近日，我校电子信息学院王骏超副研究员以第一作者第一单位在Lab on a Chip（《开云体育》）上发表题为“Finding the optimal design of a passive microfluidic mixer”的论文，同时被封面报道。该文的共同第一作者是我校自动化学院教师张乃音博士，通讯作者是加州大学河滨分校的William H. Grover教授。我校电子信息学院的研究生陈津、以及来自加州大学河滨分校的研究学者为论文共同作者。
据悉，完美混合两种不同种类的液体是微流控技术的基本需求之一。尽管研究人员已设计出各种不同的微流控混合器芯片，但判断哪种混合器设计方案能够提供最彻底的混合效果，并且在整个混合器中具有最小的流体阻力仍是个难点。
在本论文中，作者利用多目标遗传算法自动设计并优化了一系列微流体混合器芯片。首先，作者构建了一个由数千个不同的微流控混合器设计方案组成的数据库，然后使用多目标遗传算法（NSGA-II）进行优化和自动化设计，以实现帕累托最优。经过200次迭代优化，算法帮助我们找到了帕累托最优前沿，从而找到了一种最优的微流控混合器芯片的设计方案。通过研究帕累托最优前端的芯片设计方案，作者总结了一些针对微流控混合器芯片的设计标准，这些标准可以提高混合器的混合性能，同时最大程度地降低其流体阻力。这些观察结果为如何设计最佳的微流体混合器提供了新的标准。
Lab on a Chip属“RSC”系列期刊，是微流控和芯片实验室领域的旗舰期刊（中科院分区1区TOP），其最新影响因子为6.9。
封面由全体论文作者和我校人文艺术与数字媒体学院的学生任俊佳共同设计。(电子信息学院）
利用多目标遗传算法自动化设计微流控混合器
