综述:《跨维度剪纸技术综述:从顺从性机械装置到多功能机器人》

《Advanced Intelligent Systems》:A Review of Trans-Dimensional Kirigami: From Compliant Mechanism to Multifunctional Robot

【字体: 时间:2025年10月09日 来源:Advanced Intelligent Systems 6.1

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  折纸艺术(Kirigami)通过系统化切割薄层材料,利用几何非线性和材料特性调控机械响应,成为工程设计与软机器人领域的创新策略。文章将其分为集中式(如分形折纸、菱形折纸)和分布式(如带状折纸、孔洞折纸)两类 Compliance 机制,分析其超拉伸性、负泊松比、多稳态等特性,并探讨在机械 Metamaterials、可变形结构、软 gripper、蛇形机器人等领域的应用。结合机器学习实现逆向设计,优化切割参数与机械性能的映射关系,推动复杂形变控制与功能集成。

  ### 解读: kirigami(剪纸艺术)与现代工程的融合

kirigami,作为一种源自传统艺术形式的创新设计方法,近年来在工程领域展现出巨大潜力。这种艺术形式以在平面材料上进行有规律的切割,实现结构在受到外部刺激时产生复杂的机械响应。通过合理的切割设计,kirigami不仅能够实现超弹性、负泊松比(即“auxetic”特性)、双稳态或多重稳态等独特机械性能,还为开发新型材料、柔性执行器和机器人系统提供了灵感和设计策略。这种传统艺术与现代科技的结合,不仅拓展了材料科学的边界,也推动了跨学科研究的发展。

在机械设计领域,kirigami的分类为研究提供了结构化的视角。从柔性机构的角度出发,kirigami可以分为两种基本类型:一种是“集中型”kirigami,其变形主要集中在特定的柔性铰链区域,而其余部分保持刚性;另一种是“分布型”kirigami,其变形在整个结构中均匀分布。这种分类方法不仅有助于理解kirigami的机械行为,还为设计具有特定功能的结构提供了理论基础。集中型kirigami通过局部变形实现复杂的功能,如形状变换、多稳态行为等;而分布型kirigami则通过均匀的变形机制,为柔性材料的机械性能提升提供了有效手段。

在实际应用中,kirigami的变形机制展现出高度的可编程性。例如,某些设计利用切割产生的局部旋转和非对称变形,使得结构能够在外部刺激下产生多种运动模式。这种机制在柔性执行器和机器人系统中尤为重要,因为它们需要适应复杂的环境和任务需求。通过调整切割的几何参数、数量、分布和材料特性,研究人员能够实现对机械性能的精确调控,使得kirigami不仅具备传统艺术的美感,还具备高度的工程应用价值。

kirigami的机械特性之一是其显著的延展性。在某些设计中,平行切割能够使结构在单轴拉伸下达到超过500%的应变,这种性能超越了传统橡胶材料的延展能力。同时,这种延展性还可以通过引入非对称的切割模式进行调控,从而实现特定的变形路径和力学响应。这种延展性不仅为柔性电子设备和可穿戴传感器提供了可能,还为软体机器人在复杂环境中的运动能力提供了支撑。

负泊松比是kirigami的另一个重要特性。在常规材料中,当受到拉伸时,材料在垂直方向上会收缩;而负泊松比材料则会扩张,这种特性在许多工程应用中具有重要意义。例如,在能量吸收、减震和智能材料设计中,负泊松比结构能够有效提升性能。kirigami通过设计特定的切割模式,使材料在受力时表现出这种反直觉的机械行为,从而为开发新型材料提供了新的思路。

双稳态和多重稳态是kirigami结构在力学响应方面的另一大优势。某些kirigami设计能够实现结构在两个稳定状态之间的切换,这种能力在执行器和智能材料中尤为关键。例如,通过设计特定的三角形切割,结构可以在拉伸或压缩下在两个不同的形态之间切换,从而实现更复杂的运动控制。这种特性不仅增强了材料的适应性,还为软体机器人在不同环境中的自主操作提供了可能性。

在柔性执行器和机器人系统中,kirigami的设计理念得到了广泛应用。例如,通过在平面材料上进行切割,可以实现结构的变形和运动,使其能够模仿生物的运动模式。一些研究将kirigami与气动系统相结合,设计出能够实现弯曲、扭转、收缩和伸长的软体执行器。这种设计不仅提升了机器人的灵活性,还使其能够适应复杂的地形和任务需求。

此外,kirigami还被用于开发可编程的软体机器人。通过引入智能材料,如温度响应型或光响应型材料,这些机器人可以在外部刺激下实现特定的运动模式。例如,某些机器人通过改变切割模式和材料特性,能够在特定条件下进行形状变化,从而完成复杂的任务。这种设计方法不仅减少了对传统机械结构的依赖,还提高了机器人的适应性和智能性。

随着人工智能技术的发展,kirigami的设计方法也在不断优化。通过机器学习算法,研究人员能够更高效地生成满足特定功能需求的切割模式。例如,一些研究利用神经网络和进化算法,预测和优化kirigami的几何参数,使其能够实现特定的力学性能和变形行为。这种方法不仅减少了设计的时间成本,还提升了设计的精度和创新性。

然而,尽管kirigami在工程应用中展现出巨大潜力,仍然存在一些挑战。例如,如何在复杂结构中实现高效的机械响应,如何减少设计和制造过程中的成本,以及如何拓展设计空间以适应更广泛的应用需求。这些问题需要进一步的研究和探索,以推动kirigami技术的持续发展。

总的来说,kirigami作为一种传统艺术形式,正在被重新诠释为一种创新的工程设计策略。通过合理的设计和制造方法,kirigami不仅能够实现独特的机械性能,还能够为柔性材料、软体机器人和智能结构提供新的解决方案。随着技术的不断进步,kirigami有望在未来发挥更大的作用,成为跨学科研究的重要组成部分。
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