With the development of science and technology, micro/nanomotor, which can be used as powerplant, has been widely investigated by domestic and foreign scholars. Due to the lightweight, less volume and high thrust, micro/nanomotor can be widely used in the field of sensing detection, nanofabrication, self-assembly and nano-propulsion. Especially, micro/nanomotor can serve as promising biomimetic nanomotor for biomedical and nanoelectronical applications. However, most of these micro/nanomotor still have some limitations, including complex preparation technology and difficulty of motion control. Hence, the accurate motion cotrol and high-efficient propulsion are essential for micro/nanomotor applied in the field of biomedicine. In this work, the research is focus on the motion behavior and motion control method. It provides a theoretical basis and technical support and has an important theoretical significance and application value for the development of micro/nanomotor through the systematic and profound research.
近年来随着科学技术的发展,作为微纳尺度下的动力机器,微纳马达越来越受到国内外研究学者的广泛关注。由于具有体积小、质量轻、推重比大等特点,微纳马达在传感检测、微纳制造、环境治理等领域具有巨大的发展前景。尤其在生物医疗领域,微纳马达可对治疗药物靶向输送及定量释放,能显著提升药物利用率、降低正常细胞被药物破坏的风险。然而微纳马达的研究尚处在起步阶段,运动行为及作用机制还有待研究,精确快速的智能调控方法尚属于研究空白。针对微纳马达在研究中存在的问题,本项目以微纳马达的驱动控制方法为对象,综合考虑生物医用环境中的表/界面作用对运动行为的影响,拟采用理论分析与实验研究相结合的方法,揭示微观尺度下微结构与微纳马达间的表/界面作用机理,研究微纳马达的运动智能调控机制,发展微纳马达的自主导航控制方法。通过系统深入研究,为微纳马达驱动及控制的研究提供理论基础与技术支持。
微纳马达是一种能够其它形式的能量转化为自身前进的动力的微纳米装置,在传感检测、微纳制造及环境治理等领域具有巨大的发展前景。然而微纳马达的研究尚处在起步阶段,运动行为及作用机制还有待研究,精确快速的智能调控方法尚属于研究空白。本项目旨在对微纳马达复杂环境中智能驱动控制方法进行研究,为微纳马达驱动及控制的研究提供理论基础与技术支持。研究内容主要包括以下三方面:在理论方面,建立了微纳马达多物理场驱动的数学模型,揭示了光场、超声场及磁场驱动下微纳马达个体及集群的驱动机理,系统分析光照强度、超声功率、磁场强度、材料密度及吸光性能对微纳马达的个体及集群行为的影响;在仿真方面,研究了微纳马达与复杂环境间的交互作用机制,在电场力和电渗透力的共同作用下与环境中惰性粒子相互作用,可沿微米机器人的运动轨迹构型出微纳尺度的图案;在实验方面,搭建了基于图像识别技术与自动控制技术相结合构建了微纳马达的多物理场自主导航控制系统,可用于对不同驱动方式微纳马达的运动进行靶向运动控制,在自主导航系统控制下,微纳马达可对运动路径进行规划,在单一障碍、多路径障碍、多目的地障碍、简单迷宫和复杂迷宫中进行自主运动。项目研究成果在Advanced Functional Materials、Advanced Science、ACS Applied Materials & Interfaces等微纳领域顶级期刊上共发表学术论文14篇(其中SCI论文11篇),参加国际学术会议3人次,获得黑龙江省自然科学一等奖1项,申请发明专利5项,培养毕业博士生2人,硕士生1人。
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数据更新时间:2023-05-31
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