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Hertzian cone
Hertzian cone
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深度学习模型预测软体机器人中的粘附力
研究人员开发了一种深度学习模型，能够快速预测粘弹性材料中的粘附力，这项任务以前需要计算密集型模拟。该模型利用带有LSTM网络的序列到序列架构，可以根据规定的位移历史预测完整的力轨迹。这种方法显著减少了计算时间，使其适用于软体机器人和操纵任务中的实时应用。
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新框架实现可编程摩擦控制表面逆向设计
研究人员开发了一个新颖的框架，用于设计具有可编程静态摩擦的机械界面，超越了传统限制。该方法利用嵌入神经网络和优化器中的可微分接触力学引擎来发现非标准表面形貌。这些工程化表面可以重现复杂的靶向摩擦定律，并通过高保真模拟得到验证，为创建功能性摩擦学表面提供了一种尺度不变的方法。