生成式AI驱动的动物皮肤图案仿生多功能复合材料设计与力学性能研究

研究人员针对生物启发复合材料设计复杂度高、结构特征提取困难的问题，利用生成式AI（GenAI）开发了基于动物皮肤图案（如斑马条纹、豹纹）的多功能复合材料。通过分子动力学（MD）模拟和3D打印验证，揭示了图案构型与力学性能（如刚度E、韧性UT）的关联，证明斑马条纹结构具有最优机械性能。该研究为兼具力学强度与视觉功能（如热调节、伪装）的材料设计提供了新范式。

　　

论文解读

自然界中动物皮肤图案（如斑马条纹、长颈鹿斑块）不仅是视觉标识，更蕴含进化优化的多功能特性——从热调节到昆虫驱避。然而，这些复杂层级结构的仿生设计面临两大挑战：一是自然样本有限导致高维设计空间难以全面探索；二是传统方法难以在保留自然特征的同时优化力学性能。雪城大学的研究团队独辟蹊径，将生成式人工智能（GenAI）与计算模拟结合，开发出兼具力学强度与视觉功能的仿生复合材料，成果发表于《Cell Reports Physical Science》。

研究采用稳定扩散模型（Stable Diffusion）对5类动物（斑马、长颈鹿、虎、豹、猎豹）皮肤图案进行数据增强，生成数千种变体。通过分子动力学（MD）模拟分析二元复合材料（刚性相E=973 MPa，软相E=0.383 MPa）的力学响应，并选取极端性能样本进行多材料3D打印验证。关键技术包括：1）基于LoRA微调的图案生成；2）图像处理转化为可计算模型；3）周期性边界条件下的粗粒度MD模拟；4）Digital ABS Plus/Agilus 30 Black双材料打印。

结果部分核心发现：

1. 材料相分布与力学行为的空间关联
斑马条纹因刚性相连续分布展现最高刚度（E）和强度（σ_c），但应力集中导致脆性断裂；豹纹离散分布则通过软基体分散应力提升韧性。长颈鹿大块多边形刚性相因界面缺陷加速裂纹扩展，力学性能反低于低体积分数（λ）的斑马结构。

2. 多功能复合材料的多维性能谱
400组模拟的统计显示：斑马图案在刚度（E）、韧性（U_T）、极限强度（σ_c）均领先，其U_T达3.87 MPa（实验值0.81 MPa）。虎纹因分支网络结构实现刚度-韧性平衡，而猎豹/豹纹各向同性分布牺牲强度换取延展性（ε_y>30%）。

3. 体积分数与构型的双重调控机制
Ashby图谱揭示GenAI可突破自然限制：生成的长颈鹿图案U_T超越均质混合理论预测值（黑色虚线）。斑马图案在垂直加载时性能骤降，证实构型各向异性对力学响应的决定性作用。

4. 实验验证与设计空间拓展
3D打印样本的韧性排序（斑马>长颈鹿>虎）与模拟一致，但绝对值差异源于界面缺陷。生成图案的极值比（R=最高/最低U_T）达4.8倍，显著高于真实样本，证明AI可有效扩展设计空间。

结论与意义
该研究建立了“自然观察-GenAI生成-计算筛选-实验验证”的全链条方法，首次量化动物图案构型与力学性能的映射关系。斑马条纹的优越性能为装甲、可穿戴设备等需兼顾防护与视觉功能的场景提供设计模板。通过开发的交互式教育平台（http://lmmm2024.syr.edu/），公众可体验AI如何解码自然智慧。未来，该方法可拓展至其他生物结构（如蜘蛛网、贝壳），加速多物理场耦合材料的逆向设计。

（注：全文数据均源自原文，力学符号如U_T、σ_c等保留原文献格式；作者Milad Masrouri等姓名拼写与原文一致；技术术语如LoRA、MD等首次出现时均附简要说明）