组织工程骨骼肌增强型Hill肌肉模型及其在反向动作镊子驱动中的应用研究

这篇研究开发了针对组织工程骨骼肌（TESM）的增强型Hill肌肉模型（EHMM），通过引入与静态分支并联的主动粘弹性分支，解决了传统Hill模型（CHMM）无法准确模拟TESM等长收缩中张力快速升降的问题。六元素EHMM成功预测了TESM驱动的反向镊子结构位移，为生物执行器的闭环控制奠定基础。

　　

引言

近年来，手术和医疗机器人的发展推动了对柔性执行器的需求，其中以肌肉细胞或组织为动力的生物执行器备受关注。这类执行器不仅轻巧紧凑，还具有自修复能力。目前生物执行器主要分为两类：使用实验室动物离体肌肉和通过细胞培养构建的2D或3D肌肉组织。尽管工程化肌肉组织研究众多，但多数聚焦于组织培养方法和结构设计，控制工程方面的研究相对匮乏。因此，本研究旨在建立适用于组织工程骨骼肌（TESM）的收缩模型，为生物执行器的控制提供理论基础。

肌肉模型及其力学方程

研究对比了三种肌肉模型：传统Hill肌肉模型（CHMM）、七元素增强型Hill模型（EHMM）和六元素EHMM。静态肌肉模型由两个弹性元件和一个粘性元件组成，模拟细胞膜和细胞外基质的力学特性。CHMM在静态模型基础上增加了收缩元件，但无法准确复现TESM等长收缩测试中观察到的张力快速升降现象。

为解决这一问题，七元素EHMM引入了与静态分支并联的主动粘弹性分支，独立表征肌动蛋白-肌球蛋白相互作用引起的粘弹性变化。主动分支中的收缩和粘弹性元件均与肌肉活性、疲劳衰减和长度依赖性三个因素相关。由于主动分支中的粘性元件影响可忽略，进一步简化为六元素EHMM。

基于力测量的参数识别

通过无刺激的拉伸测试确定了静态元件的参数。结果显示，TESM在拉伸过程中的张力变化近乎线性，粘性效应较弱，时间常数τ₁仅为0.0411秒。然而，CHMM在等长收缩测试中表现出明显的响应延迟，其时间常数（τ_α1+τ₁=0.071秒）约为实验数据的两倍。

七元素EHMM通过独立表征静态和主动粘弹性，成功复现了TESM的快速收缩响应。六元素EHMM进一步简化模型，去除主动分支的粘性元件后仍保持高精度，其预测的TESM驱动反向镊子位移与实验数据高度吻合。

收缩相关因素

肌肉活性水平α通过电刺激激活，其上升和下降时间常数分别设定为τ_α1=0.030秒和τ_α2=0.035秒。疲劳衰减β通过指数和线性组合模型描述，反映TESM在持续刺激下的力衰减。长度依赖性γ通过非对称高斯函数模拟，反映肌节长度与收缩力的关系。

实验验证

通过TESM驱动的反向镊子结构验证模型有效性。六元素EHMM准确预测了TESM在电刺激下的长度变化（从9.7 mm缩短至9.3 mm），而CHMM则高估了位移量。这一结果证实了主动分支在抑制过度缩短中的关键作用。

结论与展望

六元素EHMM为TESM的生理收缩行为提供了精确描述，并为未来生物执行器的闭环控制研究奠定了基础。未来可通过引入速度依赖性、滞后效应和疲劳恢复等因素进一步优化模型，以适应更复杂的应用场景。

（注：全文基于原文缩编，专业术语如TESM、EHMM等均保留英文缩写及符号规范。）