报告人：黄炜成 助理教授

报告时间：1月9日(周四) 下午3:30

报告地点：西区力学一楼603会议室

报告人简介发布

黄炜成博士于同济大学获得工学学士学位（2013年9月–2017年7月），并于美国加州大学洛杉矶分校获得博士学位（2017年9月–2021年3月）。其研究领域融合了计算力学、机器学习算法以及自主机器人框架，用于表征、分析和控制复杂材料与结构的机械性能，并进一步提升软体机器（如软体机器人、柔性电子器件和空间可展开系统）的性能与功能。黄博士已在《Nature Communications》《Matter》《Physical Review Letters》《Journal of the Mechanics and Physics of Solids》《International Journal of Robotics Research》等顶级期刊上发表40余篇高水平论文，同时担任《Extreme Mechanics Letters》和《Soft Science》期刊的青年编委会成员。

报告摘要

软体机器人主要由柔性材料构成，其在机械性能上表现出卓越的灵活性和机动性，超越了传统刚性机器人系统。然而，这些创新型机器人的设计与控制常因当前仿真技术的局限性而受到阻碍，导致需要耗费大量的试验与改进成本。本次报告将介绍一系列最先进的数值工具，以提升软体机器人的动态仿真与控制效率，从而简化其开发过程并提高操作性能。报告将重点探讨软体机器人系统面临的三大关键挑战：非线性动力学的管理；与复杂环境的交互；实现实时响应能力。通过集成先进的仿真技术，我们致力于克服这些障碍，充分释放软体机器人技术的潜力。为展示这些数值工具的实际应用和优势，报告将分享多个软体机器人模拟器的案例，包括形状记忆合金驱动的软体机器人、仿鞭毛机器人、磁性纤毛机器人、弹跳机器人以及空间系绳网机器人。这些案例将展示数值工具在进化设计与智能机器人系统在线控制中的效率与效能。