智能板系统中的AI驱动自适应振动控制：面向下一代体育工程的可持续方法

更智能的运动装备，护关节更周到

任何在猛烈回球后感到球拍刺痛震动的人都知道，运动器材既能助力也能产生震动。那些细小的冲击、反复出现成千上万次，可能导致不适、疲劳甚至受伤。本研究探讨了一种新型“智能”球拍结构，利用先进材料与人工智能实时感知并抑制振动，致力于制造性能更佳、寿命更长且对人体更友好的器材。

为什么振动在日常比赛中很重要

当球击中球拍时，冲击会在框架中产生波动并传到运动员手臂。如果这些振动强烈或控制不当，会使球拍感觉生硬、降低击球精度并拉伤肌肉与关节。传统设计调整——改变形状、增加阻尼或使用更软的材料——可以有所帮助，但通常只针对有限的工况进行优化。在真实比赛中，冲击位置、挥拍速度和温度不断变化。作者认为，下一代运动器材不仅要结构坚固，还要具备动态“智慧”，能够感知自身振动并即时自适应。

隐藏在球拍中的夹心结构

所提出解决方案的核心是可嵌入球拍部分的层状或“夹心”板。厚实的中间层由粗骨料超高性能混凝土制成，这是一种坚固耐用的材料，能保持结构刚性和持久性。在这个芯层的上下两侧是薄薄的压电材料片——这种特殊陶瓷能将机械振动转换为电信号，当施加电压时又能弯曲以抵消运动。整个叠层置于一个弹性基底之上，该基底表现出类似弹簧与软剪切层的组合，模拟板与支撑之间的相互作用。诸元素协同形成一个紧凑系统，能够感知来袭冲击、决定响应方式并对振动施加反作用力。

用人工智能教结构“思考”

为控制这块智能板，研究者采用了遵循物理的神经网络（PINNs），这是一类不仅基于数据训练、还将物理定律纳入的人工智能方法。他们并非用传统数学展开来求解振动方程，而是将控制物理直接嵌入深度神经网络。网络以空间、时间和材料参数为输入，输出板的运动和电学响应。随后，比例—微分（PD）控制器利用传感器信号决定向压电层反馈多少电压，在振动大时增强等效阻尼、振动减弱时放松。由于AI模型遵守材料与弹性基底的物理规律，它能在保持稳定与高效的同时快速适应变化的工况。

从内到外检验系统

可靠性对可能用于实际运动装备的方法至关重要。团队首先通过将模型预测与层状板及弹性基底板的知名基准问题进行比较来检验模型，发现固有频率——结构偏好振动的特征频率——吻合良好。接着他们探讨了板几何、基底刚度、材料布置和施加电压等设计选择如何影响振动行为。在所有这些测试中，AI驱动的控制器显著降低了振动幅值并缩短了系统衰减所需的时间，且未要求压电层承受不安全的电场强度。为进一步建立信任，他们又训练了一个单独的深度神经网络，仅基于AI模型的结果，并以极小的误差表明两种描述一致，为系统增加了一层验证。

这对未来运动器材意味着什么

对非专业读者而言，主要结论很直接：这项工作表明可以制造会主动自我消振的运动器材。通过将坚固的混凝土基芯、响应迅速的压电“皮肤”与懂得物理规则的AI结合，作者们创造出一款紧凑的板件，能感知冲击、判断自身运动并实时对抗不必要的振动。应用于网球拍或类似器材，可能带来更干脆的击球感、减少手臂疲劳并延长器材寿命。更广泛地说，同样的方法可为许多依赖控制振动以保障舒适性、安全性和耐久性的领域提供可持续的高性能设计思路。

引用: Lin, B., Wang, J., Safarpour, M. et al. AI-driven adaptive vibration control in smart plate systems: a sustainable approach for next-generation sports engineering. Sci Rep 16, 11632 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41464-9

关键词: 智能体育器材, 振动控制, 压电材料, 遵循物理的神经网络, 网球拍设计