论文Optimized mechano-fluidic metamaterials inspired by deep-sea sponges由加州大学伯克利分校、哈佛大学等机构的研究人员完成，2026年5月发表于《自然·通讯》，伯克利工程学院于7月15日作了新闻介绍。这项研究的核心，是从一种深海玻璃海绵——维纳斯花篮海绵（Euplectella aspergillum）的骨架中提取结构设计规律，开发一种既能承受较大载荷、又能改善周围流体运动的新型力学—流体超材料。这里所说的“超材料”并不是通常与电磁隐身、负折射率联系在一起的电磁超材料，而是一种通过人工设计几何结构来获得特殊性能的结构超材料或构筑材料。(Berkeley Engineering)
维纳斯花篮海绵生活在500米以下的深海环境中，其主体骨架由二氧化硅针状体构成。虽然看起来纤细脆弱，但整个骨架由纵向梁、环向梁、交叉对角支撑以及外部螺旋状凸脊共同组成，形成多层次的圆筒形网格。这种结构一方面用很少的材料维持较高的承载能力，另一方面允许海水从骨架内部和周围通过，减少水流作用产生的阻力和振动，同时帮助海绵捕获食物颗粒。研究人员并没有简单复制海绵外形，而是把其中的网格、双对角支撑和螺旋凸脊抽象成可调节的工程参数。(Berkeley Engineering)
研究所要解决的问题具有明显的工程普遍性：很多结构既要轻、强、刚度高，又必须面对空气或水的流动。例如海上平台支撑杆、海底管道支架、飞机结构、桥梁构件和医用支架。传统设计中，增强结构强度通常意味着增加材料、封闭孔洞或者加粗构件，但这可能增加流体阻力；增加孔隙率可以让流体更容易通过，却又可能削弱承载能力。因此，结构强度和流体性能往往相互竞争，单独优化其中一个指标并不困难，同时优化二者却十分复杂。(Berkeley Engineering)
为此，研究团队建立了一套自动化计算设计框架。首先用有限元分析计算不同结构受到轴向压力时的变形、应力和临界屈曲载荷；再用计算流体力学分析水流经过结构时的阻力、升力波动、尾流和涡旋脱落。随后采用多目标贝叶斯优化，通过高斯过程代理模型预测哪些参数组合最值得进一步计算，从而减少高精度仿真所需的次数。优化从50个拉丁超立方抽样设计开始，此后每轮并行生成并评估20个候选结构，在高性能计算平台上反复运行有限元和流体仿真，逐渐逼近所谓的帕累托最优解。(Nature)
帕累托最优并不是找到一个在所有方面都绝对最好的结构，而是得到一组不同侧重点的方案：有的更强调承载能力，有的更强调减阻和抑制涡旋，还有的在两者之间取得平衡。工程人员可以根据具体应用，从这条“性能边界”上选择合适设计。论文分析表明，梁的宽度、高度和纵向梁数量对机械性能影响最大；流体性能则没有某一个绝对主导参数，而是受到孔隙分布、螺旋凸脊数量和节距、网格组合等多个几何特征共同影响。这说明流体性能很难依靠简单经验公式优化，更适合采用自动化、多变量搜索方法。(Nature)
结果显示，与优化初期随机生成的基准设计相比，优化结构的临界屈曲载荷平均提高约140%，同时没有增加材料体积，部分设计甚至使用了更少材料。需要注意的是，这个“提高140%”的比较对象主要是初始拉丁超立方抽样结构，而不是所有传统圆筒、航空结构或天然海绵，因此不能简单理解为“比现有工程材料强140%”。它更准确地说明：在相近材料用量和总体尺寸下，单纯通过重新安排几何结构，就能够大幅提高抗屈曲能力。(Nature)
在流体性能方面，实心圆柱的阻力系数约为1.0，而优化结构降低到约0.80—0.85。最强调机械强度的设计也将升力均方根波动降低约39%，孔隙率较高的设计则降低约84%。这些结构能够使涡旋形成位置向下游移动，减弱周期性的卡门涡街和交变升力。实验和仿真还表明，某些结构只需要约5%的开孔面积，就能够明显抑制涡旋脱落；这意味着结构不必做成高度疏松的网格，即使接近实心圆筒，只要在适当位置设置孔隙和螺旋凸脊，也可能显著改善尾流稳定性。(Nature)
研究团队还将四种代表性结构用高精度光固化3D打印制造出来，通过压缩试验验证机械性能，并使用立体粒子图像测速技术测量水流尾迹。实验得到的刚度与有限元预测之间偏差低于5%，屈曲位置和失效模式也基本一致。流体实验与计算结果的主趋势相符：优化结构的横向尾流速度降低到实心圆柱的约五分之一至三分之一，涡旋强度明显下降。不过，实验中的涡旋通常比仿真更明显、形成位置也更靠近结构，研究人员认为这可能来自3D打印表面粗糙度和水槽边界条件。涡旋主频的仿真值与实验值误差仍约为20%，说明模型虽然具有良好预测能力，但并非完全等同于真实复杂流动。(Nature)
这项研究最重要的贡献，可能并不是得到某一种固定的“海绵式材料”，而是建立了一套生物启发、参数化建模、有限元分析、流体仿真、贝叶斯优化、增材制造和实验验证相结合的自动化设计路线。过去的仿生结构研究经常分别研究强度或流体性能，而该方法把二者放进同一个优化框架中，使计算机能够主动搜索人类凭经验不容易想到的几何组合。研究代码、数据和部分工作流程已经公开，因此这一方法理论上能够被迁移到其他多物理场结构设计问题中。(Nature)
其潜在应用包括海底管道和海洋平台支撑构件、受风载作用的建筑部件、飞机机翼或直升机尾翼附近的轻量化结构，以及血管支架、过滤和流体输运装置。对这些应用而言，减少涡激振动不仅能够降低瞬时载荷，也有望减少长期疲劳、噪声和共振风险。但新闻稿中列出的应用目前仍主要属于发展方向，并不意味着这些结构已经达到航空认证、长期植入或海洋工程服役要求。(Berkeley Engineering)
研究也存在明确局限。首先，优化采用的是约2100的雷诺数和相对稳定的水流条件，不能直接代表高速空气流、强湍流、海浪冲击或脉动生物流动。其次，为降低计算量，机械分析和流体分析在优化过程中基本上是分开完成的，而不是进行完整的流固耦合计算。论文认为，在当前试验条件下，涡旋脱落频率约为0.85—1.1 Hz，而结构第一阶固有频率高于20 Hz，因此二者相隔较远，分开计算具有合理性；但对于更高流速、周期载荷、局部涡旋和长期疲劳问题，仍需要完整的流固耦合、动态测试及耐久性研究。(Nature)
此外，实验样件是用光固化树脂3D打印的小型结构，其性能不仅取决于几何形状，也会受到材料强度、打印方向、表面粗糙度、尺寸误差和老化影响。真正应用于航空、海洋或医疗领域时，还必须换成金属、陶瓷、生物相容聚合物或复合材料，并重新处理制造成本、连接方式、腐蚀、清洁、堵塞和规模放大等问题。因此，这项工作更接近一种经过实验验证的通用设计平台和概念证明，距离大规模工程产品仍有相当距离。
总体来看，这项研究体现了现代仿生工程的一种重要转变：工程师不再只是模仿自然界物体的外观，而是提取其结构原则，再利用仿真、人工智能式优化和数字制造手段进行重新组合，甚至针对某一工程指标超越自然原型。天然海绵必须同时满足生长、进食、繁殖和生态适应等多种要求，而工程结构可以只围绕承载、减阻和抑振进行定向优化。其真正价值，是证明了结构强度和流体性能并非只能二选一；通过精细设计材料内部的空间架构，可以在不增加材料用量的情况下，同时改善承载能力与流动稳定性。