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  三維無序纖維網(wǎng)絡（3D-DFNS）廣泛存在于自然界中，如細胞骨架、膠原基質和蜘蛛網(wǎng)。這些結構展現(xiàn)出卓越的材料效率、輕量化特性以及優(yōu)異的機械適應性。然而，盡管自然界中此類結構表現(xiàn)出獨特的性能，其在工程材料中的應用研究仍處于起步階段。主要原因在于 3D-DFNS 的復雜架構難以通過傳統(tǒng)實驗和模擬工具進行全面探索。為了彌補這一研究空白，近日，上�？萍即髮W物質學院凌盛杰教授課題組開發(fā)了一種基于深度強化學習的優(yōu)化框架，結合程序化建模、大規(guī)模粗�；肿觿恿W模擬和機器學習，系統(tǒng)研究了 3D-DFNS 的結構-性能關系，為實現(xiàn)其輕量化與高強度的優(yōu)化平衡提供了新的思路。

圖1 仿生數(shù)字三維無序網(wǎng)絡的構建

圖2 仿生數(shù)字三維無序網(wǎng)絡的模擬

圖3 仿生數(shù)字三維無序網(wǎng)絡結構穩(wěn)定性評價

圖4 仿生數(shù)字三維無序網(wǎng)絡的穩(wěn)定性優(yōu)化

  為了驗證強化學習所優(yōu)化的3D-DFNS性能，研究團隊通過3D打印技術制備了優(yōu)化前后的網(wǎng)絡結構，并進行了落球沖擊實驗。實驗結果表明，優(yōu)化前的網(wǎng)絡結構在沖擊下被破壞，而優(yōu)化后的相同重量的網(wǎng)絡結構，在相同沖擊條件下成功捕獲了鋼球，且保持結構完整。

  總結：該研究通過開發(fā)深度強化學習優(yōu)化框架，結合程序化建模、分子動力學模擬和機器學習，系統(tǒng)研究了仿生3D無序纖維網(wǎng)絡的結構-性能關系，并實現(xiàn)了其輕量化與高強度的優(yōu)化平衡。研究成果不僅為高性能仿生材料的設計提供了理論支持，還在柔性電子、可穿戴設備及抗沖擊防護材料等領域展現(xiàn)了廣泛的應用潛力。這一創(chuàng)新性研究為工程材料的仿生設計提供了新的研究思路，對高性能結構材料的開發(fā)也具有重要意義。

  原文鏈接：https://doi.org/10.1002/advs.202413293