Data-Efficient Automatic Shaping of Liquid Droplets on an Air-Ferrofluid Interface with Bayesian Optimization
P. A. Diluka Harischandra and Quan Zhou
操纵液滴的形状对于医学和工业的广泛应用至关重要。 然而,现有方法通常仅限于生成简单的形状,如椭圆,或依赖于预定义的模板。 虽然最近的方法已经显示出更复杂的几何形状,但它们仍然受到适应性有限和缺乏实时控制的制约。 在这里,我们引入了一种数据高效的方法,通过使用贝叶斯优化,在空气-铁流体界面中将非磁性液体液滴实时、可编程地塑造成不同的目标形式。 液滴可以根据周围电磁铁的驱动情况采用凸或凹形。 贝叶斯优化确定了将液滴塑造成所需目标形状的最佳磁通密度。 我们的方法可实现自动塑形成各种三角形和矩形形状,最大形状误差为0.81毫米,以及成字母状图案。 据我们所知,这是利用磁场或其他外部能量场将非磁性液滴实时自动塑造成所需目标形状的首次演示。
Manipulating the shape of a liquid droplet is essential for a wide range of applications in medicine and industry. However, existing methods are typically limited to generating simple shapes, such as ellipses, or rely on predefined templates. Although recent approaches have demonstrated more complex geometries, they remain constrained by limited adaptability and lack of real-time control. Here, we introduce a data-efficient method that enables real-time, programmable shaping of nonmagnetic liqui...