上科大凌盛杰团队 Adv. Sci：使用深度强化学习优化生物仿生3D纤维网络结构实现轻量化与高强度的平衡

2025-01-27 来源：高分子科技

三维无序纤维网络（3D-DFNS）广泛存在于自然界中，如细胞骨架、胶原基质和蜘蛛网。这些结构展现出卓越的材料效率、轻量化特性以及优异的机械适应性。然而，尽管自然界中此类结构表现出独特的性能，其在工程材料中的应用研究仍处于起步阶段。主要原因在于 3D-DFNS 的复杂架构难以通过传统实验和模拟工具进行全面探索。为了弥补这一研究空白，近日，上海科技大学物质学院凌盛杰教授课题组开发了一种基于深度强化学习的优化框架，结合程序化建模、大规模粗粒化分子动力学模拟和机器学习，系统研究了 3D-DFNS 的结构-性能关系，为实现其轻量化与高强度的优化平衡提供了新的思路。

相关工作以Optimizing Biomimetic 3D Disordered Fibrous Network Structures for Lightweight, High-Strength Materials via Deep Reinforcement Learning为题发表在《Advanced Science》，上海科技大学硕士研究生杨云浩及博士研究生白润南为本工作的共同第一作者。

图1 仿生数字三维无序网络的构建

如图1所示，研究团队提出了一种基于约束随机生成的程序化建模方法，结合2D Mikado网络和3D Voronoi网格构建了仿生3D-DFNS数据集。生成的网络在节点连接分布和纤维长度分布方面与自然网络高度一致，并通过能量最小化算法优化网络稳定性。与传统的激光扫描重建方法（如Spider Web Scan, SWS）相比，该方法生成效率显著提升，仅需数分钟即可生成与自然网络特性相符的数千组结构，为大规模数据集的构建和后续分析奠定了数据基础。

图2 仿生数字三维无序网络的模拟

如图2所示，研究团队通过粗粒化分子动力学模拟，结合皮尔逊相关系数，系统分析了2383组仿生3D-DFNS的结构-性能关系。结果表明，纤维总长度是影响网络力学性能的最关键因素，较长的纤维可显著增强应力分散能力，提高网络稳定性。此外，纤维取向在网络性能中的影响较小，但沿拉伸方向的纤维取向增加仍可略微提升机械性能。节点连接度（Node Degree）的分布对网络稳定性也起到重要的作用，低阶节点（如三重节点）比例的增加能够提升网络抗崩溃能力。这些发现为优化仿生网络的设计提供了重要理论依据。

图3 仿生数字三维无序网络结构稳定性评价

如图3所示，研究团队通过图论方法评估了仿生3D-DFNS在局部破坏条件下的结构稳定性。使用集体影响（Collective Influence, CI）方法模拟对网络的恶意攻击，在攻击过程中逐步移除网络中的“弱节点”，并记录最大连通子集占比（G(q)）随节点移除比例（q）的变化。研究发现，仿生3D-DFNS在q < 19%的早期攻击阶段表现出良好的线性抗崩溃能力，表明网络能够有效抵抗节点删除导致的性能衰退。然而，在q约为19%-24%的中期攻击阶段，网络稳定性（G(q)）迅速下降，表现出显著的崩溃特性。与其他复杂网络（如无标度网络和随机网络）相比，仿生3D-DFNS的临界崩溃指数（qc = 19%）显著提升，接近非生物网络（Erdos-Rényi网络）的水平（qc ≈ 20%），表明仿生3D-DFNS在结构稳定性上的优越性。进一步分析显示，通过减少高阶节点（例如五重节点及以上）和增加三重节点的比例，能够增强网络的抗崩溃能力。这些结果为仿生网络的结构优化设计提供了重要参考。

图4 仿生数字三维无序网络的稳定性优化

如图4所示，研究团队开发了一种基于深度强化学习的优化框架（Network Deep Reinforcement Learning, N-DRL），通过模拟网络在恶劣条件下的对抗性攻击（例如节点失效或局部断裂）评估其结构稳定性，并优化网络的轻量化与抗崩溃性能。研究表明，经过强化学习优化后，这些网络的三重节点比例提升（从74.85%增加至77.48%），而高阶节点比例减少（例如五重节点从8.68%降至6.17%）。优化后的网络平均质量减少了2.51%，但其抗破坏性能显著提升，这种抗崩溃能力的优化大幅优于传统优化算法。

为了验证强化学习所优化的3D-DFNS性能，研究团队通过3D打印技术制备了优化前后的网络结构，并进行了落球冲击实验。实验结果表明，优化前的网络结构在冲击下被破坏，而优化后的相同重量的网络结构，在相同冲击条件下成功捕获了钢球，且保持结构完整。

总结：该研究通过开发深度强化学习优化框架，结合程序化建模、分子动力学模拟和机器学习，系统研究了仿生3D无序纤维网络的结构-性能关系，并实现了其轻量化与高强度的优化平衡。研究成果不仅为高性能仿生材料的设计提供了理论支持，还在柔性电子、可穿戴设备及抗冲击防护材料等领域展现了广泛的应用潜力。这一创新性研究为工程材料的仿生设计提供了新的研究思路，对高性能结构材料的开发也具有重要意义。

原文链接：https://doi.org/10.1002/advs.202413293

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（责任编辑：xu）

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