN的预测模型将发挥更大作用，加速智能材料系统的工程化进程。