Ao longo da história, os humanos observaram e buscaram inspiração em muitos aspectos da natureza para melhorar a eficiência de voo, manobrabilidade e estabilidade. E desde os dias de Leonardo da Vinci, o design inspirado na natureza, também conhecido como biomimética ou design bioinspirado, desempenhou e continua a desempenhar um papel significativo no desenvolvimento da aviação.

Agora, em um artigo publicado na Advanced Science , Masoud Akbarzadeh da Weitzman School of Design da Universidade da Pensilvânia e seu ex-Ph.D. O estudante Hao Zheng baseia-se nos princípios da biomimética, inspirando-se na asa de uma libélula para redesenhar a de um Boeing 777.

Por que uma libélula?

“A natureza é uma grande professora ao nos dizer como otimizar os sistemas”, diz Akbarzadeh. “E quando você olha para uma libélula, vê asas que evoluíram ao longo de milhões de anos em uma estrutura incrivelmente leve, eficiente e forte”.

Ele explica que ele e sua equipe estavam interessados ​​na geometria da superfície e na estrutura interna dos veios das asas. Ele diz que a intrincada configuração hierárquica da asa fornece força e flexibilidade e permite que as libélulas gerem sustentação e manobram rapidamente.

“Quando observamos atentamente os padrões na asa de uma libélula, percebemos que ela inclui muitos polígonos convexos”, diz Akbarzadeh.

“A rede convexa da asa é muito parecida com as redes eficientes que projetamos usando o método de estática gráfica que pesquisamos e desenvolvemos em laboratório”, afirma. “Pensamos: ‘poderíamos usar nossas ferramentas de análise baseadas em geometria para analisar esses padrões e recriá-los sob diferentes condições para outros tipos de asas?'”

Dissecando a asa

Os pesquisadores analisaram as complexidades da rede de veias geométricas da asa da libélula, empregando uma metodologia proposta por James Clerk Maxwell em 1864, chamada de diagramas recíprocos de Maxwell. Essa ferramenta de análise, usada para calcular o equilíbrio de forças em um sistema, desempenhou um papel significativo na decodificação da física da estrutura da asa da libélula.

“Havia uma correlação entre a espessura dos componentes constituintes conectados, ou membros, e o equilíbrio no plano dessa rede”, diz Akbarzadeh. “Em termos mais simples, é como pegar a rede vascular da libélula, puxando-a de todos os lados e descobrindo que a estrutura geral funciona perfeitamente como uma rede de tração, pelo menos em um plano 2D”.

“Isso foi chocante”, diz ele, “porque a asa é projetada para um comportamento de flexão associado a movimentos de batida, em vez de uma rede apenas de tensão ou compressão”.

Esta descoberta permitiu aos pesquisadores investigar o comportamento da estrutura da asa imitada pelo padrão estrutural da asa. “Eventualmente, mostramos que essa abordagem poderia resultar em estruturas de asa mais eficientes contra flexões fora do plano”, diz Akbarzadeh. 

Machine-learning da natureza

A equipe dividiu a geometria da asa na rede vascular interna e nas bordas externas. Com isso, eles conseguiram mapear como as estruturas internas da asa da libélula poderiam ser afetadas pelos demais componentes.

“Usamos os diagramas de forma e força da asa da libélula como um conjunto de dados de treinamento para desenvolver nosso modelo de aprendizado de máquina que poderia gerar redes estruturais que espelhavam de perto a geometria real da asa”, diz Akbarzadeh.

A descoberta forneceu dados valiosos para treinar seu algoritmo de Machine-learning.

“Imagine uma asa de avião projetada seguindo os princípios observados na asa de uma libélula”, diz Akbarzadeh. “Ao fazer isso, poderíamos criar aviões mais leves e eficientes, usando menos materiais, levando a uma economia considerável de combustível e custos, sem mencionar uma redução substancial na pegada ambiental da aviação”.

Transformando a teoria em realidade

Os membros da equipe aplicaram suas descobertas a cenários do mundo real, incorporando designs inspirados em libélulas em uma estrutura 2D extrudada de uma asa do Boeing 777 em uma escala de 1:120 e observaram uma melhoria significativa na eficiência estrutural das asas.

O design da libélula aumentou a rigidez fora do plano em surpreendentes 25%, sugerindo o potencial para designs de asas mais leves e eficientes.

“Isso não apenas afirma a praticidade da pesquisa, mas também oferece uma visão tentadora do futuro da aviação”, diz Akbarzadeh.

Subindo para o futuro

Olhando para o futuro, a equipe planeja se aprofundar na estrutura 3D da asa da libélula, na esperança de descobrir mais inspirações de design. Eles também esperam refinar seu modelo de aprendizado de máquina, aprimorando suas capacidades preditivas e aumentando a precisão da recriação da estrutura artificial.

“Este estudo destaca o potencial inexplorado do design inspirado na natureza”, diz Akbarzadeh. “Através da fusão sinérgica de aprendizado de máquina, biologia estrutural e engenharia, uma nova fronteira está surgindo, uma que promete uma onda de inovação em várias disciplinas de engenharia”.

“À medida que continuamos a perscrutar as intrincadas estruturas do mundo natural em busca de inspiração, quem sabe que outros segredos podemos desvendar? De libélulas a outros animais alados, nossa jornada de descoberta está apenas começando.”

Via: Tech Xplore.