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软韧带混合气动执行器的力分析及其在双足动物机器人机器人中的应用
摘要本文系统地研究了软韧带混合气动执行器（SRHPA），该杂交气动执行器（SRHPA）由一个可固定的可折叠式旋转骨架组成，能够具有大量的螺旋运动和具有高线性驱动力的软蛋卷肌肉。考虑到可折叠骨骼的独特变化螺旋运动，分析模型映射了由波纹管肌肉产生的输入力和执行器的输出力产生的，并通过模拟力分析进行了验证。原型。测试了原型的静态和动态性能，以验证输出力的分析建模。使用执行器作为模块，开发并测试了带有四个模块的新型双足动物机器人，以证明其适应性在构造空间中，通过在转弯，转弯环绕和旋转步态之间进行切换。载板电子设备零的混合执行器和Inch虫机器人有可能在极端的环境中部署，这些环境比电机和驱动器（例如在核和爆炸性环境中）更喜欢气动驱动系统。
软韧带混合气动执行器的力分析及其在双足动物机器人机器人中的应用
摘要本文系统地研究了软韧带混合气动执行器（SRHPA），该杂交气动执行器（SRHPA）由一个可固定的可折叠式旋转骨架组成，能够具有大量的螺旋运动和具有高线性驱动力的软蛋卷肌肉。考虑到可折叠骨骼的独特变化螺旋运动，分析模型映射了由波纹管肌肉产生的输入力和执行器的输出力产生的，并通过模拟力分析进行了验证。原型。测试了原型的静态和动态性能，以验证输出力的分析建模。使用执行器作为模块，开发并测试了带有四个模块的新型双足动物机器人，以证明其适应性在构造空间中，通过在转弯，转弯环绕和旋转步态之间进行切换。载板电子设备零的混合执行器和Inch虫机器人有可能在极端的环境中部署，这些环境比电机和驱动器（例如在核和爆炸性环境中）更喜欢气动驱动系统。
快速制造具有环境自适应运动的可重构螺旋微型游泳器
具有变形能力和自适应运动能力的人造螺旋微游泳器在精准医疗和无创手术中具有巨大潜力。然而，目前可重构螺旋微游泳器受到低通量制造和有限的自适应运动能力的阻碍。本文提出了一种旋转全息处理策略（螺旋飞秒激光束），可快速（<1 秒）生产刺激响应螺旋微游泳器（<100 μm）。该方法允许一步轻松制造具有可控尺寸和多种仿生形态的各种微游泳器，包括螺旋藻、大肠杆菌、精子和锥虫形状。由于其变形能力，螺旋微游泳器在恒定旋转磁场下经历翻滚和螺旋运动之间的动态过渡。通过利用自适应运动，螺旋微游泳器可以导航复杂地形并实现有针对性的药物输送。因此，这些微型游泳器对于各种精准治疗和生物医学应用具有十分重要的意义。
单元格期间单细胞的转录组动力学
细胞周期是生物学中最基本的现象之一。尽管在单细胞分析中进步，但在高维基因表达空间中细胞周期的动力学和拓扑拓扑仍在很大程度上未知。我们开发了转录组数据的线性分析，该分析表明细胞在周期中沿着转录组空间中的平面圆形曲线移动。非循环基因表达增加了第三维，导致圆锥体上的螺旋运动。我们在永生的细胞系中发现细胞周期跨性别动力学很大程度上是独立于其他细胞过程的。我们提供了一种简单的方法（“ Revelio”），以及时订购非同步细胞。从数据中精确清除细胞周期效应成为一个直接的操作。轨迹的形状意味着每个基因在周期中仅上调一次，并且只有两个由基因组表示的动态组件驱动转录组动力学。它表明细胞周期已经发展为最大程度地减少转录活性的变化和相关的调节工作。该细胞周期的设计原理可能与许多其他细胞差异过程有关。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。