一项关于尾结构刚性和活跃肌肉控制对生物鱼的推进性能产生协同效应的数值模拟研究
Chunze Zhang1, Hao Ma2, Junzhao He2
1Chongqing Jiaotong University, Chongqing, Chongqing, Chongqing, 400074, CHINA.
Bioinspiration & biomimetics
|January 9, 2026
概括
这项研究使用深度强化学习来优化生物模拟鱼尾推进. 灵活的带提供了效率,而主动控制提高了水下机器人的刚性性能和节能.
科学领域:
- 流体动力学 流体动力学
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 生物模拟学是一种生物模拟学.
背景情况:
- 高效,低功率的推进对于仿生水下系统至关重要.
- 模仿鱼尾为先进的推进提供了一个有前途的战略.
研究的目的:
- 研究尾硬度和活跃肌肉控制对推进和能源消耗的综合影响.
- 探索深度强化学习,以优化生物推进中的控制策略.
主要方法:
- 综合浸泡边界格子博尔兹曼 (IB-LB) 方法与深度强化学习 (DRL).
- 开发了一个虚拟鱼模型,具有闭环"感知-决策-行动"系统.
- 在被动和主动控制下评估了刚性和灵活的尾.
主要成果:
- 刚性翼显示,在DRL控制下,性能提高,能耗降低.
- 灵活的翅膀表现出优越的被动效率,通过积极调节进一步优化.
- 一个多目标奖励功能使速度和节能策略之间的动态切换成为可能.
结论:
- 结构性合规性和主动控制协同增强生物仿真推进.
- 深度强化学习可以发现最佳的,无知识的控制策略.
- 为智能生物鱼尾调节和水下机器人设计提供理论支持.


