Inversion of biological strategies in engineering technology: in case underwater soft robot

要約

このペーパーでは、生物学的戦略の反転に基づいた生体模倣設計フレームワークを提案し、自然界で進化したソリューションを体系的にマッピングすることを目的としています。
自然言語処理（NLP）およびマルチ基準の意思決定方法と組み合わせて、「機能障害 – 栄養環境」（EのF-B-CS）知識モデルを構築することにより、生物学的戦略から工学ソリューションへの効率的な変換を達成します。
ケーススタディとして水中ソフトロボット設計を使用すると、ドライブメカニズム、配電、モーションパターンの設計を最適化する際のフレームワークの有効性が検証されています。
この研究は、学際的な生体模倣イノベーションに対するスケーラブルな方法論的サポートを提供します。

要約(オリジナル)

This paper proposes a biomimetic design framework based on biological strategy inversion, aiming to systematically map solutions evolved in nature to the engineering field. By constructing a ‘Function-Behavior-Feature-Environment’ (F-B-Cs in E) knowledge model, combined with natural language processing (NLP) and multi-criteria decision-making methods, it achieves efficient conversion from biological strategies to engineering solutions. Using underwater soft robot design as a case study, the effectiveness of the framework in optimizing drive mechanisms, power distribution, and motion pattern design is verified. This research provides scalable methodological support for interdisciplinary biomimetic innovation.

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