基于平面激光诱导荧光成像的拍打软鳍变形建模
2022年4月28日
本方案涉及测量和表征用聚二甲基硅氧烷（PDMS）材料建造的水下拍打翅片中的3D形状变形。准确重建这些变形对于了解合规拍打翅片的推进性能至关重要。
非侵入式测量软机器人鳍片变形的能力非常重要，因为我们可以更好地为水下航行器的鳍片设计和控制提供信息，并验证计算模型。我们可以在流体动力学中重新利用现有的工具，称为刨床激光诱导荧光，并将其扩展为固体，然后可用于同时测量固体和流体。这种方法可以推广到软机器人系统和材料。
我们可以使用这种技术，不仅可以验证流体结构相互作用，还可以研究传感器和医疗应用的柔性材料。首先设计和构建一个定制的3D打印光泽成品金属翅片形状的模具。通过在矩形玻璃水箱上安装脉冲激光系统来准备实验设置，以产生一个刨光片，该刨光片在30赫兹的中平面处与水箱相交。
安装一个四百万像素的电荷耦合器件或CCD相机，带有35毫米镜头和516纳米的长通荧光滤光片。安装后，使用放置在激光片平面中的标尺从CCD相机拍摄单个图像，执行微米到像素转换的校准。然后在相机上选择两个位置，并通过分隔像素将距离以微米为单位进行划分。
确保微米与像素比足够小或在亚毫米范围内。使用鳍片软件的触发输出以及来自延迟发生器和相关软件的信号，将激光脉冲和相机图像与拍打鳍片同步。确保所有激光器安全符合机构准则。
要设置激光系统，请使用运行冷水机组的电源键打开激光系统，以冷却激光头。故障指示灯闪烁，直到系统准备好为激光器供电。将触发源设置为外部灯、外部Q开关。
对于两个激光头，将激光能量设置为全功率的60%至80%，然后按每个Q开关按钮。然后按下电源按钮打开激光器。接下来，在打开相机设置软件并选择正确的端口之前，将电源线插入相机并确保与计算机的正确连接。
打开延迟发生器后，将外部栅极通道连接到鳍触发器，将通道E连接到相机，将通道A连接到D连接到激光器。然后，打开延迟发生器软件，选择脉冲模式以突发，系统分辨率选择四纳秒。以秒为单位设置时间段。
将外部触发/栅极模式调整为触发，阈值调节至 0.20 V，并在上升时调整触发沿。此外，按照脚本中的说明设置通道。对齐翅片，使激光片在跨度明智位置穿过翅片的一个线状部分，然后使用安装硬件固定翅片平台。
将电源连接到翅片控制硬件和翅片电机，以使用选定的运动学开始翅片拍打，并关闭所有环境灯。在延迟发生器软件中，按运行开始同步实验，并在整个行程周期中获取激光片与翅片相交的图像。在打开激光片和关闭环境灯的情况下观察油箱中的翅片拍打。
完成后，在断开翅片与电源的连接之前按停止键。移动翅片平台，使激光片在新的跨度明智位置交叉。用额外的所需翅片膜替换翅片，并如前所述进行实验，以获取所需测量次数的图像。
通过从BW区域中提取代表鳍片横截面的所有白色物体，过滤点M二进制图像并使用M显示点M显示图像来分析图像，然后为每个图像创建二进制图像边界的轨迹，通过选择所有接触黑色背景像素的鳍像素来获得2D形状。将生成的翅片形状与从中心线生成的 3D 流固耦合或 FSI 模型进行比较，以展示如何将该过程用作高保真度验证。编程的鳍运动学产生43度的行程幅度和17度的螺距幅度。
该图像说明了笔触中两个位置的比较。一个在上冲程的中间，一个在下冲的中间。此外，还比较了PDMS 10对1的形状变形和PDMS 20对1鳍片的形状变形。
从平面激光诱导荧光、FSI和中上冲程的刚性外壳中重建了3D翅片形状，证明了本技术为FSI仿真提供高保真验证的能力。在实验中，由于不透明的刚性翼梁，翅片横截面在每一步都不可见。该图像显示了鳍片不可见的结果。
要记住的最重要的事情是在运行完整实验之前测试组件的同步。设置计时后，先执行测试运行。
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概述
本协议详述了由聚二甲基硅氧烷（PDMS）制成的水下拍动鳍的三维形状变形的测量和特性描述。了解这些变形对于增强用于水下车辆的柔性拍动鳍的设计和控制至关重要。
关键研究组成部分
科学领域
- 软体机器人
- 流体动力学
- 水下车辆设计
背景
- 软体机器人鳍的非侵入性测量对设计改进至关重要。
- 流体动力学中现有的工具可以适用于固体材料。
- 此方法可以验证计算模型和研究柔性材料。
- 应用扩展到传感器和医学领域。
研究目的
- 准确测量软体机器人鳍的变形。
- 为水下车辆的鳍设计和控制提供信息。
- 验证软体机器人系统中的流固相互作用。
使用的方法
- 设计并建造鳍形状的定制3D打印模具。
- 在矩形玻璃水箱中设置脉冲激光系统。
- 在30赫兹频率下生成与水箱相交的平面光片。
- 利用平面激光诱导荧光进行测量。
主要结果
- 成功测量PDMS鳍的三维形状变形。
- 验证了同时测量固体和流体的方法。
- 为软体机器人系统的设计获得了洞见。
- 包括医疗技术在内的各个领域的潜在应用。
结论
- 该方法增强了对柔性拍动鳍的理解。
- 它为软体机器人领域的未来研究提供了框架。
- 进一步的研究可以将应用扩展到其他柔性材料。
常见问题
Executive Industry Relevance
Quantitative modeling of soft fin deformation using planar laser-induced fluorescence (PLIF) imaging enables high-fidelity validation of fluid-structure interaction (FSI) simulations in biomimetic systems. This capability supports predictive confidence in the design and control of compliant propulsion mechanisms, directly impacting early-stage R&D for advanced underwater robotics and soft material applications. Accurate deformation measurement informs mechanistic de-risking and portfolio triage for translational engineering solutions.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables rigorous hypothesis testing of material performance under dynamic actuation.
- Supports mechanistic de-risking by quantifying deformation profiles in soft systems.
- Provides empirical data for validating computational models of fluid-structure interactions.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of standardized, reproducible soft material test systems for downstream analysis.
- Delivers quantitative deformation outputs suitable for comparative screening of material formulations.
- Enables scalable imaging workflows adaptable to diverse soft robotic prototypes.
Translational & Preclinical Research
- Aligns experimental deformation data with simulation outputs for translational continuity.
- Supports risk-adjusted advancement of soft material technologies toward application-specific validation.
- Provides a platform for benchmarking new biomimetic materials in preclinical engineering contexts.
Pipeline & Workflow Integration
This PLIF-based deformation modeling method integrates into the discovery-to-validation continuum for soft material systems, bridging empirical measurement and computational prediction.
- Discovery Biology: Quantifies dynamic deformation to clarify material response mechanisms.
- Screening: Provides reproducible, quantitative imaging outputs for material comparison.
- Analytics: Enables extraction of time-resolved deformation profiles for statistical analysis.
- Translational Research: Connects experimental data to simulation models for preclinical validation.
- Enterprise Reuse: Establishes a generalizable workflow for soft material characterization across R&D programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in soft material systems.
- Operational Value: Standardizes non-intrusive deformation measurement for reproducibility and scalability.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and capital allocation for biomimetic technology portfolios.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of soft material innovations for further development.
Implementation Considerations
- Requires expertise in synchronized imaging, laser safety, and image analysis.
- Demands access to pulsed laser systems, high-resolution cameras, and fluorescence filters.
- Necessitates cross-team standardization of calibration and synchronization protocols.
- Adaptable to various soft material systems with appropriate imaging and actuation adjustments.
- Visibility limitations may occur due to opaque structural components in some configurations.
