在可重构材料和结构领域，长期存在这样一个挑战性问题：一般称之为“反演问题”。生命体能够适应环境，并主动改变自身形态，这是其高效、有序活动实现的关键。
相比之下，人造物质和人造结构的功能以及性能，往往要逊色很多，尤其是在时间尺度发挥关键作用的场景中。
例如，鸟类、昆虫等飞行生物能够扇动翅膀主动产生空气动力、或者调整姿态利用空气动力，表现出优雅的飞行姿态；而人造的扑翼机等变体飞行器，大多只能实现简单的运动模式，无法像生物那样优雅地飞行，在能量利用效率、环境适应性等方面也存在明显不足。
赋予人造物质“时间尺度”，使其在制造完成后，仍能根据需要来改变形状，是可重构材料和结构希望实现的目标。
之前，领域内已有大量的研究工作，通过引入可驱动组分，让人造物质能在磁场、电场、光、温度等驱动源的作用下发生形状变化。
但是，其中一个关键问题在于：如何精准控制以及重构结构的变形，使其成为人们需要的指定形状，或满足某一种功能需求。而这种需求往往是随着时间变化的。
以常用的打印机为例，打印时我们希望机器能够准确输出指定的图案，而不是任由打印机输出自身内置的图案。
而先前的可重构物质技术，要么只能输出一种特定图案，要么虽然内置了大量图案，但是无法将需要的图案找出来。
对于随时间连续变化的结构来说，找出人们需要的目标图案，则需解决上述“反演问题”。
近日，清华大学王禾翎副研究员、联合美国杜克大学助理教授倪小越，在一项合作工作中通过发展两种策略解决了这一问题。
（来源：资料图）
对于结构较为简单、物理环境也比较理想的情况，他们发展了固体力学理论，针对目标形状所需的结构变形，该理论能直接预测出结构变形的电磁驱动力分布。通过数字控制，还可以快速改变电磁力的分布，驱动结构进行连续的变形，从而生成一系列目标形状。
对于结构较为复杂、物理环境不太理想的情况，课题组发展了基于三维成像、反馈控制、以及优化算法结合的数据驱动方法，可让结构自发演化成为目标形状。
通过这两种策略，能让结构在一定范围内实现指定的任意变形过程。近日，相关论文以《具有自我进化形状变形的动态可重新编程表面》（A dynamically reprogrammable surface with self-evolving shape morphing）为题发表在 Nature上，白云担任第一作者，王禾翎、倪小越、美国西北大学约翰·罗杰斯（John A. Rogers）教授、美国西北大学黄永刚教授担任共同通讯作者。
图 | 相关论文（来源：Nature）
本文审稿人之一南洋理工大学机械与航空航天工程学院 Guo Zhan Lum 教授（论文发表后公开了审稿人身份）认为，该工作展现了形状可重编程软物质的重要进展。对于这种超表面来说，它非常值得关注的特征便是可以精确、快速产生大量三维形状，并具有很好的鲁棒性。
即使出现内部或外部扰动时，这一超表面仍能变形成需要的形状。在软体机器人、可穿戴技术、先进材料的大量应用中，非常需要这种超表面。
本文另一位匿名审稿人认为，“反演问题”的难题借此得到了深入研究，该工作具备令人信服的理论/算法结果、以及一些有趣的展示。而通过大多数形状重构的方法，确实难以实现同样的动态变形。
相比之下，这种表面重构的方法相当独特。论文所采用的模型和控制方法也非常强大，并且展现了优秀的性能。
（来源：Nature）
据悉，课题组在先前工作里，通过分布式电磁力驱动、或温度驱动，使结构在制备完成后，仍能产生丰富变形的能力。
随后，他们遇到了第一个挑战，即前面提到的“反演问题”：也就是如何控制结构变形，以让其成为需要的目标形状。
研究人员先从固体力学理论模型出发，设计了具有超常规力学行为的柔性结构，建立了理论模型，实现了“反演问题”的求解，借此得以找到针对第一个挑战的解决方案。
（来源：Nature）
然而，该团队从未在实验上制备出过这种超柔性、又能自由变形的结构。经过大量探索，他们终于制备出所需要的结构，并在结构电磁力驱动下，实现了基于指定形状的变形重构。
在这个阶段，针对“反演问题”的求解策略，只能用于课题组构造的特殊柔性表面。而在实际应用中，则要求柔性结构具有更好的一般性和普适性。这时，要想继续发展理论模型会十分困难，这也是课题组遇到的第二个挑战。
为克服这一难题，他们发展了基于数据驱动的方法，通过搭建三维成像系统、以及学习相关算法，实现了不依赖理论模型的“反演问题”求解策略，让柔性结构得以自发演化成目标的形状。
（来源：Nature）
其应用场景之一，在于提供了一种关于真实物理世界的模拟方法。这种可重构的柔性结构，能够与环境产生交互作用，可通过改变自身形态，来主动探索设计空间，从而针对某种功能的实现，来寻找优化形态。
以往，这种对于设计空间的探索，通常是在虚拟世界中开展，即基于物理模型的计算模拟。当问题背后的物理机制非常复杂时，由于计算量巨大、故很难完成这种模拟。
如果在真实物理世界中，对结构形态进行优化设计，则需要依次制备和测试不同形态的器件，耗费更加庞大。
而本次的可重构柔性结构只需制备一次，就能在同一个平台上，测试大量的结构形态所对应的性能。在优化设计时，可以显著减少时间、人力、物力。
同时，这种基于真实物理世界的模拟能力，有望用于超材料、柔性飞行器、柔性电子器件等的设计，并能产生前所未有的性能甚至功能。
（来源：Nature）
该团队认为，这项研究有望开创一个新的研究方向，至少值得向该目标做一定的努力。以智能手机为类比，该工作就像是提出了“智能手机”这个概念，并进行了模块化的原理验证。
然而，想要造出像智能手机那样能用的器件，还需要在深度和广度上进行大量研究。
话说回来，从基础理论到应用层面，课题组已经全链条地布局了这一方向。固体力学理论是该方向的基石，就像电磁学理论在通讯技术中所起的作用那样。
而现有的固体力学理论多用于解决“正演问题”，无法直接用于其所需要解决的“反演问题”，因而需要发展相应的新理论。
在硬件技术层次上，需将本次技术中的驱动、感知、控制、供能、运算等模块，进行小型化、集成化和高性能化，并像智能手机不断更新性能。
在功能层次上，其将尝试使用本次技术去构筑新型机械超材料、电磁超表面、四维集成器件等。
最后，在应用层次上，该团队打算在柔性微波通讯、变体机器/飞行器等时间尺度发挥关键作用的应用场景中，对人造结构的性能予以提高。
这次成果的诞生，也让论文作者们感触颇深。担任论文通讯作者的倪小越表示：“我从博士后期开始，就一直梦想能做出可以自行演化的智能材料。项目一开始，我们并没有想过自演化这个方向。
一开始，我们使用三维重构的目的，是想用来定量我们的变形结果。实现动态三维重构之后，很自然想到了基于原位表征和重构材料的自演化可能性，于是有了后面一系列最主要的成果。”
事实上，倪小越的学科背景更偏材料力学。但在本次研究期间，她开始接触到计算机视觉和计算机图形学，并发现计算机科学与材料力学的相通之处。
此外，对于优化和控制问题的研究，也让她开始接触到柔性机器人领域。其表示：“对我来说，这个研究为我打开了很多新的科研方向的大门。”
同样担任通讯作者的王禾翎，其学科背景是固体力学。在该专业中人们一般认为，当结构发生显著的形状变化时，所面临的物理规律比较复杂。通常，很难在复杂形状和驱动力之间建立简单的定量关系。
“因此，在项目开展的很长一段时间内，我们并没有去考虑建立理论模型。在其他研究工作中，我们发现一类结构具有超常规的简洁力学行为，从而启发我们在此次项目中尝试这类结构。
结果发现，其形状变化与驱动力之间的关系，遵循非常简单的线性关系，这是我们项目中的一个惊喜。”王禾翎表示。
另据悉，在王禾翎博后临近结束时，恰好清华大学在筹建柔性电子技术国家级重点实验室。相比传统的科研机构，该实验室在运行模式上具备更大创新性，通过承接国家重大任务，推动高校与地方政府、工业部门深度合作，打通原始创新成果到产业应用转化的路径。
王禾翎说道：“我们本次工作是基础研究，最终形成应用往往需要很多年的时间。而柔性电子技术国重实验室的这种模式创新，有望显著缩短基础研究形成应用的所需时间。我认为加入柔性电子技术国重实验室对我是一个很好的机会。”
尽管王禾翎已经回到国内发展，但他表示：“在这项工作中，美国杜克大学的倪小越教授、白云博士和我开展了紧密的合作。研究开始时，我们还都在美国西北大学。但很快遇到疫情，随后我们就都各自去了现在的工作单位。
因此，整个科研过程中，大部分时间我们都是线上交流。从结果来看，这种线上交流的合作方式，也能产生很好的效果。因此，我们这个团队未来仍然会保持密切合作。”
参考资料：
1.Bai, Y., Wang, H., Xue, Y. et al. A dynamically reprogrammable surface with self-evolving shape morphing. Nature609, 701–708 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-022-05061-w
