音響カモフラージュのための蛾の羽の振動音響特性の調査

特定の蛾は, コウモリのエコーロケーションから身を隠す, 音響カモフラージュ特性を持つ特別な鱗状の羽を持っています. ブリストル大学の研究者は, 他の分野での広 帯域音響カモフラージュの可能性を予測し, この効果をモデル化して, 動作中の振動音響現象をよりよく理解しようとしました.


Brianne Christopher 著
2020 12月

地面, 木の枝, 茂みの葉を見ていて, 何かが突然動き出した, という経験はありますか? 多くの昆虫やクモ類は, 周囲に溶け込むことで捕食者から自身をカモフラージュします. 例えば, ハナカマキリには, 蘭の花の繊細なつぼみのように見える羽があります. 英語で「枝ムシ」としても知られるナナフシは, 小さな茶色の小枝によく似た腕と脚を持っています. ルナ蛾は, 木の明るい葉とそっくりの蛍光緑色の羽を持っています.

ただし, このタイプの視覚的なカモフラージュは, 昆虫の主な捕食者の1つを避けよ うとする場合, 全く役に立ちません. コウモリは目で見るのではなく, エコーロケー ションを使用して, ナビゲーションすることで餌を探します. では, 虫はどうしたらよいのでしょう? Bunaea alcinoe (キャベツ木皇帝蛾) のような特定の種類の蛾は, 音響カモフラージュを使える鱗状の羽を持っており, コウモリの高度なソナー探知からそれらを守ります.

ブリストル大学の研究者は, 数値モデリングを使用してこの羽の鱗現象を研究し, これらの音響カモフラージュ機能を他の領域に適用できる可能性について探りました.

エコーロケーションの好敵手発見

6500万年以上の間, コウモリは食物源として蛾を食べてきました. 一部の蛾はコウ モリの接近の信号を察知できますが, 他の蛾は毒で身を守るか, コウモリを驚かせて飛び去らせるようなカチッという音を立てたりします. キャベツ木皇帝蛾は耳が聞こえず, 無毒ですが, 無力ではありません. 単に, より受動的な防御戦略を使うのです. これが, 音響クローキングとも呼ばれる音響カモフラージュです.

図1. Bunaea alcinoe (キャベツ木皇帝蛾). 画像はLsadonkey氏自身作成. Wikimedia Commonsを介して, CC BY-SA4.0でライセンス供与されています.

蛾はどのように音響カモフラージュを使用してコウモリの攻撃をかわすのでしょうか? 彼らの羽を詳しく見てみましょう. 蛾の羽は, ブドウ糖に由来する長鎖ポリマーであるキチンでできた中実の薄い膜です. 硬い羽の静脈がこれらの膜を固定します. さらによく見ると, 蛾の羽の上面と下面は, 屋根のタイルのように, 重なり合う鱗の配列で覆われています. 各鱗は多孔質で複雑な構造をしています. 「高度に彫刻されたような鱗構造は, 視覚信号のための高度に組織化されたナノスケールフォトニック構造に類似した, 洗練された進化的適応を意味します」とブリストル大学の研究者であるZhiyuan Shen氏は述べます.

これらの羽の鱗は長さが0.25mm未満であり, コウモリがエコーロケーションに使 う, 11kHzから212kHzの周波数の信号を使用する波長の1/10未満になっています (参照1). ブリストル大学の研究者は, 彼らの論文「超音波周波数での蛾の鱗の生体力学」で, 蛾の羽は, 共振吸収体として機能する, サブ波長の厚さの極薄吸収体として分類できると仮定しました. この仮説を調査するために, 彼らは羽の鱗の支配的な物理現象を理解し, 蛾の鱗が共振で高い吸収係数を達成できることを示そうとしました. このために, 彼らは数値モデリングに目を向けました..

高度な画像技術と数値シミュレーションの統合

プロジェクトは, 成熟するまで実験室で栽培されたいくつかの蛹の蛹から始まりました. 研究者は蛾の羽のサンプルを収集し, それから2種類の高度な画像技術 (走査型電子顕微鏡 (SEM) と共焦点顕微鏡)を適用しました. SEM技術では, 蛾の羽の数部分を接着性のカーボンタブに取り付け, 5nmの薄い金の層でコーティングしました. 鱗は, 高真空モードと可変圧力モードで画像化され, 大きく鮮明な画像を得るために拡大されました. 共焦点顕微鏡プロセスでは, チームは単一の蛾の鱗をグリセロールに浸し, 2枚の顕微鏡スライドの間に密封しました. 次に, 自家蛍光を使用して超鮮明な画像を取得しました.

図2. 蛾の鱗の構造のさまざまな画像.*

蛾の羽の鮮明で高品質な画像が作成されると, チームは画像から3Dデータを3D等値面モデルに抽出し, MATLAB® ソフトウェアでSTL形式で保存し, LiveLink™ for MATLAB® を使用して COMSOL Multiphysics® シミュレーションソフトウェアにインポートすることができました. チームは, COMSOL Multiphysics® モデルを使用して, 蛾の羽の鱗の理想的なユニットセルを特定し, それをパラメーター化して, 効果的な材料特性を研究しました.

図3. 蛾の鱗の単一ユニットセルのパラメーター化されたモデル.

チームは鱗の振動音響分析を実行する準備ができました. 彼らは, COMSOL Multiphysics® の「周期」境界条件を使用して, 鱗の配列全体ではなく単一のユニットセルをモデル化し, 計算の労力とメモリを節約しました. 「モデルをいくつかの鱗に単純化し, 「周期」境界条件を使用して構造を配列に拡張できます. 実際の配列モデルを作成した場合, コンピューターで処理するには大きすぎます」とShen氏は述べます. 次に, チームは COMSOL Multiphysics® のマクロスケールFEMモデルを使用して超音波周波数での鱗の振動をモデル化し, 鱗の振動を計算できるようにしました. 「COMSOL® は, 結合された問題に非常に優れています. 超音波が鱗構造とどのように結合するかを理解するには, 音響と固体力学の両方が必要でした」とShen氏は言います.

図4. 蛾の鱗の共振.

チームはまた, 蛾の鱗の減衰効果と, そのような鱗で構成された蛾の羽全体の超音波特性を分析するために2つのモデルを構築しました. 前者は, 一端が完全にクランプされた単一のスケールで構成され, 後者は, 材料にレイリー減衰を追加し, スケーリングされた配列の吸収係数を計算するために使用されました.

計算と測定の比較

計算された蛾の鱗の振動が実際の蛾の鱗の挙動とどのように比較されるかを確認するために, チームは次に, 単一の鱗の振動挙動を特徴づけるために使用したレーザードップラー振動計(LDV)に目を向けました. LDVの結果は, 第1モードと第3モードで計算された共振とよく一致しており, それぞれ2.9%と1.0%だけ異なっていました. 計算された共振は28.4, 65.2, 153.1 kHzで, LDVの結果は27.6, 90.8, 152.3kHz でした. 2番目のモードの28%の偏差は, 蛾の鱗の単純化された曲率, 鱗の穿孔率が 実際に変化するにも関わらず一定としてモデル化されたという事実, そしてLDV測定中の入射音波の不一致によって説明できます.

図5. モデル化された蛾の鱗モデルとLDVから測定されたモードの比較.

蛾の鱗の計算されたモードは, コウモリがエコーロケーションに使用するバイオソ ナー範囲 (通常は20~180 kHz) と重なり, またがっていることに注目してください. これが単なる偶然であるかどうかを確認するために, 研究者たちは蝶の羽の鱗の構造を模倣した同様のユニットセルの分析を繰り返しました. 今回は, モードは88.4, 150.9, 406.0kHzと, コウモリのバイオソナー範囲外になりました. 進化論的には理にかなっています. 蛾は夜行性で, コウモリのターゲットになることがよくありますが, 蝶は日中活動しており, コウモリから身を守る必要はありません. この比較は, 蛾がコウモリから音響的に身をカモフラージュするように進化した可能性があるという理論を支持しています.

アコースティックカモフラージュの刺激的な新しい用途

この研究プロジェクトは, 数値的にも実験的にも, 蛾の鱗の生体力学と振動挙動を特徴づける最初の取り組みです. 結果は, マルチフィジックスモデリングソフトウェアを使用して蛾の鱗の行動を正確に理解できることを示しており, この分野でのさらなるシミュレーション主導の分析への道を開いています. 将来的には, ブリストル大学のチームは, 現在の周期モデルを蛾の鱗の配列の完全な3Dモデルに拡張することを目指しています.

この研究は, 動物界の外でも広範囲にわたる影響を及ぼすと考えられます. 蛾の鱗の振動音響挙動を理解できることにより, 研究者は同じ音響カモフラージュ機能を備えた巨視的構造の開発に取り組めます. 「蛾の鱗を模倣した材料を作ることができれば, アプリケーションに高効率の超音波吸音材を含めることができます. 使用する波長の100分の1の厚さの材料を見つけることができれば, 音響設計にとって大きな改善になるでしょう」とShen氏は述べています.

将来的には, 音響カモフラージュ機能を備えた建築設計および防衛技術で使用される強化された騒音緩和材料が見られることが期待できます. これは, 自然からインスピレーションを得たときに, 驚くほど多くのことを達成できることを証明してくれています.

参照

  1. G. Jones and M. Holderied, "Bat echolocation calls: adaptation and convergent evolution", Proc Biol Sci., vol. 274(1612), pp. 905–912, 2007.

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