КФУ создал модель для рыб-роботов с «памятью жидкости»
Исследователи Казанского федерального университета разработали новую модель, учитывающую «память жидкости», что подразумевает влияние предыдущих потоков на перемещение объектов. Это открытие способствует созданию более тихих и маневренных подводных роботов. Ранее для каждой конфигурации движения требовалось разрабатывать отдельные формулы, а теперь возможно использование единого метода. Ведущий научный сотрудник КФУ Артем Нуриев подчеркнул, что данная разработка может быть применена при создании биомиметических подводных аппаратов, которые движутся благодаря колебаниям плавников, как рыбы. Учет истории движения жидкости позволяет более точно рассчитывать силы, действующие на движители, что приведет к созданию роботов с меньшим уровнем шума и улучшенной маневренностью. Эту информацию сообщает издание Togliatti24.
