亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A dynamically reprogrammable metasurface with self-evolving shape morphing

变形 计算机科学 软机器人 执行机构 智能材料 领域(数学) 分布式计算 控制工程 纳米技术 人工智能 工程类 材料科学 数学 纯数学
作者
Xiaoyue Ni,Yun Bai,Heling Wang,Yeguang Xue,Yuxin Pan,Jin‐Tae Kim,Xinchen Ni,Tzu‐Li Liu,Yiyuan Yang,Mengdi Han,Yonggang Huang,John A. Rogers
出处
期刊:Research Square - Research Square
标识
DOI:10.21203/rs.3.rs-1120720/v1
摘要

Abstract Dynamic shape-morphing soft materials systems are ubiquitous in living organisms; they are also of rapidly increasing relevance to emerging technologies in soft machines 1–4 , flexible electronics 5–7 , and smart medicines 8,9 . Soft matter equipped with responsive components can switch between designed shapes or structures, but cannot support the types of dynamic morphing capabilities needed to reproduce natural, continuous processes of interest for many applications 10–27 . Challenges lie in the development of schemes to reprogram target shapes post fabrication, especially when complexities associated with the operating physics and disturbances from the environment can prohibit the use of deterministic theoretical models to guide inverse design and control strategies 3,28–32 . Here, we present a mechanical metasurface constructed from a matrix of filamentary metal traces, driven by reprogrammable, distributed Lorentz forces that follow from passage of electrical currents in the presence of a static magnetic field. The resulting system demonstrates complex, dynamic morphing capabilities with response times within 0.1 s. Implementing an in-situ stereo-imaging feedback strategy with a digitally controlled actuation scheme guided by an optimization algorithm, yields surfaces that can self-evolve into a wide range of 3-dimensional (3D) target shapes with high precision, including an ability to morph against extrinsic or intrinsic perturbations. These concepts support a data-driven approach to the design of dynamic, soft matter, with many unique characteristics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
Komorebi发布了新的文献求助10
2秒前
33秒前
嘬痰猩猩完成签到 ,获得积分10
34秒前
wly发布了新的文献求助10
36秒前
Owen应助何永博采纳,获得10
50秒前
年年有余完成签到,获得积分10
50秒前
科研通AI6应助张志超采纳,获得10
53秒前
丘比特应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
wly完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
flyinthesky完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
SciGPT应助aqing采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
aqing发布了新的文献求助10
1分钟前
张晓祁完成签到,获得积分10
1分钟前
大模型应助盐碱地杂草采纳,获得10
1分钟前
yueying完成签到,获得积分10
1分钟前
张志超发布了新的文献求助10
2分钟前
Kowalski发布了新的文献求助10
2分钟前
程晓研完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
平常的德天完成签到,获得积分20
2分钟前
2分钟前
Kowalski完成签到,获得积分10
2分钟前
科研通AI6应助火星上念梦采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
贾贾完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
后陡门爱神完成签到 ,获得积分10
3分钟前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
思源应助科研通管家采纳,获得30
3分钟前
3分钟前
3分钟前
Unshouable完成签到,获得积分10
3分钟前
简柠发布了新的文献求助10
3分钟前
高分求助中
Pipeline and riser loss of containment 2001 - 2020 (PARLOC 2020) 1000
哈工大泛函分析教案课件、“72小时速成泛函分析:从入门到入土.PDF”等 660
Fermented Coffee Market 500
Theory of Dislocations (3rd ed.) 500
Comparing natural with chemical additive production 500
The Leucovorin Guide for Parents: Understanding Autism’s Folate 500
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5232506
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4401819
关于积分的说明 13699348
捐赠科研通 4268157
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2342403
邀请新用户注册赠送积分活动 1339419
关于科研通互助平台的介绍 1296096