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多频段高灵敏度仿生毛发水流传感器阵列的流体动力学感知研究

作者及机构
本研究由上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室的Binghuan Yu、Jixu Zhang、Hao Huang、Qingbo He（通讯作者）团队，联合杭州应用声学研究所声呐技术重点实验室的Fangyong Wang共同完成，发表于《Sensors and Actuators: A. Physical》期刊2025年第392卷。

学术背景

研究领域与动机
该研究属于仿生流体动力学传感领域，灵感源自海豹胡须系统对复杂水流环境的高灵敏度感知能力。传统水下机器人依赖声呐或视觉技术，但在浑浊水域或低功耗场景下性能受限。自然界中，鱼类侧线（lateral line）和海豹胡须（whisker system）通过机械共振原理感知微小水流，为开发新型水下传感器提供了仿生学依据。

科学问题与目标
研究团队旨在解决两个核心问题：
1. 如何通过机械共振效应实现多频段水流的高灵敏度感知？
2. 如何模仿海豹胡须系统的功能结构，设计可识别水流方向与频率成分的传感器阵列？
最终目标是开发一种低功耗、抗噪声的仿生传感器阵列（multi-frequency hair-like flow sensor array, MFHFSA），用于复杂水下环境的目标探测。

研究流程与方法

1. 动态模型构建与仿生设计

研究对象：海豹单根胡须的力学特性。
方法：
- 建立胡须的弹性梁模型，通过偏微分方程（式1）描述其在水中的振动行为，考虑流体附加质量（added mass）和阻尼效应（式7-12）。
- 关键参数包括胡须长度（*l*）和毛囊-窦复合体（follicle-sinus complex, FSC）的扭转刚度（*kₜ*），通过有限元仿真验证其对共振频率的调控作用（图2c-d）。
创新点：首次量化了胡须长度与刚度对共振频率的影响规律，为传感器设计提供理论依据。

2. 传感器单元设计与实现

研究对象：6个共振频率不同的仿生毛发传感器单元。
方法：
- 每个单元由高长径比毛发轴（hair shaft）、螺旋共振基座（spiral resonant sensing base）和压电堆（piezoelectric stack）组成（图2e）。
- 通过调整螺旋角（*θ₀*）、梁厚度（*t*）和高度（*h*）定制共振频率（0–120 Hz），覆盖鱼类和潜水器产生的水流频段。
创新设备：采用光固化3D打印技术（DSM Image8000树脂）制备传感器，精度控制在0.1 mm以内。

3. 传感器阵列集成与测试

实验设计：
- 频率响应测试：以不锈钢偶极子（dipole）模拟鱼类尾流，测量各单元在15 Hz、32 Hz、49 Hz、64 Hz、78 Hz、96 Hz的灵敏度（图6）。结果显示，单元6在96 Hz时灵敏度达330.58 mV/(m·s⁻¹)。
- 抗噪声性能：在信噪比（SNR）低至−20 dB时，传感器仍能识别目标频率成分（图7）。
- 运动目标感知：偶极子以1 mm/s接近传感器时，输出信号随距离缩短呈三次方增长，与偶极子流场模型吻合（图8）。
- 多频段感知与方向识别：通过旋转阵列，成功解析含32 Hz、64 Hz、78 Hz的多频信号，并定位水流源方向（最大偏差≤4°，图10）。

主要结果与逻辑链条

1. 共振机制验证：理论模型与实验数据一致表明，传感器单元在共振频率附近灵敏度显著提升（图6），证实了仿生设计的有效性。
   
2. 多频段协同感知：6个单元的组合覆盖0–120 Hz频段，突破了单一传感器灵敏度与带宽的权衡（图3b-c）。
   
3. 抗噪声能力：即使输入SNR为−20 dB，传感器仍能通过共振效应增强目标信号（图7d），为复杂水域应用奠定基础。
   
4. 方向识别精度：基于六边形阵列的各向异性，实现了水流源角度的高精度定位（图10c）。
   

结论与价值

科学价值：
- 揭示了海豹胡须共振感知的力学机制，为仿生传感器设计提供了普适性模型。
- 提出“机械引导设计策略”（mechanics-guided design strategy），通过结构优化而非复杂电子元件提升性能，降低了成本与功耗。

应用前景：
- 可集成于水下机器人，用于暗浊水域的目标追踪（如沉船搜救、生态监测）。
- 为开发新型水下通信与导航系统提供硬件基础。

研究亮点

1. 仿生创新性：首次模仿海豹胡须系统的多频段感知功能，实现频率与方向的双重识别。
   
2. 方法学突破：结合动态模型、螺旋共振基座设计和多单元协同策略，解决了传统传感器带宽受限的难题。
   
3. 工程实用性：采用3D打印技术实现低成本量产，且抗噪声性能优于现有电容式或压阻式传感器。
   

其他价值

研究团队指出，未来可通过MEMS技术进一步微型化传感器，并开发配套的水流源识别算法。该成果为水下智能感知开辟了新途径。

（报告字数：约1800字）