Искусственная боковая линия - Artificial lateral line

An Искусственная боковая линия (ВСЕ) это биомиметик боковая линия система. Боковая линия - это система сенсорный органов водных животных, таких как рыбы, которые служат для обнаружения движения, вибрации и градиентов давления в окружающей их среде. Искусственная боковая линия представляет собой искусственный биомиметический массив различных механосенсорных преобразователей, который аналогичным образом позволяет формировать пространственно-временное изображение источников в непосредственной близости на основе гидродинамических сигнатур; цель состоит в том, чтобы помочь в уклонении от препятствий и отслеживании объектов ....^[1] Система биомиметических боковых линий может улучшить навигацию в подводных транспортных средствах, когда зрение частично или полностью нарушено. Подводная навигация затруднена из-за быстрого ослабления радиочастоты и спутниковая система навигации сигналы.^[2] Кроме того, система ALL может преодолеть некоторые недостатки традиционных методов локализации, таких как СОНАР и оптическое изображение.

Основным компонентом естественной или искусственной боковой линии является невромаст, механорецептивный орган, позволяющий ощущать механические изменения в воде. Волосковая клетка служит основной единицей измерения потока и акустики. Некоторые виды, такие как членистоногие, используют для этой функции одну волосковую клетку, а другие существа, такие как рыбы, используют пучок волосковых клеток для достижения точечного восприятия.^[3] Боковая линия рыбы состоит из тысяч волосковых клеток.^[3] В рыбах невромаст - это тонкая, похожая на волосы структура, в которой используются трансдукция кодирования скорости для передачи направленности сигнала.^[4] Каждая невромаста имеет направление максимальной чувствительности, обеспечивающее направленность.^[5]

Биомиметические особенности

Нейромачта

В искусственной боковой линии функция невромаста осуществляется с помощью датчиков. В этих крошечных структурах используются различные системы, такие как термоанемометрия,^[6] оптоэлектроника^[7] или пьезоэлектрические кантилеверы^[7] для обнаружения механических изменений в воде. Нейромасты в основном делятся на два типа в зависимости от их местоположения. Поверхностный невромаст, расположенный на коже, используется для определения скорости, чтобы определить местонахождение определенных движущихся целей, тогда как нейромасты каналов, расположенные ниже эпидермиса, заключенные в канал, используют градиент давления между входом и выходом для обнаружения объектов и их предотвращения. Рыбы используют поверхностный невромаст для реотаксис и станции, а также.^[8]

Упрощенный датчик горячего провода

Из всех используемых методов зондирования только термоанемометрия ненаправленный. Этот метод позволяет точно измерить движение частиц в среде, но не направление потока. Однако анемометра с горячей проволокой и собранных данных достаточно для определения движения частиц размером до сотен нанометров, и в результате он сопоставим с невромастом в аналогичном потоке.^[9] На рисунке изображен упрощенный датчик с термоэлементом. Токоведущие проводники подвергаются повышению температуры из-за Джоулевое нагревание. Обтекание токоведущего провода вызывает его охлаждение, и на выходе возникает изменение тока, необходимое для восстановления исходной температуры. В другом варианте на выходе используется изменение удельного сопротивления материала относительно изменения температуры горячей проволоки.

Рисунок 2: Вид в разрезе боковой линии у рыбы и ее компонентов.

Разделение труда

В этих системах используется метод разделения труда, при котором поверхностные невромасты, расположенные на эпидермисе, воспринимают низкие частоты, а также постоянный ток (поток), в то время как нейромаст канала, расположенный под эпидермисом, заключенный в каналы, обнаруживает переменный ток с использованием градиентов давления.^[10] В этих системах поверхностные невромасты, расположенные на эпидермисе, воспринимают низкие частоты, а также постоянный ток, в то время как канальный невромаст, расположенный под эпидермисом, заключенный в каналы, обнаруживает переменный ток с помощью градиентов давления.^[10]

Купула

Купула - это желатиновый мешок, покрывающий волосы, как невромаст, выступающий из кожи. Купула, образовавшаяся над невромастом, - еще одна особенность, развивающаяся со временем, которая обеспечивает лучший ответ на поле потока.^[4] Купулярные фибриллы отходят от волосковидного невромаста. Купула помогает ослаблять низкочастотные сигналы в силу своей инерции и усиливать более высокочастотные сигналы за счет рычага.^[10] Кроме того, эти протяженные структуры обеспечивают лучшую чувствительность, когда невромаст погружен в пограничный слой.^[10] В недавних исследованиях используется капельное литье, при котором раствор HA-MA капает на электроспряденные леса для создания вытянутого сфероидального купула. Экспериментальное сравнение обнаженного датчика и недавно разработанного датчика показало положительные результаты.^[10]

Каналы

Канал Нейромасты заключены в каналы, которые проходят через тело. Эти каналы отфильтровывают низкочастотный поток, который может вызвать насыщение системы.^[9] Определенная закономерность обнаруживается в концентрации невромастов вдоль тела у водных видов. Система каналов проходит вдоль тела единой линией, которая имеет тенденцию разветвляться около головы. У рыб расположение канала наводит на мысль о гидродинамической информации, доступной во время плавания. Точное расположение каналов варьируется у разных видов животных, что указывает на функциональную роль, а не на ограничение развития.^[1]

Распределение каналов по телу

Как правило, концентрация в канале достигает пика около носа и значительно падает на остальной части тела. Эта тенденция наблюдается у рыб различного размера, которые обитают в разных средах обитания и у разных видов. Некоторые исследования выдвигают гипотезу о тесной связи между расположением канала и развитием костей и тем, как они морфологически сдерживается. Точное расположение каналов варьируется у разных видов и может указывать на функциональную роль, а не на ограничение развития.^[1]

Гибкость канала

Гибкость системы каналов существенно влияет на ослабление низкочастотного сигнала. Гибкость чувствительного элемента, помещенного в систему каналов, может повысить чувствительность системы искусственной линии канала (CALL). Экспериментальные данные подтверждают, что этот фактор приводит к значительному скачку чувствительности системы. Геометрические улучшения в системе каналов и оптимизация сенсорного оборудования для достижения лучших результатов.^[7]

Сужения каналов возле невромаста

При более высоких градиентах давления выходное напряжение устройств с сужениями стенок возле датчиков на боковой линии канала (CALL) было намного более чувствительным и, по мнению Y Jiang, Z Ma, J Fu, и другие их система могла воспринимать градиент давления до 3,2 E − 3 Па / 5 мм, что сравнимо с градиентом давления Коттус Байрдии найдено в природе. Кроме того, эта функция ослабляет низкочастотные гидродинамические сигналы.^[8]

Приложения

Навигация по мелководным водоемам представляет собой проблему, особенно для подводных аппаратов. Колебания потока могут отрицательно повлиять на траекторию движения аппарата, что делает обнаружение в реальном времени и реакцию в реальном времени абсолютной необходимостью для адаптации.^[5]

Прогресс в области искусственной боковой линии пошел на пользу не только подводной навигации, но и другим областям. Ярким примером является область построения сейсмических изображений. Идея избирательной частотной характеристики поверхностного невромаста^[11] призвал ученых разрабатывать новые методы создания сейсмических изображений объектов под океаном с использованием половины данных для создания изображений с более высоким разрешением по сравнению с традиционными методами в дополнение к экономии времени, необходимого для обработки^[12]

Подобные системы

Электросенсорная боковая линия (ELL) использует пассивную электролокацию, за исключением некоторых групп пресноводных рыб, которые используют активную электролокацию для излучения и приема электрических полей. Его можно отличить от LLS по резкой разнице в их работе, помимо одинаковых ролей.^[13]

Покровные сенсорные органы (ИСО) - это другие сенсорные куполообразные органы, обнаруженные в черепной области крокодилов. Это совокупность органов чувств, которые могут обнаруживать механические, ph и термические изменения. Эти механорецепторы подразделяются на два. Первый из них - это рецепторы с медленной адаптацией (SA), которые воспринимают устойчивый поток. Второй - это рецепторы быстрой адаптации (РА), которые воспринимают колебательные стимулы. ISO потенциально может определять направление возмущения с высокой точностью в трехмерном пространстве.^[14] Еще один пример - усы морского тюленя.^[14] Кроме того, некоторые микроорганизмы используют гидродинамическую визуализацию для предвидения.

использованная литература

1. К.Лейф Ристроф, Джеймс К. Ляо и Цзюнь Чжан (январь 2015 г.). «Расположение боковой линии коррелирует с дифференциальным гидродинамическим давлением на плавающую рыбу». Письма с физическими проверками. 114 (1): 018102. Bibcode:2015ПхРвЛ.114а8102Р. Дои:10.1103 / PhysRevLett.114.018102.
2. Паулл, Лиам Саиди, Саджад Сето, Мэй Ли, Ховард (2014). «Навигация и локализация АПА: обзор». Журнал IEEE по океанической инженерии. 39 (1): 131–149. Bibcode:2014IJOE ... 39..131P. Дои:10.1109 / JOE.2013.2278891 - через IEEE.
3. Ян Инчэнь, Наннан Чен, Крейг Такер, Джонантан Энгель, Сонвит Пандья, Чанг Лю (январь 2007 г.). «ОТ ИСКУССТВЕННОГО КЛЕТОЧНОГО ДАТЧИКА ВОЛОС ДО ИСКУССТВЕННОЙ СИСТЕМЫ Боковых линий: РАЗРАБОТКА И ПРИМЕНЕНИЕ Лаборатория микро- и нанотехнологий, Иллинойсский университет в Урбана-Шампейн». Нанотехнологии: 577–580.
4. «Боковая линия», Википедия, 2019-10-04, получено 2019-10-26;https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
5. Чемберс, Л. Д. Аканьети, О. Вентурелли, Р. Джезув, Дж. Браун, Дж. Круусмаа, М. Фиорини, П. Мегилл, В. М. (2014). «Перспектива рыбы: обнаружение особенностей потока во время движения с использованием искусственной боковой линии в устойчивом и неустойчивом потоке». Журнал интерфейса Королевского общества. 11.
6. Ян, Инчен Чен, Джек Энгель, Джонатан Пандья, Сонвит Чен, Наннан Такер, Крейг Кумбс, Шерил Джонс, Дуглас Л. Лю, Чанг (2006). «Гидродинамическая визуализация с помощью искусственной боковой линии». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 103 (50): 18891–18895. Bibcode:2006PNAS..10318891Y. Дои:10.1073 / pnas.0609274103.
7. Цзян, Юнган Ма, Чжицян Фу, Цзяньчао Чжан, Дэюань (2017). «Разработка гибкой системы искусственных каналов боковой линии для определения гидродинамического давления». Датчики (Швейцария). 17 (6) - через MDPI.
8. А. Юнган Цзян, Пэн У, Юаньхан Сю, Сяохэ Ху, Чжэн Гун, Дэюань Чжан (2019). «Система искусственной боковой линии при помощи суженного канала для улучшенного определения гидродинамического давления». Биоинспирация и биомиметика. 14 (6): 066004. Дои:10.1088 / 1748-3190 / ab3d5a. PMID  31434068 - через IOP Publishing.
9. Чен, Дж. Энгель, Дж. Чен, Н. Пандья, С. Кумбс, С. Линь, К. (январь 2006 г.). «Искусственная боковая линия и гидродинамическое сопровождение объекта». Труды Международной конференции IEEE по микроэлектромеханическим системам (МЭМС). 2006: 694–697.
10. Коттапалли, Аджай Гири Пракаш Бора, Мегали Асадния, Мохсен Мяо, Цзяньмин Венкатраман, Суббу С. Триантафиллоу, Майкл (январь 2016 г.). «Нанофибриллы с помощью искусственных гидрогелевых невромастов на основе МЭМС для повышения чувствительности определения потока». Научные отчеты. 6: 19336. Bibcode:2016НатСР ... 619336K. Дои:10.1038 / srep19336.
11. Weeg, Мэтью С. Басс, Эндрю Х. (2002). "Амплитудно-частотные характеристики поверхностных невромастов боковой линии голосовой рыбы с доказательствами акустической чувствительности". Журнал нейрофизиологии. 88 (3): 1252–1262. Дои:10.1152 / ян.2002.88.3.1252. PMID  12205146.
12. де Фрейтас Силва, Франсиско Вильтон да Силва, Сержиу Луис Эдуардо Феррейра Энрикес, Маркос Винисиус Кандидо Корсо, Жилберто (2019). «Использование датчиков боковой линии рыбы для улучшения сбора и обработки сейсмических данных». PLoS ONE. 14 (4): e0213847. Bibcode:2019PLoSO..1413847F. Дои:10.1371 / journal.pone.0213847.
13. Буффанаис, Роланд Уэймут, Габриэль Д. Юэ, Дик К.П. (2011). «Распознавание гидродинамических объектов по давлению». Труды Королевского общества A: математические, физические и инженерные науки. 467 (2125): 19–38. Bibcode:2011RSPSA.467 ... 19B. Дои:10.1098 / rspa.2010.0095.
14. Элгар Канхере, Нан Ван, Аджай Гири Пракаш Коттапалл, Мохсен Асадния, Виньеш Субраманиам, Цзяньминь Мяо и Майкл Триантафиллу (2016). «Куполообразные рецепторы давления в виде крокодила для пассивного гидродинамического зондирования». Биоинспирация и биомиметика. 11 (5): 056007. Bibcode:2016BiBi ... 11e6007K. Дои:10.1088/1748-3190/11/5/056007 - через IOP Publishing.