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智能与仿生ppt课件
图4 智能主动杆结构图
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其工作原理为：传感器提供结构的形变信息，压电陶 瓷叠层作动器根据控制器通过该信息确定的电压进行驱动， 预应力弹簧保证压电陶瓷不受拉力。当电压作用在叠层上 时，引起作动器的几何变化，从而使主动元件长度发生改 变;同时诱发结构应变，产生控制力，其大小由反馈控制 器提供的作用于叠层上的电压决定。作动器根据控制器的 指令产生作动力，调整结构状态，按需要改变结构的性能; 控制器进行信号处理，发出控制指令，操纵作动器工作， 使结构自动调整到所期望的状态。压电陶瓷叠层结构精度 为微米级，可进行微小位移调节。
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埋入式曲率光纤传感器的研究
一种埋入式曲率光纤传感器的构成如图3。
图3 曲率光纤传感器测量系统
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其工作原理为：当敏感区表面是绝对平整的表面时， 传输损耗并不大，光纤弯曲时光强几乎不变。其原因是敏 感区表面仍满足全反射条件。而用于传感器的光纤敏感区 表面要求是粗糙不平的，光在传输时遇到敏感区表面将发 生散射损耗，其本质是敏感区的表面几何畸变，使一部分 导模耦合成辐射模而产生损耗，并且各种模式的衰减不同。 该结构主要应用于直接或间接的测量出结构的弯曲变形。
智能与仿生
一 智能机械 二 仿生机械
2
1 智能和智能机械的定义 2 智能结构的组成 3 智能机械（结构）举例
3
智能是指在各种环境条件和目的要求下正确制定决策 和实现目的的能力。这里,给定的环境和目的是问题的约束 条件,制定正确的决策是智能的中心环节,而有效地实现目 的,则是智能的评判准则。从信息处理的角度讲,智能可以 看成是获取、传递、处理、再生和利用信息的能力。思维 能力是整个智能活动中最复杂、最核心的部分,主要指处理 和再生信息的能力。这种信息处理的过程是十分复杂和多 样化的,归纳起来,大体可分为3种基本的类型,即:经验思维、 逻辑思维和创造性思维。
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它是美国密执安大学的John Holland教授于1975年首先提出 的一类仿生型优化算法。它是以达尔文的生物进化论“适 者生存、优胜劣汰”和孟德尔的遗传变异理论“生物遗传 进化主要在染色体上，子代是父代遗传基因在染色体上的 有序排列”为基础，模拟生物界进化过程。
特点：具有大范围全局搜索的能力，潜在的并行性、随机 性，鲁棒性强，过程简单。缺点是不能很好的利用系统反 馈信息，冗余迭代多，影响求优化解效率。
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《仿生智能材料》课件
仿生智能材料的未来展望
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仿生智能材料的仿生结构设计
生物结构
生物体通过复杂的结构来实现各种功能，如骨骼、肌肉、皮肤等 。这些结构具有优异的力学性能、自适应性等特点。
仿生设计
模仿生物体的结构特点，设计出具有类似功能的材料或结构，如仿 生骨、仿生肌肉等。
仿生应用
通过仿生结构设计，可以改善材料的力学性能、耐久性、自适应性 等方面的性能，为工程领域提供新的解决方案。
仿生智能材料在能源领域的应用
总结词
优化能源储存
详细描述
在能源储存方面，仿生智能材料通过模仿生物体内的能量储存机制，开发出具有 高能量密度、快速充放电能力的储能设备。例如，仿照昆虫的飞行机制设计的微 型飞行器，可以利用仿生智能材料实现高效、持久的能源储存和释放。
仿生智能材料在环保领域的应用
总结词
改善环境质量
仿生智能材料的分类
生物体结构仿生材料
生物体系统仿生材料
模仿生物体的骨骼、肌肉、皮肤等组 织结构的材料，如仿生骨、仿生肌肉 等。
模仿生物体的整体结构和功能的材料 ，如仿生机器人、仿生智能系统等。
生物体功能仿生材料
模仿生物体的生理功能和行为特征的 材料，如仿生传感器、仿生驱动器等 。
仿生智能材料的应用领域
医疗领域
用于制造仿生器官、组织工程 和生物材料，提高医疗效果和
人工智能-仿生学算法
细菌觅食算法一、基本概念细菌觅食算法是基于大肠杆菌在觅食过程中体现出来的智能行为的一种仿生优化算法，其具有群体智能性、并行性等特点．细菌觅食算法包括趋化操作、复制操作和迁徙操作．这３种操作方式是模仿细菌觅食的趋向行为、复制行为和迁移行为的抽象（1）趋化操作大肠杆菌在寻找食物源的过程中，其运动是通过表层的鞭毛实现的．当鞭毛全部逆时针摆动时，大肠杆菌将会向前行；当鞭毛全部顺时针摆动时，它会减速至停止．鞭毛的摆动对应着细菌个体对当前适应值的判断，并决定是否对其位置进行调整和确定调整的方向和力度．设p^i(j,k,l)表示细菌个体i的当前位置，j表示第J次趋化行为，K表示第次复制行为，l表示第次迁徙行为.则p^i(j+1,k,l)=p^i(j,k,l)+c(i)φ(j),其中，φ(j)表示游动的方向；c(i)表示前进步长．（2）复制操作设群体规模为Ｓ，在完成设定次数的趋向操作之后，将群体中的个体按照其适应度值进行排序，将排在后面Ｓ／２的个体删除，剩下的个体进行自我复制，保证群体规模的稳定性。
（3）迁徙操作迁徙操作按照预先设定的一个概率发生，若某一个个体满足迁徙操作发生的条件，那么即将此个体删除，并生成一个新的个体代替．相当于将原来个体重新分配到一个新的位置。
二、算法改进1、初始化操作改进在细菌觅食算法中，细菌种群的大小直接影响细菌寻求最优解的能力．种群数量越大，其初始覆盖区域越大，靠近最优解的概率就越大，能避免算法陷入局部极值，但同时增加了算法的计算量．确定群体规模Ｓ之后，将群体搜索的空间分成Ｓ个区域，每个细菌个体的初始位置为Ｓ个区域的中心点，随即细菌将在各自区域内搜索2、趋化操作改进基本细菌觅食算法在进行趋化操作时，细菌个体是根据历史信息按固定步长朝着食物源方向游动．在解决连续函数优化问题，尤其是多峰函数优化问题时，传统的操作方式易使得细菌个体错过最优解，本文对趋化搜索方式进行了改进．将细菌个体所在区域切分为ｎ×ｎ块，每个细菌在进行翻转操作时，仅在细菌周围的８个方向中随机选取，游动过程中每游动一次前进步长缩短为原来步长的0.8倍，C(i)=0.8c(i)当细菌个体游动次数并未达到设定游动次数时，细菌将再进行一次翻转操作．趋化操作步骤：（1）确定细菌个体i，确定游动方向φ(j)（2）细菌游动p^i(j+1,k,l)=p^i(j,k,l)+c(i)φ(j)ｃ．（3）判断当前位置是否更优，是则个体i被新个体取代，继续步骤（2），步长C(i)=0.8c(i)．（4）判断是否达到设定游动次数，未达到转步骤（1）达到游动次数细菌个体i趋化操作结束．3、复制操作改进细菌觅食过程中，一段时间后，细菌会根据个体位置的适应度值进行优劣排序。
《仿生智能材料》课件
仿生智能材料在生物成像领域的应用，如荧光探针、磁共振成像等 ，有助于对生物体内的微观结构和功能进行无损检测。
航空航天领域的应用
结构材料
仿生智能材料具有优异的力学性能和耐久性，可用于制造飞机、 卫星等航空航天器的结构部件。
智能蒙皮
仿生智能材料可用于制造智能蒙皮，能够感知外部环境变化并作 出响应，提高航空航天器的适应性和安全性。
作简单，适用于大规模生产。
生物法
03
利用微生物或植物提取物等生物资源制备仿生智能材料，具有
环保和可持续性的优点。
材料加工技术
塑性加工
通过热压、挤压、注塑等工艺将仿生智能材料加 工成所需形状和尺寸的制品。
3D打印技术
利用3D打印设备将仿生智能材料逐层堆积成型， 实现个性化定制和复杂结构制造。
表面处理技术
对仿生智能材料的表面进行涂层、镀膜等处理， 以提高其性能和使用寿命。
表面改性与修饰技术
表面接枝改性
通过化学反应在材料表面接上具 有特定功能的基团或分子链，改 善材料表面的润湿性、粘附性等 性能。
表面涂层技术
在材料表面涂覆一层或多层其他 材料，以改变其外观、化学稳定 性、耐磨性等特性。
表面微纳结构构建
生物系统仿生材料
模仿生物的整体系统结构 和功能，如生物自适应、 生物自修复等，具有高度 的感知能力和自适应性。
02
仿生智能材料的仿生学原理
生物的感知与响应
生物通过各种感知器官接收外部信息，如光、热、触觉等， 并作出相应的响应。
生物的感知与响应机制对于仿生智能材料的开发具有重要指 导意义，例如模仿生物的视觉、听觉等感知系统，开发具有 信息感知和反馈功能的智能材料。
合作研究
仿生智能材料--ppt课件
ppt课件
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智能材料与住宅智能化
ppt课件
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（1）多功能砖
具有变通性和智能性。 主要由四个分层构成： 第一层是功能层，能感受来自周围的声能、热能、光能， 并能控制这些能量的输出；
第二层是通讯层，能为居住者提供内外通信联系的通道；
第三层是输送通道，可以用来输送水和其它材料；
ppt课件
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仿生材料（Bio-inspired）： 受生物启发或者模拟生物的各种特性而
开发的材料。 材料的仿生包括模仿天然生物材料的成
分和结构特征的成分、结构仿生、模仿生 物体中形成材料的过程和加工制备仿生、 模仿生物体系统功能的功能仿生。
ppt课件
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二、 智能材料
1、什么是智能材料？
仿生学是一门生命科学、物质科学、信息 科学、数学和工程技术等学科相互渗透而结合 成的一门边缘科学。
ppt课件
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2、生物材料和仿生材料 自然界存在的天然生物材料有着人工材
料无可比拟的优越性能。
生物材料通常有两个定义，一是有生命过 程形成的材料，如结构蛋白（蚕丝等）和 生物矿物（骨、牙、贝壳等），另一个是 指生物医用材料(Biomedical materials), 其定义随医用材料的发展不断发展，指用 于取代、修复活组织的天然或人造材料。
材料一般分为结构材料和功能材料两大类。对 结构材料主要要求其机械强度，而对功能材料 侧重于其特有的功能。
功能材料
对来自外界或内部的各种信息具有感知能力的 敏感材料
在外界环境或内部状态发生变化时能对之作出 适当的反应并产生相应动作的驱动材料
ppt课件
智能仿生算法概述
旅行商问题
(TSP—Traveling Salesman Problem)
❖ 旅行商问题即TSP问题，又称Hamiltion回路问题。 一个商人打算从所驻城市到其他城市推销商品，每 个城市恰好去一次，最后返回出发地，问如何安排 其旅行路线，使其所走的路线的总长度最短？
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状态 最优决策 状态 最优决策 状态 最优决策 状态 最优决策 状态 A （ A，B2） B2 （B2，C1） C1 （C1，D1） D1
组合爆炸
❖ 完全枚举的方法求得最优解，若固定一个城市为起点， 则需要（n-1）！个枚举，以计算机1秒可以完成24个 城市所有路径枚举为单位，则25个城市的计算时间为 24秒，随着城市数增加，计算时间增加非常之快，当 城市数增加到30时，计算时间约为10.8年，实际计算 中已无法接受。
❖ 同样，聚类问题的可划分方式有个
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三种仿生智能计算方法介绍
三种仿生智能计算方法介绍
仿生智能计算算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称，本文简单介绍三种典型的仿生优化算法。
1.遗传算法
遗传算法是根据自然进化论与遗传变异理论为基础求解全局最优解的仿生型算法, 它将问题的求解表示成染色体, 从而构成种群, 再将它们置于问题的环境中,并从中选择出适应环境的染色体进行复制后, 通过交叉、变异产生出新一代更适应环境的染色体群,这样不断进化,最后收敛到一个最适合环境的
个体,求得最优解。
2.蚁群算法
当蚂蚁在寻找食物时都会在其经过的路径上分泌一种叫做信息素的化学物质,而且能感知这种物质的存在及其浓度。
每条路径上信息素的数量会反映出其它蚂蚁选择该路径的概率,蚂蚁趋向于朝着信息素浓度高的方向移动。
在较短路径上的信息素会很快地增加,使得最终所有的蚂蚁将选择最短的路径。
3.混合蛙跳算法
在这一算法中,种群由许多同结构的青蛙组成,每只青蛙代表一个解。
种群被分为多个子群,子群内的每只青蛙有自己的思想,同时会受到其它青蛙的影响,随着子群的进化而进化。
当子群进化达到设定的代数后,各个子群之间进行信息传递实现混合运算。
这样局部搜索和混合过程交替进行直到满足停止准则。
参考文献：
[ 1 ] 汪定伟,王俊伟,王洪峰,等. 智能优化方法[ M ] . 北京: 高等教育出版社,2007 .
[ 2 ] 王小平, 曹立明. 遗传算法———理论、应用与软件实现[ M ] . 西安:西安交通大学出版社,2002 .
[ 3] 熊伟平,曾碧卿几种仿生优化算法的比较研究华南师范大学计算机学院。
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状态 最优决策 状态 最优决策 状态 最优决策 状态 最优决策 状态
A （ A，B2） B2 （B2，C1） C1 （C1，D1） D1 （D1，E） E
从A到E的最短路径为19，路线为A→B 2→C1 →D1 →E
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(TSP—Traveling Salesman Problem) 加工调度问题（Scheduling Problem）
0-1背包问题（Knapsack Problem）
装箱问题（Bin Packing Problem）
图着色问题（Graph Coloring Problem）
聚类问题（Clustering Problem）
特点：算法实现简单，使用灵活，可跳出局部 极值区，但收敛速度慢，有关控制难以确定等。
2019-8-14
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禁忌搜索算法（TS）
它是F.Glover 在20世纪60年代末提出的一种模 拟智力过程而扩展邻域的启发式搜索算法。
特点：在搜索过程中获得知识，能够以较大的 概率跳出局部极值，以其较高的求解质量和效 率已在许多组合优化问题中显示出强大的寻优 能力，但存在对初始解依赖性较强及搜索仅能 单对单操作的缺点。
2019-8-14
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组合爆炸
完全枚举的方法求得最优解，若固定一个城市为起点， 则需要（n-1）！个枚举，以计算机1秒可以完成24个 城市所有路径枚举为单位，则25个城市的计算时间为 24秒，随着城市数增加，计算时间增加非常之快，当 城市数增加到30时，计算时间约为10.8年，实际计算 中已无法接受。
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P NP
NP-C NP-hard
图１－１ 四类问题的关系图
图1-1表示，P NP，NP-C NP-hard , NP与NP-hard的公
共部分为NP-C。在NP中，除P和NP-C，还有一部分问
题的复杂性是未知的。到目前为止，组合优化问题研究
中大家一般都接受的一个假设是P NP。
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它是美国密执安大学的John Holland教授于1975年首先提出 的一类仿生型优化算法。它是以达尔文的生物进化论“适 者生存、优胜劣汰”和孟德尔的遗传变异理论“生物遗传 进化主要在染色体上，子代是父代遗传基因在染色体上的 有序排列”为基础，模拟生物界进化过程。
特点：具有大范围全局搜索的能力，潜在的并行性、随机 性，鲁棒性强，过程简单。缺点是不能很好的利用系统反 馈信息，冗余迭代多，影响求优化解效率。
同样，聚类问题的可划分方式有个
可能排列方式有个
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2019-8-14
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，Job-Shop
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算法复杂度
表1-1 n增加过程中几种时间复杂度函数计算时间的比较
函数 n
n logn
N=10 10ns 10ns
N=20 20ns 26ns
N=30 30ns 44.3ns
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（其中
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是计算总次数， 是二进制输入长度）
对给定优化问题的任何一个实例成立，则称给定的优化问题是多项式时 间可解问题，记作P(Polynomial)。通常称这种比P类问题更广泛的问题 为非多项式确定问题NP（Non-deterministic Polynomial）。但迄今为止， 许多优化问题仍没有找到求得最优解的多项式时间算法。
它主要用于模拟神经网络的记忆机理，是一种全连接反馈型神 经网络，它有离散型（DHNN）和连续型（CHNN）两种。
特点：具有单调下降、并行计算和联想记忆等优点，但同时也
存在着收敛速度慢，易陷入局部极值点等缺点，且网络合适的
隐含层数目和节点数目确定较困难。
2019-8-14
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遗传算法（GA）
2019-8-14
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组合优化问题
组合优化：组合优化就是离散优化，它是通过数学方法寻找 离散事件的最优编排、分组、次序或筛选等。这类问题可用 数学模型描述为：
目标函数：
约束条件：
决策变量：
，其中D为有限个点组成的集合。
特点：可行解集合为有限点集，只要将D中有限个点逐一判 别是否满足的约束并比较目标值的大小，就可以得到该问题
它具有全局的、并行高效的优化性能，鲁棒性、通用
性强，无需问题特殊信息等优点。
2019-8-14
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模拟退火算法（SA）
该算法建立在蒙特卡罗(Mente Carlo)原理的基 础上，模拟固体退火过程，是一种启发式随机 优化方法，1953年被Metropolis等首次提出， 1983年Kirkpatrick等将其用于组合优化，适合 求解大规模优化问题。
N=100 100ns
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