仿生学

目录

1 拼音

fǎng shēng xué

2 英文参考

Bionics

3 注解

仿生学(Bionics)是近期发展起来的生物学和技术学相结合的交叉学科,是研究生物系统的结构和性质以为工程技术提供新的设计思想及工作原理的科学。

4 仿生学的诞生

仿生学一词是1960年由美国斯蒂尔根据拉丁文“bios”(生命方式的意思)和字尾“nic”(“具有……的性质”的意思)构成的。他认为“仿生学是研究以模仿生物系统的方式、或是以具有生物系统特征的方式、或是以类似于生物系统方式工作的系统的科学”。尽管人类在文明进化中不断从生物界受到新的启示,但仿生学的诞生,一般以1960年全美第一届仿生学讨论会的召开为标志。

人们发现,一些关于植物和动物的相类似的功能,实际上是超越了人类自身的在此方面的技术设计方案的。植物和动物在几百万年的自然进化当中不仅完全适应自然而且其程度接近完美。仿生学试图在技术方面模仿动物和植物在自然中的功能。这个思想在生物学和技术之间架起了一座桥梁,并且对解决技术难题提供了帮助。通过再现生物学的原理,人类不仅找到了技术上的解决方案,而且同时该方案也完全适应了自然的需要。

仿生学的目的就是分析生物过程和结构以及它们的分析用于未来的设计。仿生学的思想是建立在自然进化和共同进化的基础上的。人类所从事的技术就是使得达到最优化和互相间的协调。而模拟生物适应环境的功能无疑是一个好机会。

在我们人类的技术世界中模拟自然中的东西并不是一个新鲜的思想,自从传说中的Ikarus带着用鸟的羽毛做成的翅膀飞向空中,而最后因为太阳的热度掉到地上起,人类一直就沉迷于此。

5 仿生学的确切定义

仿生学是研究生物系统的结构和性质以为工程技术提供新的设计思想及工作原理的科学。属于生物科学与技术科学之间的边缘学科。它涉及生物学、生物物理学、生物化学、物理学、控制论、工程学等学科领域。仿生技术通过对各种生物系统所具有的功能原理和作用机理作为生物模型进行研究,最后实现新的技术设计并制造出更好的新型仪器、机械等。

6 仿生学的研究范围

仿生学的研究范围主要包括:力学仿生、分子仿生、能量仿生、信息与控制仿生等。

6.1 力学仿生

力学仿生是研究并模仿生物体大体结构与精细结构的静力学性质,以及生物体各组成部分在体内相对运动和生物体在环境中运动的动力学性质。例如,建筑上模仿贝壳修造的大跨度薄壳建筑,模仿股骨结构建造的立柱,既消除应力特别集中的区域,又可用最少的建材承受最大的载荷。军事上模仿海豚皮肤的沟槽结构,把人工海豚皮包敷在船舰外壳上,可减少航行揣流,提高航速;

6.2 分子仿生

分子仿生是研究与模拟生物体中酶的催化作用、生物膜的选择性、通透性、生物大分子或其类似物的分析和合成等。例如,在搞清森林害虫舞毒蛾性引诱激素的化学结构后,合成了一种类似有机化合物,在田间捕虫笼中用千万分之一微克,便可诱杀雄虫;

6.3 能量仿生

能量仿生是研究与模仿生物电器官生物发光、肌肉直接把化学能转换成机械能等生物体中的能量转换过程;

6.4 信息与控制仿生

信息与控制仿生是研究与模拟感觉器官、神经元与神经网络、以及高级中枢的智能活动等方面生物体中的信息处理过程。例如根据象鼻虫视动反应制成的“自相关测速仪”可测定飞机着陆速度。根据鲎复眼视网膜侧抑制网络的工作原理,研制成功可增强图像轮廓、提高反差、从而有助于模糊目标检测的—些装置。已建立的神经元模型达100种以上,并在此基础上构造出新型计算机。

模仿人类学习过程,制造出一种称为“感知机”的机器,它可以通过训练,改变元件之间联系的权重来进行学习,从而能实现模式识别。此外,它还研究与模拟体内稳态,运动控制、动物的定向与导航等生物系统中的控制机制,以及人-机系统的仿生学方面。

某些文献中,把分子仿生与能量仿生的部分内容称为化学仿生,而把信息和控制仿生的部分内容称为神经仿生。

仿生学的范围很广,信息与控制仿生是一个主要领域。一方面由于自动化向智能控制发展的需要,另一方面是由于生物科学已发展到这样一个阶段,使研究大脑已成为对神经科学最大的挑战。人工智能和智能机器人研究的仿生学方面——生物模式识别的研究,大脑学习记忆和思维过程的研究与模拟,生物体中控制的可靠性和协调问题等——是仿生学研究的主攻方面。

控制与信息仿生和生物控制论关系密切。两者都研究生物系统中的控制和信息过程,都运用生物系统的模型。但前者的目的主要是构造实用人造硬件系统;而生物控制论则从控制论的一般原理,从技术科学的理论出发,为生物行为寻求解释。

7 仿生学研究方法的特点

最广泛地运用类比、模拟和模型方法是仿生学研究方法的突出特点。其目的不在于直接复制每一个细节,而是要理解生物系统的工作原理,以实现特定功能为中心目的。—般认为,在仿生学研究中存在下列三个相关的方面:生物原型、数学模型和硬件模型。前者是基础,后者是目的,而数学模型则是两者之间必不可少的桥梁。

由于生物系统的复杂性,搞清某种生物系统的机制需要相当长的研究周期,而且解决实际问题需要多学科长时间的密切协作,这是限制仿生学发展速度的主要原因。

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