当蜻蜓在阳光下轻盈翱翔时，很少有人会想到这种存在了三亿多年的生物，正在启发一场设计思潮和制造创新。

　　近日，河海大学机电工程学院研究团队在SSRN发表最新研究（预印），将蜻蜓翅膀的奥秘转化为突破性的工程创新。

　　他们开发的骨架增强神经风格迁移辅助拓扑优化（SNST-TO）方法，不仅解决了仿生结构难以工业化制造的难题，更让3D打印制造的仿生翅膀结构展现出优秀的力学性能—在某些指标上竟超越传统设计的具体方案273%。

　　AM易道认为，这项融合人工智能、仿生学与增材制造的研究，或将重新定义未来飞行器的设计与制造方式。

　　其中，蜻蜓翅膀以其出色的力学性能和轻量化特征，一直是科研人员关注的焦点。

　　最初，研究者们主要是依靠个人经验和直觉来简化和模仿蜻蜓翅膀结构（如图1a所示）。

　　随后，拓扑优化方法的引入（图1b）为结构设计带来了数学严谨性，但往往会丢失生物特有的形态特征。

　　而近期兴起的数据驱动方法（图1c）虽能更好地保留生物特征，却面临着计算资源需求巨大的挑战。

　　如图1d所示，蜻蜓翅膀复杂的交叉脉络结构不仅提供了飞行能力，更在应力分布、裂纹阻断等方面发挥着关键作用。

　　想象一下，如果把蜻蜓翅膀的结构特征当作一种独特的“滤镜”，我们能否将其应用到工程结构设计中？

　　就像我们在社交软件中为照片添加艺术效果一样，这种方法能够将蜻蜓翅膀的生物特征叠加到优化设计中。

　　但这个过程要复杂得多，研究团队使用深度神经网络（就像人工智能认出猫狗图片那样的技术）来学习蜻蜓翅膀的特征。

　　就像建筑师在设计房屋时会先确定主要承重结构一样，这种技术能确保最终设计既有仿生特征，又能满足工程需求。

　　如图9所示的这是一个长方形设计空间，通过优化要找到最省材料又能承受载荷的结构形式。

　　图12记录了整个优化过程：从一团模糊的材料分布开始，随着计算机不断调整，结构逐渐变得清晰，最终形成了既有蜻蜓翅膀特征又能满足力学要求的形状。

　　如图13所示，他们第一步从真实蜻蜓翅膀中提取了有代表性的蜂窝状特征，并将其转化为风格参考图像。

　　在图14中，我们大家可以清晰地看到优化过程的演进：从设定均匀载荷边界条件（图14a），到引入相似性和平滑性约束（图14b），最终通过增加最小尺寸约束得到具有工程可实现性的结构（图14c）。

　　与传统ABAQUS软件优化结果（图15）相比，新方法不仅保留了仿生特征，更展现出优越的力学性能。

　　研究团队选择了Ultimaker S5型FDM打印机，使用的材料是一种改性的尼龙，它的性能指标如下：

　　为了适应3D打印机的尺寸限制，团队将原始设计按0.376的比例进行了缩放，最终样件尺寸为150mm×38mm。

　　在UTM5105万能试验机上进行的测试，配备了高精度的位移传感器和3376×2704像素的工业相机，能够精确记录样件在加载过程中的每一个变形细节。

　　如图16所展示的实验装置，不仅能测试展向压缩性能，还能评估弦向受力情况。

　　当载荷-位移曲线在计算机屏幕上徐徐展开时（图17），研究团队看到不错的结果。

　　在展向压缩测试中，新设计的仿生结构展现出了显著优势：在位移达到2mm时，载荷迅速攀升至1123N的峰值，展现出7.63×105 N/m的高刚度特性。

　　相比之下，传统设计的具体方案仅能承载301N，刚度也只有1.85×105 N/m。

　　展向压缩测试中，新设计的仿生翅膀结构在承载能力上实现了273%的跨越式提升。

　　这种巨大的性能差异源于仿生结构中交错的支撑网络，它们就像蜻蜓翅膀中的脉络一样，可以有明显效果地分散和传递载荷。

　　虽然两种设计在初始阶段表现相近（刚度均约为2.4×104 N/m），但随着载荷增加，差异逐渐显现。

　　新设计的最大承载能力达到2710.8N，比传统方案的1615N高出68%。

　　通过高分辨率相机记录的变形过程显示，仿生结构在压缩过程中表现出更协调的变形模式，这得益于其中密集的蜂窝状网络结构。

　　大自然是最伟大的设计师，而这项研究提出的骨架增强神经风格迁移辅助拓扑优化方法（SNST-TO）恰如其分地诠释了如何将自然智慧转化为工程创新。

　　此方法可以推广到各类仿生结构的设计中，从重型飞机到微小无人机，从建筑到医疗器械，应用前景广阔。

　　AM易道认为，这类 创新设计方法+3D打印正是 工程师 和大自然间桥梁！

　　树干、蜻蜓翅、蜂巢、复眼、 鲨鱼皮、魔鬼鱼腮，这一次次的仿生学案例 在AM易道过去的文章中无不令人惊叹， 大自然中还有无数等待我们得知的智慧瑰宝。

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