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    Os pesquisadores desvendam os segredos da eficiência de natação das baleias, golfinhos para robôs subaquáticos de próxima geração

    A estrutura da esteira deixada por um golfinho nadador produzida usando uma estrutura numérica do método de elemento de limite rápido interno. O resultado foi produzido pela estudante de doutorado de Lehigh, Fatma Ayancik. Crédito:Lehigh University

    Algum dia, robôs subaquáticos podem imitar criaturas como peixes de forma tão parecida que enganarão não apenas os animais reais, mas também os humanos. Essa capacidade pode gerar informações que vão desde a saúde dos estoques de peixes até a localização de embarcações estrangeiras.

    Esses robôs precisam ser rápidos, eficiente, altamente manobrável, e acusticamente furtivo. Em outras palavras, eles teriam que ser muito parecidos com golfinhos nariz de garrafa ou baleias assassinas.

    "Estamos interessados ​​em desenvolver a próxima geração de veículos subaquáticos, então estamos tentando entender como os golfinhos e as baleias nadam com a mesma eficiência que o fazem, "diz Keith W. Moored, professor assistente de engenharia mecânica e mecânica na Universidade de Lehigh P.C. Faculdade de Engenharia e Ciências Aplicadas Rossin. "Estamos estudando como esses animais são projetados e o que é benéfico nesse projeto em termos de desempenho na natação, ou a mecânica dos fluidos de como eles nadam. "

    Moored é o principal investigador de um artigo publicado recentemente no Interface do Jornal da Royal Society que examinou a mecânica dos fluidos da propulsão dos cetáceos, simulando numericamente suas aletas de cauda oscilantes. Pela primeira vez, Moore e sua equipe foram capazes de desenvolver um modelo que poderia prever quantitativamente como os movimentos da nadadeira deveriam ser ajustados ao seu formato para maximizar sua eficiência. A pesquisa fazia parte de um projeto maior apoiado pelo Office of Naval Research em seu programa Multidisciplinary University Research Initiative. O projeto, que recebeu mais de US $ 7 milhões em financiamento (com US $ 1 milhão indo para Lehigh) ao longo de mais de cinco anos, também incluiu a Universidade da Virgínia, West Chester University, Universidade de Princeton, e a Universidade de Harvard.

    As barbatanas caudais dos cetáceos (baleias e golfinhos) apresentam uma grande variedade de formas. A forma como esses animais movem suas nadadeiras, ou sua cinemática, também varia. Alguns cetáceos podem bater suas nadadeiras em uma amplitude maior, ou lance-os em um ângulo mais íngreme. Moored e sua equipe queriam entender melhor essa interação entre as duas variáveis ​​para determinar se a forma da aleta caudal foi adaptada a um conjunto específico de cinemática.

    Usando a forma e os dados cinemáticos para cinco espécies de cetáceos (com nomes comuns de golfinho nariz de garrafa, golfinho pintado, orca, falsa baleia assassina, e baleia beluga), eles fizeram simulações em cada uma das espécies para determinar sua eficiência propulsiva. Em seguida, eles trocaram os dados, por exemplo, executando uma simulação na forma da barbatana de uma baleia assassina ligada à cinemática de um golfinho.

    "Executamos 25 dessas simulações trocadas, e ficamos realmente surpresos, "diz Moored." O formato da pseudo-barbatana de orca sempre foi o melhor, o que significa que foi o mais eficiente. Não importa a cinemática que demos. E a cinemática da baleia beluga sempre foi a melhor, independentemente da forma a que foi anexado. Nós não esperávamos isso, então começamos a nos aprofundar mais nele e desenvolver este modelo relativamente simplista de como a eficiência é dimensionada com diferentes variáveis ​​cinemáticas e de forma. "

    O modelo funcionou bem para capturar os dados que Moored e sua equipe já haviam gerado, então, eles ampliaram seu conjunto de dados para examinar quaisquer tendências resultantes. Eles descobriram que seu modelo não apenas previu a eficiência além de seu conjunto de dados, mas também revelou que formas específicas foram adaptadas para cinemáticas específicas.

    Uma revelação interessante, diz Moored, foi a interação fundamental entre as forças circulatórias e as forças de massa agregadas que contribuem para o movimento de um animal. As forças circulatórias são aquelas que geram sustentação, como com aeronaves.

    "Uma cauda balançando para cima e para baixo gera forças como uma aeronave, mas também gera forças de massa adicionais que têm a ver com a rapidez com que o fluido está sendo acelerado, "diz Moored." No passado, as pessoas não achavam que essas forças de massa agregadas eram tão relevantes na natação de cetáceos. Não é de todo reconhecido na literatura anterior. Mas descobrimos que as acelerações da barbatana são essenciais para prever as tendências de eficiência, e isso foi fascinante para nós. Em última análise, nos dá um modelo preditivo preciso. Sem isso, estaríamos basicamente dizendo que a forma da barbatana não altera a eficiência, e isso não é verdade. "

    Ter um modelo que pode prever o desempenho com base na forma e na cinemática fornece uma espécie de equação de projeto básica para a construção de um robô subaquático que funciona como um cetáceo. A data, essas equações não existiam. E o potencial dessas máquinas é enorme. Rápido, eficiente, e robôs em forma de peixe altamente manobráveis ​​podem ajudar os pesquisadores a testar hipóteses sobre como os animais nadam, e compreender melhor o comportamento dos cardumes de peixes. Eles podem ser usados ​​para detectar submarinos e outros submersíveis. Eles também podem ser usados ​​para monitorar o impacto das mudanças climáticas nas populações de peixes.

    Moored e sua equipe já avançaram e expandiram seu modelo de escala para considerar uma gama maior de variáveis ​​que eles validaram com dados experimentais. Em última análise, eles querem construir um modelo muito mais preditivo. Aquele que captura os efeitos dessas variáveis, e pode então prever o desempenho para uma variedade de aplicativos.

    "Este problema de natação dos peixes é um problema realmente emocionante porque é muito complicado, "ele diz." É fascinante pegar esse caos de variáveis ​​e ver ordem nele, para ver a estrutura nele, e entender o que está acontecendo fundamentalmente. "


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