Baseline-Aware Hysteretic Shape Modeling and Multilayer Design of P(VDF-TrFE-CTFE) Actuators for Continuum Robots

تعد الروبوتات اللينة نوعاً مختلفاً من الآلات؛ فبدلاً من الاعتماد على المفاصل والتروس الصلبة التي تستقر في مكانها، تتحرك هذه الروبوتات مثل الأنسجة الحية، حيث تنحني وتتمدد عبر منحنيات مستمرة وسلسة. وهذا النوع من المرونة يجعلها مثالية للمهام الدقيقة، مثل التنقل في المساحات الضيقة والمتعرجة داخل جسم الإنسان لإجراء الجراحات طفيفة التوغل. ولجعل هذه الروبوتات تتحرك، يحتاج المهندسون إلى مشغلات (actuators)، وهي أجهزة تحول الإشارات الكهربائية إلى حركة فيزيائية. ومن المواد الواعدة لهذا الدور غشاء بلاستيكي خاص يتغير شكله عند تطبيق جهد كهربائي. ومع ذلك، فإن التنبؤ بكيفية انحناء هذا الغشاء بدقة أمر صعب بشكل مفاجئ؛ فالمادة لا تستجيب بشكل خطي، بل تتسم سلوكها بـ "التلاكؤ" (hysteresis)، مما يعني أن شكلها يعتمد على تاريخها، تماماً مثل وسادة "الميموري فوم" التي تتذكر كيف تم ضغطها سابقاً. علاوة على ذلك، غالباً ما تُصنع هذه الأفلام بمنحنى طفيف غير منتظم حتى قبل تشغيل أي طاقة، كما أن طبقات المعدن والبلاستيك التي تتكون منها الأداة لا تتمدد جميعها بنفس المعدل. وتجتمع هذه العوامل لتخلق لغزاً معقداً: كيف يمكن لنموذج حاسوبي أن يتنبأ بالمسار الدقيق لطرف الروبوت عندما تكون المادة نفسها غير متوقعة والشكل الابتدائي غير مثالي؟

قام فريق من الباحثين في معهد "Arts et Métiers" للتكنولوجيا في باريس بحل هذه المشكلة تحديداً لنوع من البوليمرات النشطة كهربائياً يُعرف باسم P(VDF-TrFE-CTFE). كان هدفهم هو بناء نموذج يمكنه التنبؤ بدقة بشكل هذه المشغلات اللينة، حتى عندما تسلك المادة سلوكاً عشوائياً. بدأوا بالإقرار بحقيقة أساسية حول هذه الشرائط المصنعة، وهي أنها ليست مستقيمة تماماً منذ البداية. وبدلاً من محاولة إجبار النموذج على البدء من خط نظري مثالي، قرر الباحثون استخدام الشكل الفعلي المقاس للشريط وهو غير متصل بالكهرباء كخط أساس لهم. لقد تعاملوا مع نقطة البداية الحقيقية، المنحنية قليلاً، كحقيقة مطلقة. ومن هناك، ركزوا على كيفية إضافة الجهد الكهربائي منحنى جديداً شبه منتظم إلى ذلك الشكل الموجود مسبقاً. ومن خلال فصل المنحنى الموجود مسبقاً والمضطرب عن الانحناء النظيف الناتج عن الجهد، نجحوا في تبسيط المشكلة بشكل كبير.

وللتعامل مع تأثير الذاكرة الصعب للمادة، استخدم الفريق "قانون التبديل" (switching law)، وهو مجموعة من القواعد التي تصف كيف تتغير الحالة الكهربائية الداخلية للمادة مع ارتفاع وانخفاض الجهد. سمح لهم ذلك بالتقاط شكل "الفراشة" الخاص بحلقة التلاكؤ — وهو المسار المميز الذي تتبعه المادة عند تدوير الجهد — دون الحاجة إلى ملاءمة منحنى جديد لكل لحظة. ودمجوا هذا السلوك الكهربائي مع نظرية ميكانيكية تأخذ في الاعتبار كيفية تمدد وانحناء الطبقات المختلفة للشريط معاً. ولأن الطبقات ليست متماثلة، فإن سحب المادة يسبب أيضاً انحناءها، وهو تأثير اقتران قد تغفله النماذج الأبسط. ثم قام الباحثون بدمج هذه الحسابات الكهربائية والميكانيكية على طول الشريط، مستخدمين الشكل الابتدائي المقاس فعلياً كأساس. هذا النهج يعني أنهم لم يضطروا للتخمين بشأن الظروف الأولية، بل قاموا ببساطة بقياسها مرة واحدة وتركوا النموذج يحسب بقية المسار.

اختبر الفريق هذا النهج على شريطيْن من المادة، أطلقوا عليهما اسمي SV1 وSV2. ورغم أن كلا الشريطيْن جاءا من نفس دفعة التصنيع وصُنعا بنفس الوصفة، إلا أنهما استجابا بشكل مختلف تماماً. فقد استجاب أحد الشريطيْن بقوة للجهد، بينما كان الآخر أضعف بكثير، حيث أظهر فرقاً في الاستجابة الفعالة يصل إلى ثمانية أضعاف. كان هذا الاكتشاف حاسماً؛ فقد أثبت أنه حتى مع عمليات التصنيع المتطابقة، يمكن أن يختلف الأداء النهائي لهذه المشغلات المطبوعة بشكل هائل. وأدرك الباحثون أنه لبناء روبوت موثوق، لا يمكن افتراض أن جميع الأجزاء ستتصرف بنفس الطريقة؛ بل يجب اختبار كل شريط على حدة ومعايرة استجابته الخاصة قبل استخدامه. قاموا بمعايرة قيمة "نقل" (transfer value) واحدة لكل شريط، وهي بمثابة معامل يحول المدخلات الكهربائية إلى منحنى فيزيائي، ثم قاموا بتجميد هذه القيمة لمعرفة ما إذا كان النموذج يمكنه التنبؤ بالحركات المستقبلية.

كانت النتائج دقيقة للغاية. فعندما تم اختبار النموذج على دورات جديدة من تطبيق الجهد، تنبأ بحركة الطرف بخطأ متوسط يقل عن عُشر المليمتر. والأكثر إثارة للإعجاب هو أنه تنبأ بالمسار المنحني بأكمله لجسم الروبوت بخطأ وسيط قدره 0.122 ملم فقط. ووجد الباحثون أن دقة التنبؤ بالشكل تعتمد بشكل كبير على استخدام منحنى البداية الحقيقي المقاس؛ فإذا حاولوا استخدام خط مستقيم نظري، زادت أخطاء التنبؤ بشكل كبير. وبالمثل، اعتمدت دقة حلقة التلاكؤ — أي الطريقة التي تتذكر بها المادة حالاتها السابقة — على قانون التبديل الخاص بهم. وبدون ذلك، فشل النموذج في التقاط شكل الحلقة. كما كشفت الدراسة أن استجابة الشريط الأضعف لم تكن موحدة على طول طوله، مما يشير إلى أن خصائص المادة قد تختلف قليلاً من طرف إلى آخر، رغم أنه كان من الصعب تحديد ذلك بدقة بسبب حدود أدوات القياس المستخدمة.

وإلى جانب فهم الشرائط الموجودة، استخدم الفريق نموذجهم لتصميم نسخة جديدة وأكثر قوة من المشغل. قاموا بمحاكاة مكدس متعدد الطبقات، حيث يتم تكديس عدة طبقات نشطة فوق بعضها البعض لزيادة القوة التي يمكن للروبوت بذلها. أظهرت حساباتهم أن استخدام طبقات أكثر سمكاً من المادة النشطة، وتحديداً بسمك 30 ميكرومتر، سيؤدي إلى تعظيم القوة التي يمكن للروبوت توليدها. وقد حددوا تصميمين واعدين: أحدهما يتكون من ست طبقات، والآخر المحتمل يتكون من اثنتي عشرة طبقة. يمكن لهذه التصاميم نظرياً إنتاج قوة حجز (blocking force) تقارب 18 ميلي نيوتن و57 ميلي نيوتن على التوالي، مع الحفاظ على درجة عالية من الانحناء. ومع ذلك، أشار الباحثون إلى أن هذه التصاميم ستتطلب جهداً كهربائياً أعلى للتشغيل، وأن عملية التصنيع ستحتاج إلى تحسين لضمان أداء كل طبقة بمستوى أفضل شريط منفرد اختبروه.

يخلص العمل إلى أنه بينما تعد فيزياء هذه المواد اللينة معقدة، إلا أن هناك مساراً عملياً للمضي قدماً يتمثل في احترام واقع عملية التصنيع. فمن خلال قبول الشكل الأولي المنحني غير المثالي كشكل للبداية، والمعايرة الدقيقة للاستجابة الفريدة لكل قطعة، يمكن للمهندسين التنبؤ بسلوك الروبوت بدقة عالية. إن هذا النهج "الواعي بخط الأساس" يفصل بين العيوب الدائمة للتصنيع وبين التأثيرات المؤقتة للكهرباء، مما يسمح بفهم أوضح لكيفية حركة الروبوت. وبينما تؤكد الدراسة إمكانية نمذجة هذه المواد بفعالية، إلا أنها تسلط الضوء أيضاً على عقبة حرجة: وهي التباين بين القطع الفردية. وقبل أن يمكن الوثوق بهذه المشغلات في تطبيقات حرجة مثل الجراحة، يجب التحقق من كل مكون على حدة، وسيتعين على العمل المستقبلي التركيز على قياس الخصائص الداخلية للطبقات لفهم سبب تفوق بعض الشرائط بشكل كبير على غيرها. إن الطريق نحو روبوتات لينة موثوقة لا يكمن في تجاهل عيوب المادة، بل في بناء نماذج تأخذ هذه العيوب في الاعتبار.