論文の概要: Harnessing disorder to decouple extension and shear in kirigami metamaterials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16583v1
- Date: Sat, 18 Jul 2026 01:52:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.192189
- Title: Harnessing disorder to decouple extension and shear in kirigami metamaterials
- Title（参考訳）: きりがみメタマテリアルの伸展とせん断を分離するハーネスング障害
- Abstract要約: 我々は,工学的障害はキリガミの設計の自由度であることを示した。
我々は、この設計空間を幾何学的認識グラフニューラルネットワーク(GNN)でナビゲートし、カットトポロジを完全な非線形、双方向の応力-ひずみ応答にマッピングする。
この研究は、軟質アクチュエーターから生体組織の異方性にマッチする組織対向デバイスまで、寄生せん断なしで伸びる構造材料を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8858156134607859
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Kirigami turns stiff sheets into compliant, shape-morphing structures, but its reliance on periodic cut patterns comes at a cost: correlated panel rotations couple extension to shear, so stretching one axis drives a parasitic shear that cannot be suppressed, and also confine anisotropic stiffness to a narrow, discrete set of responses that cannot be tuned independently. Biological tissues overcome an analogous constraint through controlled disorder, such as graded fiber orientations in skin and hierarchical anisotropy in myocardium, achieving direction-dependent mechanics unavailable to regular architectures. Here, we show that engineered disorder is a design degree of freedom for kirigami, with stochastic kirigami accessing a continuous and far broader region of mechanical response than periodic patterns. This includes programmable anisotropy with near-complete elimination of extension-shear coupling. Because disordered patterns lack a simple parameterization, we navigate this design space with a geometry-aware graph neural network (GNN) that maps cut topology to the full nonlinear, bidirectional stress-strain response, coupled to a genetic algorithm that inverse-designs patterns reproducing target responses along two perpendicular axes. The GNN trains an order of magnitude faster and more accurately than image-based models. Fabricated elastomer samples reproduce the predicted nonlinear, anisotropic responses, closing the loop from design to physical component. By turning disorder into a variable to control directional stiffness, this work develops architected materials that stretch without parasitic shear, from soft actuators to tissue-interfacing devices matched to the anisotropy of living tissue.
- Abstract（参考訳）: キリガミは硬いシートを整合型構造にしたがうが、周期的な切断パターンへの依存はコストがかかる: 相関パネルの回転は、せん断に重なるので、一軸の伸張は、抑制できない寄生せん断を駆動し、また、独立に調整できない狭い個別の応答に異方性剛性を限定する。
生体組織は、皮膚の次数繊維配向や心筋の階層的異方性などの制御障害を通じて類似の制約を克服し、通常の建築では利用できない方向依存力学を達成する。
ここでは,工学的障害はキリガミの設計の自由度であり,確率的キリガミは周期的パターンよりも連続的かつはるかに広い機械的応答領域にアクセスできることを示す。
これにはプログラム可能な異方性や、拡張シャード結合のほぼ完全な除去が含まれる。
乱れたパターンは単純なパラメータ化を欠いているため、この設計空間を幾何学的認識グラフニューラルネットワーク(GNN)でナビゲートし、トポロジーを完全な非線形、双方向の応力-ひずみ応答にマッピングし、2つの垂直軸に沿ってターゲット応答を再現するパターンを逆設計する遺伝的アルゴリズムと組み合わせる。
GNNは画像ベースのモデルよりも桁違いに速く正確に訓練する。
合成エラストマー試料は、予測された非線形異方性応答を再現し、設計から物理成分へのループを閉じる。
この研究は、障害を方向の硬さを制御する変数に変えることで、軟質アクチュエーターから生体組織の異方性にマッチする組織対面装置まで、寄生せん断なしで伸びる構造材料を開発する。
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