创新点：本文综述了生物流场感受器形态智能的生物力学原理和形态智能流场传感器的研究进展，重点介绍了流场感受器的刺激增强、降噪和非线性振荡功能。虽然形态智能在工程中的原理探索和实际应用与生物还有很大的差距，但可以预见，形态智能模型的建立将极大地推动智能流场传感领域的发展。
关键词：Advanced Intelligent Systems，生物力学，形态智能，仿生工程，流场传感，北京航空航天大学
图1 生物结构的形态智能概念和传感应用
许多水生和飞行动物已经进化出高度敏感的流场感受器，以帮助它们在充满挑战的环境中生存。生物流场感受器如纤毛、侧线和海豹胡须，其结构优雅，具有有趣的生物力学传感原理和极高的灵敏度，体现出明显的形态智能特征。例如，鱼体表的神经丘有细长的胶质顶结构，通过增大粘滞阻力来增强流场感知。流场诱导的机械刺激传递到神经丘中纤毛束阵列，纤毛束表现出自发振荡和机械耦合效应，具有较高的机械灵敏度。
作者介绍了生物流场感受器形态智能的生物力学原理和形态智能流场传感器的研究进展，重点介绍了流场感受器的刺激增强、降噪和非线性振荡功能（图1）。虽然形态智能在工程中的原理探索和实际应用与生物还有很大的差距，但可以预见，形态智能模型的建立将极大地推动智能流场传感领域的发展。
鱼类或两栖动物的体表神经丘是由一组嵌在胶质顶内的纤毛细胞组成，是生物体表的流速传感器。研究人员建立了体表神经丘的生物力学模型，根据频率响应发现灵敏度与胶质顶的长径比呈正相关。此外，胶质顶的高渗透性和孔隙率增强了流体与胶质顶内流体之间的相互耦合作用，进一步增强了神经丘的机械灵敏度。
图1 鱼侧线体表神经丘力学模型及仿生流场传感器
节肢动物如蜘蛛，蟋蟀等的纤毛作为空气运动探测器，对其生存至关重要。纤毛可以看作一阶杠杆系统，纤毛长度与阻力和驱动力矩呈正相关。而生物一般具有长短不一的纤毛阵列，可以覆盖更大的频率测量范围。此外，某些生物的纤毛呈现出精细的梳齿结构，极大增强了低雷诺数下的粘性阻力，同时保持较小的惯性质量，显著提高了纤毛的机械灵敏度。
图2 生物纤毛力学模型及仿生流场传感器
与鱼类体表神经丘不同，管道神经丘位于皮下充满液体的侧线管道内，通过管孔与外界流体相连，可以感受外界流场的压力差刺激。侧线管道具有高通滤波器功能，通过频率响应分析研究人员发现其截止频率随管道直径的减小而增大。一些鱼类的管道侧线演化出缩径结构，使得低频响应进一步衰减，截止频率及高频增益进一步增大，体现出独特的滤波降噪形态智能。
图3 管道侧线的机械滤波模型及仿生流场传感器
生物学观察表明，海豹胡须具有复杂的三维波动结构，通过抑制卡门涡街的形成来减少涡激振荡并增加信噪比。流体力学研究发现，流场中的胡须受到周期性流场作用力，主要包括平行流场方向的阻力和垂直流场方向的振荡升力。胡须的厚度与弦长的波动幅度增大到一定阈值后，其阻力和振荡升力系数会明显降低，从而抑制涡激振荡。
图4 海豹胡须波浪形态模型仿生流场传感器
纤毛束广泛存在于内耳前庭器官、牛蛙球囊和鱼的侧线神经丘中，由多根尖端连接的棒状纤毛组成，利用自发振荡过程来放大诸如声音、力和流体流动等的微弱刺激。这种主动过程导致振荡力刺激的非线性放大，增强了灵敏度和频率选择性。具有相似特征频率的毛细胞集合进行机械耦合，不仅克服了固有的噪声限制，而且实现了极限灵敏度和尖锐的频率选择性。
图5 纤毛束耦合形态模型与增益机制
随着智能材料和微纳加工技术的快速发展，许多研究人员已经开发出基于这些形态智能相关原理的仿生流场传感器。但不可否认的是，生物形态智能在传感器领域的成功应用仍然非常有限。主要的挑战在于新机制的发现和建模、适用性评估以及传感器的微纳制造。然而，进一步探索具有形态智能的新型生物传感模型将有助于指导传感器的结构设计，促进形态智能在流场感知中的实际应用。相关工作以“Morphological Intelligence Mechanisms in Biological and Biomimetic Flow Sensing”为题，发表在Advanced Intelligent Systems上，文章第一作者为北京航空航天大学博士研究生公正和曹玉东，通讯作者为北京航空航天大学蒋永刚教授。
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