Science:不用光聚合,使用超声波实现深穿透3D打印

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2023年12月7日,哈佛大学医学院和杜克大学生物医学工程系的研究团队以“Self-enhancing sono-inks enable deep-penetration acoustic volumetric printing”为题发表于《Science》。该研究团队开发出了一种称之为深穿透声学体积打印的技术,它使用粘弹性墨水和高强度聚焦超声波,可实现组织穿透3D打印。

现有的体积打印技术几乎完全依靠光能来触发透明油墨中的光聚合,油墨本身的光衰减、功能性添加剂(如光吸收剂和填料)的存在,对基于光的体积打印的材料选择和构建尺寸带来了限制。尽管红外光可将光穿透力提高到几毫米 ,但将光深入到光学散射介质(如生物组织)中仍然具有挑战性。因此,基于光的体积打印在深度渗透数字制造方案中的应用具有内在的局限性。

新研究的一个关键特征是使用声波墨水,可以防止固化超过焦点,从而防止凝固超过预期体素。超声波的穿透深度比光深100多倍,使用超声波的一个关键优点是它可以穿透数厘米深的不透明介质,可以以高空间精度到达组织、骨骼和器官,这是基于光的打印方法无法达到的,因此有望用于触发深度聚合。

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由于它对声波而不是光做出反应,允许在厘米深度通过生物组织进行打印,可用于从骨愈合到心脏瓣膜修复等生物医学目的。虽然将这种工具带入临床还很远,但这些测试再次证实了这项技术的潜力。

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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