Trout 如何调节肌肉收缩模式以优化稳态游泳的推进效率
流体动力学
2025-12-02 v1 人工智能
机器人学
摘要
理解高效鱼类运动对于生物力学、流体动力学和工程学具有重要启示意义。传统研究常忽略神经肌肉控制与整体运动之间的关联。为探索能量在鳐形游泳中的传递机制，我们构建了一个仿生数字 Trout 模型。该模型结合了多体动力学、Hill 类型肌肉模型以及高保真流体-结构相互作用算法，准确复制了真实 Trout 的形态与特性。通过深度强化学习，Trout 的神经系统实现了对肌肉激活的层次化时空控制。我们系统性地考察了激活策略对速度和能源消耗的影响。结果表明，轴向肌肉肌肉间的耦合——即激活跨越超过 0.5 体长——对于稳定的身体波Propagation（体波传播）至关重要。适度的肌肉收缩持续时间（[0.1, 0.3] 一个尾鞭周期）使身体与流体可作为被动阻尼系统，显著降低能源消耗。此外，肌肉肌肉间的激活相位差决定了身体波的形状；若相位差过大，可能导致对抗性收缩，阻碍推进力的产生。这些发现不仅推进了仿生运动学的理解，也有助于能源效率低下的水下系统设计。
引用
@article{arxiv.2512.01218,
title = {How do trout regulate patterns of muscle contraction to optimize propulsive efficiency during steady swimming},
author = {Tao Li and Chunze Zhang and Weiwei Yao and Junzhao He and Ji Hou and Qin Zhou and Lu Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.01218},
year = {2025}
}