A Predictive Design Framework for a Soft Robotic Ventricle using Contractile Actuators

人类的心脏是时间的掌控大师，它是一个肌肉泵，不仅仅是挤压和释放，而是遵循一个精确的四步节奏来推动血液流经全身。这个循环包括心肌在体积不发生变化的情况下收缩的过程，这在瓣膜开启前建立了巨大的压力；同时也包括在体积尚未立即填满时放松的过程，从而在下一次跳动前降低压力。几十年来，试图制造人工心脏或测试新医疗设备的工程师们一直难以模仿这种特定的行为。传统的模型通常将心脏视为一个简单的泵，要么将流体排出，要么进行填充，却忽略了那些压力发生变化但体积保持完全不变的关键瞬间。由于缺乏一种方法来预测软性人工肌肉在这些精确时刻的行为，设计一个真正模拟心脏功能的机器一直依赖于猜测和反复的试错。

伊利诺伊大学和洛马林达大学的研究团队现在开发了一种设计这些软体机器人心脏的新方法，从猜测转向了精确的预测蓝图。他们创建了一个数学框架，将软性人工肌肉的物理特性直接与泵室内的压力和体积变化联系起来。该方法不再是构建原型、测试、观察失败、然后再次尝试，而是允许他们在制造之前就能精确计算出特定类型的软性肌肉将如何表现。通过在严格且受控的条件下测试这些肌肉，并将数据输入到他们的新模型中，研究人员成功预测了一个软体机器人心室在模拟循环系统中会如何表现。他们的工作证明，设计出一种能够复制人类心脏复杂自然节奏（包括那些压力上升而腔室体积不变的困难阶段）的软体机器人心脏是可能的。

心脏的自然循环分为四个不同的阶段，由四个瓣膜调节。它始于一个心肌收缩且所有瓣膜都关闭的阶段，这导致压力在内部血量没有变化的情况下迅速飙升。一旦压力足够高，出口瓣膜就会打开，血液被排出。随后循环反转：肌肉放松而瓣膜保持关闭，导致压力在腔室重新填充前快速下降。这一序列至关重要，因为它确保了血液向正确的方向并以正确的力量流动。在自然界中，这是通过心肌本身实现的，心肌可以在保持长度稳定的同时产生力量。然而，人工心脏在历史上一直难以模仿这一点。大多数现有设备使用刚性部件或简单的泵，无法轻易复制这些特定阶段所需的力与体积之间的微妙平衡。

为了解决这个问题，研究人员专注于一种被称为“扭转和卷曲聚合物驱动器”的软体人工肌肉。这些本质上是扭成紧密螺旋状的塑料纤维，当受热时会发生收缩，就像肌肉在接收信号时缩短一样。挑战在于这些材料非常复杂；它们产生力量的能力取决于它们被拉伸的程度以及它们的热度。以前的尝试通常测量它们在恒定负载下的移动距离，这忽略了负载固定且压力上升的关键时刻。研究人员意识到，要制造一个真正的假心脏，他们需要了解这些肌肉在完全不允许移动时的行为，即所谓的等长测试状态。通过测量这些肌肉在保持固定长度时产生的力，他们可以捕捉到预测这些肌肉在心脏泵内表现所需的精确数据。

该团队建立了一个新的设计框架，将这些肌肉的行为与流体物理学联系起来。他们首先创建了一个简化的、降阶的循环系统模型，该模型充当了压力和流量相互作用的地图。在这个模型中，他们将软性肌肉特有的产力特性与流体系统的阻力和弹性连接起来。与旧模型需要工程师输入压力值或体积值才能得到另一个值的做法不同，这个新框架可以同时预测两者。它通过使用测得的肌肉特性作为起点来实现这一点。如果肌肉很强且系统很硬，模型就能精确计算出压力是多少以及会有多少流体移动，而无需进行猜测。

为了证明其想法可行，研究人员首先使用一个带有弹簧的标准机电马达作为可预测的软肌肉替代品进行了测试。他们将这一装置置于一个充满模拟血液粘稠度流体的模拟循环回路中。他们系统地改变了影响心脏工作的三个关键条件：挤压前腔室内的血液量、血液离开腔室时面临的阻力，以及肌肉本身的强度。在每种情况下，他们的模型都准确预测了观察到的压力和体积变化。该模型成功复制了被称为“弗兰克-斯塔林定律”（Frank-Starling law）的基本生物学法则，该法则指出，在挤压前填充更多的心脏腔室会排出更多的血液。模拟显示，随着初始体积的增加，泵排出的流体更多且压力更高，正如真实的心脏一样。

受到这些结果的鼓舞，团队随后用由扭转和卷缩聚合物制成的实际软体人工肌肉替换了刚性马达。他们利用不同的纤维厚度和线圈结构制造了这些肌肉，以观察设计如何影响性能。他们在同一个模拟循环回路中测试了这些软体肌肉，再次改变了阻力和协作工作的肌肉数量。结果令人瞩目。该预测模型在输入了来自肌肉等长测试的数据后，准确预报了全软体机器人泵的行为。它正确预测了当出口瓣膜被收紧以增加阻力时，系统会如何响应——即压力上升且排出的流体量下降。它还正确预测了增加肌肉数量如何增强挤压强度，以及改变电能输入如何改变性能。

研究人员发现，成功的关键在于理解肌肉产生的两种力量：一种是由于材料被拉伸而存在的被动力，另一种是材料受热时产生的主动力。通过在恒定应变下分别测量这些力，他们可以构建出对肌肉的精确数学描述。这种描述使他们能够看到肌肉在体积不发生变化的临界阶段如何与流体系统相互作用。在真实的心脏中，这些阶段正是压力在瓣膜关闭时上升的时刻。研究人员展示了他们的软体机器人系统也可以做到这一点，即在体积不发生变化的情况下产生压力的快速上升，这是许多之前的软体机器人设计无法实现的。

这项工作代表了软体机器人心脏设计方式的重要转变。多年来，该领域一直依赖于试错法，即工程师构建一个原型，测试它，然后手动调整橡胶的厚度或泵的定时，直到它奏效。这个新框架消除了这种不确定性。它允许工程师从材料属性和期望的心脏性能出发，然后精确计算出系统应该是什么样子的。该模型不仅仅是对已发生情况的描述，它还是一个可以预测发生情况的工具。这对于开发未来可能辅助心力衰竭患者的设备尤为重要，因为根据特定个人的需求定制泵的能力至关重要。

研究人员还强调了他们目前工作的局限性。他们的模型假设系统运动得足够慢，以至于流体的重量和运动速度不会产生显著的额外力量，这一假设在他们测试的缓慢、稳定的跳动中是成立的。他们还注意到，他们的设置使用的是简化的管路和瓣膜网络，而人体拥有一个更加复杂且灵活的循环系统。然而，核心成就仍然在于：他们展示了一种可靠的方法，将软体肌肉的微观行为转化为心脏泵的宏观表现。通过弥合软体驱动器材料科学与血液动力学之间的鸿沟，他们为创造下一代仿生医疗设备提供了一条清晰的路径。

这项研究的影响不仅限于制造更好的人工心脏。该框架提供了一种系统设计任何需要与流体相互作用的软体机器人系统的方法，从人工肾脏到工业用途的软体泵皆是如此。预测软性材料在负载下（特别是当负载涉及体积变化而压力变化的负载）如何表现的能力是一个强大的工具。研究人员表明，通过仔细测量肌肉的基本属性并将其整合到基于物理的模型中，可以消除对无休止原型制作的需求。这种方法将复杂生物机器的设计从一种直觉艺术转变为一种计算科学，确保了下一代软体机器人能像它们所模仿的自然系统一样可靠且高效。