Un jour, les robots sous-marins peuvent imiter si étroitement des créatures comme les poissons qu'ils tromperont non seulement les vrais animaux eux-mêmes, mais aussi les humains. Cette capacité pourrait fournir des informations allant de la santé des stocks de poissons à l'emplacement des embarcations étrangères.

De tels robots devraient être rapides, efficace, très maniable, et acoustiquement furtif. En d'autres termes, ils devraient ressembler beaucoup aux grands dauphins ou aux épaulards.

"Nous sommes intéressés par le développement de la prochaine génération de véhicules sous-marins, nous essayons donc de comprendre comment les dauphins et les baleines nagent aussi efficacement qu'eux, " dit Keith W. Amarré, professeur adjoint de génie mécanique et de mécanique au P.C. de l'Université Lehigh. Collège Rossin d'ingénierie et de sciences appliquées. "Nous étudions comment ces animaux sont conçus et ce qui est bénéfique à propos de cette conception en termes de performances de nage, ou la mécanique des fluides de la façon dont ils nagent."

Moored est le chercheur principal d'un article récemment publié dans le Journal de la Royal Society Interface qui a examiné la mécanique des fluides de la propulsion des cétacés en simulant numériquement leurs nageoires caudales oscillantes. Pour la première fois, Moore et son équipe ont pu développer un modèle capable de prédire quantitativement comment les mouvements de l'aileron devraient être adaptés à sa forme pour maximiser son efficacité. La recherche faisait partie d'un projet plus vaste soutenu par le Bureau de la recherche navale dans le cadre de son programme d'initiative de recherche universitaire multidisciplinaire. Le projet, qui a reçu plus de 7 millions de dollars de financement (dont 1 million de dollars pour Lehigh) sur plus de cinq ans, comprenait également l'Université de Virginie, Université de West Chester, Université de Princeton, et l'Université Harvard.

Les nageoires caudales des cétacés (baleines et dauphins) se présentent sous une grande variété de formes. La façon dont ces animaux bougent leurs nageoires, ou leur cinématique, varie également. Certains cétacés peuvent battre des nageoires avec une plus grande amplitude, ou les incliner à un angle plus raide. Moored et son équipe voulaient mieux comprendre cette interaction entre les deux variables pour déterminer si la forme de la nageoire caudale était adaptée à un ensemble spécifique de cinématiques.

En utilisant la forme et les données cinématiques de cinq espèces de cétacés (avec des noms communs de grand dauphin, dauphin tacheté, orque, faux épaulard, et béluga), ils ont effectué des simulations sur chacune des espèces pour déterminer son efficacité propulsive. Ensuite, ils ont échangé les données, par exemple, exécuter une simulation sur la forme de la nageoire d'un épaulard attachée à la cinématique d'un dauphin.

"Nous avons exécuté 25 de ces simulations permutées, et nous avons été vraiment surpris, " dit Amarré. " La forme de la pseudo aileron d'orque a toujours été la meilleure, ce qui signifie que c'était le plus efficace. Peu importe la cinématique que nous lui donnions. Et la cinématique du béluga était toujours la meilleure, quelle que soit la forme à laquelle il était attaché. On ne s'y attendait pas, nous avons donc commencé à creuser davantage et à développer ce modèle relativement simpliste de la façon dont l'efficacité évolue avec différentes variables cinématiques et de forme. »

Le modèle a bien fonctionné pour capturer les données que Moored et son équipe avaient déjà générées, ils ont donc étendu leur ensemble de données pour examiner les tendances résultantes. Ils ont découvert que leur modèle prédisait non seulement l'efficacité au-delà de leur ensemble de données, mais révélait également que des formes spécifiques étaient adaptées à des cinématiques spécifiques.

Une révélation intéressante, dit Amarré, était l'interaction fondamentale entre les forces circulatoires et les forces de masse ajoutées qui contribuent au mouvement d'un animal. Les forces circulatoires sont celles qui génèrent la portance, comme avec les avions.

"Une queue qui bat de haut en bas génère des forces tout comme un avion, mais il génère également des forces de masse supplémentaires qui ont à voir avec la vitesse à laquelle le fluide est accéléré, " dit Amarré. " Dans le passé, les gens ne pensaient pas que ces forces de masse supplémentaires étaient si pertinentes pour la natation des cétacés. Ce n'est pas du tout reconnu dans la littérature précédente. Mais nous avons constaté que les accélérations de l'aileron font partie intégrante de la prédiction des tendances de l'efficacité, et c'était fascinant pour nous. Cela nous donne finalement un modèle prédictif qui est précis. Sans ça, nous dirions essentiellement que la forme des ailerons ne change pas l'efficacité, et ce n'est pas vrai."

Disposer d'un modèle capable de prédire les performances en fonction de la forme et de la cinématique fournit une sorte d'équation de conception de base pour la construction d'un robot sous-marin qui fonctionne comme un cétacé. À ce jour, ces équations n'ont pas existé. Et le potentiel de ces machines est énorme. Rapide, efficace, et des robots en forme de poisson très maniables pourraient aider les chercheurs à tester des hypothèses sur la façon dont les animaux nagent, et mieux comprendre le comportement des bancs de poissons. Ils pourraient être utilisés pour détecter les sous-marins et autres submersibles. Ils pourraient également être utilisés pour surveiller l'impact du changement climatique sur les populations de poissons.

Moored et son équipe sont déjà passés à autre chose et ont étendu leur modèle de mise à l'échelle pour tenir compte d'une plus large gamme de variables qu'ils ont ensuite validées avec des données expérimentales. Finalement, ils veulent construire un modèle beaucoup plus prédictif. Celui qui capture les effets de ces variables, et peut ensuite prédire les performances pour une gamme d'applications.

"Ce problème de nage des poissons est un problème vraiment excitant parce que c'est tellement compliqué, " dit-il. " C'est fascinant de prendre ce chaos de variables et d'y voir de l'ordre, pour voir la structure en elle, et de comprendre ce qui se passe fondamentalement."