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Real-time Adhesion Trajectories & Inverse Design via Physics-Enhanced Machine Learning

Description du projet

Conception et prévisions en temps réel d’interfaces adhésives viscoélastiques

Les interfaces adhésives viscoélastiques aux propriétés ajustables sont essentielles à diverses technologies en cours de développement, notamment dans les secteurs de la biomédecine, des matériaux intelligents et de la robotique. Néanmoins, notre capacité à les concevoir et à les contrôler a été limitée par le coût de calcul élevé des modèles numériques et de la mécanique des contacts classique, qui ne permettent pas de fournir des prévisions en temps réel pour des surfaces non lisses, complexes et viscoélastiques. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet REAL-ADHERE va développer un cadre d’apprentissage automatique renforcé par la physique (PEML) permettant la conception, la prévision et l’optimisation inverse en temps réel d’interfaces adhésives modulables. Le projet adoptera une stratégie hybride afin de garantir des résultats interprétables et physiquement cohérents, tout en accélérant la conception et en améliorant la performance.

Objectif

Viscoelastic adhesive interfaces with tunable properties are central to emerging technologies in robotics, biomedicine, and smart materials. However, their design and control are severely constrained by the slow computational cost of classical contact mechanics and empirical models, which cannot deliver real-time predictions across complex, viscoelastic, and non-smooth surfaces. This project introduces a Physics-Enhanced Machine Learning (PEML) framework for the real-time design, prediction, and inverse optimization of tunable adhesive interfaces. The approach integrates high-fidelity simulations with advanced learning architectures, spanning Neural Controlled Differential Equations (NCDEs) and Neural Operators, while embedding physical principles such as viscoelastic constitutive laws, energy balances, and adhesion models. This hybrid strategy ensures physically consistent and interpretable results while leveraging acceleration of ML inference for design. Furthermore, the project advances beyond forward modeling by employing generative design for the inverse problem, allowing the tailored engineering of adhesive surfaces under physical and manufacturing constraints. Prototype fabrication and validation will bridge the gap between simulation and experiment, ensuring demonstrable feasibility. The expected outcomes include: (i) the first real-time, physics-consistent tool for adhesive interface dynamics, (ii) design strategies generalizable to non-smooth and multi-asperity surfaces, and (iii) transformative applications in adaptive gripping, biomedical devices, and switchable adhesion systems. The project thus addresses urgent scientific and technological challenges by combining fundamental physics, cutting-edge ML, and experimental validation to pave the way for sustainable and high-impact adhesion technologies.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinateur

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN
Contribution nette de l'UE
€ 236 128,88
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (2)