从历史上看，工程和制造（engineering and manufacturing）一直以模拟（analog）流程为主导——手动、连续，并且严重依赖人的直觉和反复试验。数字技术（Digital technologies）彻底改变了通信和计算，实现了前所未有的可扩展性、精度和复杂性，然而，我们设计和制造物理结构的方法仍然主要基于模拟，学科分散，难以整合，这极大地限制了复杂多学科领域的创新。我们需要在物理（physical）领域进行一场并行的数字化革命，运用离散化、模块化、层级化和纠错等原则，为物理设计和制造创造新的可能性。通过将这些原则应用于物理结构，我们可以实现具有嵌入式电学和机械性能的功能材料（functional materials）的精确放置。这些“数字材料（Digital Material）”结构将数字可编程性引入物理领域，反映了数字技术在其他领域的变革性影响。

这种变革需要新的设计方法来忠实地模拟我们复杂的环境，并使我们能够设计一个物理与数字融为一体的新世界。我的论文提出了一种完全声明式的逆向工作流程（inverse workflow），用于设计和构建可扩展的数字材料系统。这些工作流程使用户无需精通所有或任何领域，即可对跨越不同尺度（微观、中观、宏观）和学科（电气、机械、航空航天、建筑工程）的系统进行建模和设计。所介绍的工作流程利用领域知识作为先验信息，并在设计、仿真、优化、制造和控制的各个阶段采用通用设计表示。

首先，我利用数字材料系统的离散和分层特性，介绍了一种用于机械超材料（mechanical metamaterial）的多尺度多物理场（multi-scale multi-physics）仿真工具。然后，我提出了基于目标的多尺度优化工作流程，用于设计细胞结构和软体机器人（soft robots）的几何形状以及生长过程。接下来，我介绍了用于可扩展机器人集群组装（scalable robotic swarm assembly）的高级路径规划算法——群体算法、递归算法和分层算法；以及用于这些机器人重构的形状控制优化算法。这项工作进一步扩展，介绍了一种用于设计和构建智能及物理计算的综合设计工具，最终提出了一种端到端的机电结构逆向设计工作流程，该工作流程可将文本规范转换为物理设计。该工作流程用于设计大量的静态和动态结构，从桥梁和掩体到航空航天结构、机器人和电子产品。

作者：Abdel-Rahman, Amira

类型：2025年博士论文

学校：Massachusetts Institute of Technology（美国麻省理工学院）

请索引第140篇博士论文