随着陆地资源的日益紧张，人类开始向海洋寻求更多的资源和发展空间[1]，而全球渔业资源的过度开发，使得开展可持续性的渔业和生态保护工作备受关注。经过数亿年的进化，鱼类已经展现出非凡的水动力性能和较高的游动效率[2]，如何研制出高航速、高机动性、性能可靠的仿生机器鱼逐渐成为当前国内外的研究热点。仿生机器鱼研制的关键是探究鱼类的游动机理，通过研究鱼类的游动方式和推进机理，了解其在环境中的生态角色，可为制定可持续性生态保护策略提供重要的科学依据。
目前，研究鱼类游动机理的常见方法包括理论研究、试验研究和数值研究[3]。早期的研究一般为理论研究和试验研究，其将鱼体模型进行简化，结合流体力学和物理学分析鱼体的受力状态，描述鱼体的运动姿态并揭示鱼体推进力的产生过程。近年来，随着计算机性能逐渐提高，计算流体力学(computational fluid dynamics，CFD)兴起，使得模拟鱼类游动成为可能，也使越来越多的学者采用数值模拟的方法研究鱼类游动机理。本文从上述3种研究方法入手，围绕身体/尾鳍(body and/or caudal fin propulsion，BCF)和中间鳍/对鳍(media and/or paired fin propulsion，MPF)两种模式游动鱼类综述了鱼类运动过程中的受力变化以及流场与鱼类的相互作用，以期为海洋渔业和海洋产业开发提供有益参考。
1 鱼类推进模式分类
对于鱼类游动机理的研究始于20世纪初，根据推进器类型，可将鱼类分为BCF和MPF推进模式。在自然界中，绝大多数鱼类采用BCF游动模式，只有少数鱼类(约15%)采用MPF模式[4]。基于BCF推进模式游动的鱼类，通过身体和尾鳍的来回摆动与水体相互作用形成向后传递的鱼体波，进而推进鱼体运动[5]。
在鱼类的推进方式研究中，根据鱼类的游动特征，Sfakiotakis等[6]在前人研究[7-8]基础上对BCF推进模式的鱼类进行了总结，推进模式共分为5种，分别为鳗鲡(Anguilliform)、亚鲹科(Subcarangiform)、鲹科(Carangiform)、鲔科(Thunniform)和箱鲀科(Ostraciiform)模式。从鳗鲡模式到箱鲀科模式，鱼体的刚度从头部向尾部不断延伸，推进模式也由鳗鲡的波动推进转向箱鲀科的纯摆动推进[9]。从图1可见，采用箱鲀科模式摆动推进的鱼类，除鱼尾外整个身体则呈现出完全刚性的状态。
图1 BCF游动模式[6，8]
Fig.1 BCF swimming mode[6，8]
BCF模式游动的鱼类以尾鳍为主要推动方式，而基于MPF模式游动的鱼类多以胸鳍为主要推进方式，其他鳍参与辅助平衡。从图2可见，基于MPF模式游动的鱼类主要分为MPF波动推进和摆动推进[6]。基于波动鳍推进的代表性鱼类有鳐科(Rajiform)、刺鲀科(Diodontiform)、弓鳍目(Amiiform)、裸背鳗科(Gymnotiform)和鳞鲀科(Balistiform)等，基于摆动鳍推进的代表性鱼类有隆头鱼科(Labriform)和鲀科(Tetraodontiform)等。BCF模式与MPF模式游动的鱼类游动方式各有优劣，因此也适应不同的水体环境。BCF模式的游动依靠尾鳍产生推力，并带动身体前进，是一种类似推进式的游动方式，因此具有较高的速度和加速度[10]，更适合在开阔的水域和环境中长距离迁徙和快速捕食；而采用MPF游动的鱼类是一种类似于翅膀摆动的游动方式，因此具有较高的机动性和灵活性[11]，更适合在复杂水流和障碍物较多的环境中前进和捕食。
图2 MPF游动模式[6，8]
Fig.2 MPF swimming mode[6，8]
2 鱼类游动机理理论研究
对于鱼类游动的理论研究，早在20世纪初就已开始，到20世纪六七十年代达到顶峰。1936年，Gray[12]针对海豚游动进行研究发现，若以与海豚相同游动速度拖拽刚性海豚模型，刚性海豚模型所消耗的能量约为生物海豚的7倍，对此Gray认为海豚在游动过程中肯定存在着某种减阻方法，后世将此谜题称为“Gray疑题”。目前，虽然“Gray疑题”尚未解决，但却掀起了人们对鱼类游动机理的探索，并在几代科学家的研究下，取得了一系列的成果。
对于鱼类机理的研究大多集中在对其现象的观察、描述和分类上，多为定性分析，而定量的力学分析并不多。目前，根据鱼类推进力的产生来源，其推进理论主要分为抗力理论和反作用力理论。
2.1 抗力理论研究进展
抗力理论又称为阻力理论，该理论基于流体力学的观点，认为鱼类游动前进的力主要产生于周围流体介质的黏性阻力和压力阻力。
20世纪50年代初，Taylor[13]首次提出了抗力理论，并将它应用在了细长的水生动物游动中。该理论中将鱼体分为无穷个小部分，每部分都会受到力的作用进而推动鱼体前进。1955年，Hancock和Gray则在Taylor的基础上做了进一步研究，并以此建立了“大摆幅抗力理论”[14-15]。Chopra等[16]在大摆幅抗力理论的基础上又进行了补充，指出尾鳍推进力的产生与鳍的摆动频率、弯曲程度等参数相关，并提出了“二维抗力理论”。
由于抗力理论强调水的黏性力作用而忽略惯性力，且过于简化了“鱼体”的形状，只适用于低雷诺数下微小水生生物的游动，存在一定的局限性，因此发展较为缓慢。
2.2 反作用力理论的研究进展
反作用力理论是基于牛顿第三定律的观点，认为当鱼类产生的推动力作用在水中时，鱼体同样会受到来自水体的一个反作用力。反作用力推动着水向后流动，同时推动鱼类向前移动。该理论忽略流体黏性，适用于高雷诺数下大部分鱼类的游动，具有一定的普适性，因此反作用力理论自提出就得到了快速的发展。目前，广泛应用的反作用力理论主要发展为以下3种：细长体理论、促动盘理论和波动板理论[17]。
1960年，Lighthill[18]率先引入了适应于变形体鱼类游动的“细长体理论”(elongated-body theory，EBT)。该理论与抗力理论不同的是，Lighthill认为推动鱼体前进的主要动力来自水的惯性，并给出了鱼类如何获得更高的弗劳德推进效率的条件。此后，Lighthill[19-21]不断对细长体理论进行改进扩展，并提出了“大摆幅细长体理论”(large amplitude EBT，LAEBT)。此理论揭示了鳗鲡模式向鲹科模式运动的形态变化，由于鲹科模式游动的鱼类较鳗鲡模式游速增加，引起雷诺数增加，并导致阻力增加，为了平衡合力，因此须通过增加鱼尾的展长和摆幅提高推进力。海洋中游速较快的鱼如旗鱼、箭鱼等便充分证明了这点，其采用新月形尾鳍进行推进以此获得更高的推进力。2011年，Candelier等[22]将Lighthill的二维细长体理论拓展到三维的研究中，由此推导出作用于静止流体中运动的细长体的压力和力矩表达式，并通过与N-S方程比较，验证了解析得到的力和力矩的有效性。尽管细长体理论和抗力理论存在差异，但经过验证，这两个理论都是正确的，这主要与鱼体的形状相关。
20世纪80年代，Blake[23-24]提出促动盘理论，并将该理论应用于尼罗河魔鬼鱼和海马的柔性背鳍，对比分析其推进性能。促动盘理论认为，鱼类游泳的关键在于其身体呈现出蛇一样的蠕动运动，即身体以波浪形式从头部向尾部传播，从而推进鱼体前进。
波动板理论，包括“二维波动板理论”和“三维波动板理论”，该理论认为鱼类游动的关键在于鱼鳍和尾鳍的动作，与柔软的波动板类似，其在游泳时通过摆动、弯曲和扭转产生推进力和操控方向。这种推进力的产生主要是通过鳍和尾鳍的形态变化和动作频率来实现的。
Wu[25]于1961年率先提出“二维波动板理论”(two-dimensional waving plate theory，2DWPT)，他将鱼类的身体看作是一个弹性的平面板，鱼尾摆动产生的波和身体前部的波相互作用，产生复杂的干涉效应。此后，1971年，Wu[26]又进一步提出了非定常二维波动板理论，并对波动板的游动和月牙尾鳍运动的优化问题做了分析。
三维波动板理论是由Cheng等[27]于1991年提出的一种半解析半数值的理论，是对二维波动板理论模型的拓展，用于研究任意展弦比和平面形状的波动板。该理论模型考虑全面，包括惯性力作用、前缘吸力和涡的作用等，并对不同大小的展弦比进行分析对比。当展弦比小于0.5时，其得出的结论和细长体理论结果相一致；而当展弦比大于1时，其结论又和二维波动板的结果相一致。2001年，Wu[28]对整套波动板理论做了详细全面的概述。
如今，“大摆幅细长体理论”“二维波动板理论”和“三维波动板理论”已在水下推进器中得到了广泛的应用，揭示了不同鱼类形态和运动模式对推进力和阻力的影响，对鱼类机理和预测游动性能具有极高的学术价值。然而，上述理论是以势流理论为基础，在不同情境下具备各自的适应范围，且尚未考虑流固耦合关系，对涡流和漩涡做了不同程度的假设且对鱼鳍的三维特征也过于简化，无法给出鱼类的真实游动状态，因此单靠理论研究难以支撑人们对鱼类复杂游动的理解。
3 鱼类游动机理试验研究
鱼类游动的理论成果是在大量试验研究的基础上得到的，且物理试验研究能够更真实地模拟实际环境，得到更为准确的结果。对鱼类游动的试验研究主要分为两大类，一类以生物鱼为研究对象，是对鱼运动参数和动力学参数的观察、测量和分析，即生物鱼观测试验；另一类则是样机模型试验，即依据生物鱼建造仿生机器鱼模拟活鱼的运动以进行相关测试[29]。
3.1 基于生物鱼的试验研究进展
早期对鱼类游动的研究由于技术的限制，一般采用高速摄像机进行记录观察[30-32]。研究表明[33-34]，流速的大小会显著影响鱼体游动的尾拍频率、体波长度、体波速度及尾拍振幅等。Liao[35]使用高速摄像机记录了采用鳗鲡模式游动的大西洋颌针鱼在0.25～2.0 L/s游速下身体和鳍的运动(图3)。研究发现，与鳗相比，大西洋颌针鱼游泳效率较低，身体振幅随游速的增加而增加。而Blevins等[36]通过使用多部摄像机观察不同游速下的黄貂鱼胸鳍运动，发现胸鳍产生较大波动摆幅的区域较少，约为25%，且游速的增加是由波浪频率和波速共同决定的。
图3 不同游速下大西洋颌针鱼的尾部摆幅[35]
Fig.3 Tail swing of Atlantic needlefish at different swimming speeds[35]
此后，数字粒子图像测速(digital particle image velocimetry，DPIV)技术的迅速发展使得研究人员能够通过该技术记录生物鱼的运动参数以获得更为丰富的流场信息[37]。1994年，Stamhuis等[38]首次利用激光薄片粒子图像测速法(PIV)，应用激光片照射海洋生物周围的粒子流绘制二维平面速度矢量图，并利用矢量流场研究了其游动时周围的速度、空间加速度、涡度、应变和剪切的空间分布。
鱼类在加速和稳定游动时，斯特劳哈尔数和轴向动量也各不相同。Tytell[39]将高速摄像机和DPIV设备结合对美洲鳗鱼常规线性加速度的运动学和流体动力学进行研究，结果表明，鳗通过改变尾尖速度达到加速效果，且在加速过程中，射流旋转指向下游，为流体增加了轴向动量；在稳定游动过程中，斯特劳哈尔数不随速度变化，且尾流由横向射流组成，具有最小的净轴向动量，这反映了推力与阻力之间的平衡。鱼体推力和阻力间的平衡，表明此时鱼体达到了自主游动的状态。
流场与鱼体的作用是相互的，当鱼体或鱼鳍扭动时，鱼体会对水施加作用力，而水体同样会对鱼体施加反作用力。Wolfgang等[40]以鲹科模式游动的鲐为研究对象，采用DPIV设备(图4)发现，其以直线游动时，鱼体附近出现明显的逆卡门涡街的射流现象。研究结果表明，涡流是使鱼体保持前进的重要推力。而涡流不仅是鱼体前进的动力，其对鱼尾的尾拍频率、振幅等亦有着重要影响，合理利用涡流可以使鱼体保持较高的推进效率[41]。
图4 DPIV试验装置示意图[40]
Fig.4 Schematic diagram of DPIV experimental device[40]
图5 美国研制的仿生鱼
Fig.5 Bionic fish developed of America
三维PIV技术较二维PIV技术可以提供更为全面和准确的流场信息，能够同时测量流体中3个方向的速度分量。2002年，Nauen等[42]首次采用三维DPIV技术分别从水平面和垂直面对不同体长不同游速的鲭游动时产生的推力和平均侧向力进行了测量。三维PIV技术通过测量鱼类的游动轨迹和流场特征，可分析不同鱼类在不同环境下的优化运动策略，揭示其对水流的感知、利用、机动性和节能性等方面的行为适应特征，以更好地理解和再现鱼类的游动模式，从而为仿生机器人的运动控制和流线型设计提供参考。
除了DPIV技术，也有一些学者采用肌电图(EMG)技术研究鱼类运动时的肌肉变化。如Coughlin[43]利用EMG技术和声呐技术测量了鱼类游动时的红肌参数，并估算了其推进功率。Flammang等[44-45]则利用EMG技术、高速摄像机及PIV技术研究了蓝鳃太阳鱼游动时的尾鳍运动学和内在尾鳍肌肉组织在加速、制动及向后游动时中间鳍的功能形态学和流体动力学。
针对传统手工方法获取鱼游数据精度差、DPIV设备造价昂贵、可移植性差等问题，郭春钊等[46]提出了一种从图像处理的角度分析鱼游动机理问题，并以鲹科模式游动的黑鳍鲨为研究对象，给出其获得最佳推进性能的5个条件参数。除了对鱼类加速、自主巡游等进行研究外，许多学者还就鱼类的起动状态进行了分析。鱼类的快速起动通常分为S和C形两种快速起动模式，S型起动主要用于捕猎，而C型起动主要用于逃逸。吴燕峰等[47]和王仲威等[48]则分别对斑马鱼S型和C型快速起动两种运动模型进行了研究，S型起动分为3个阶段，每个阶段身体姿态各不相同；而C型起动主要分为两类，C型转弯和C型逃逸，为了节省能量，C型转弯比C型逃逸有着更长的周期。
以上对鱼类游动机理的试验研究有助于了解生物鱼类的游泳方法，指导仿生机器鱼技术的研究，并为提高水下机器人和工程的性能和稳定性提供有益参考。
3.2 基于仿生机器鱼的试验研究进展
通过对生物鱼的游动进行直接测量为仿生机器鱼的研制提供了可靠的理论支撑和丰富的设计灵感，近年来，不少学者以鱼类为模板，设计建造出仿生机器鱼并以此探究鱼类的游动机理，其中，美国、日本等发达国家起步较早且技术比较成熟。
RoboTuna是美国麻省理工学院(MIT)研制的第一条以鲔科模式推进游动的仿生机器鱼[49]，该仿生机器鱼有8个脊椎节段，截面为椭圆形，以无刷直流伺服电动机驱动，其身体由附着在脊椎最后一块椎骨上的复合结构新月状尾鳍推动，游速最高可达2 m/s。1995年和1998年，MIT研究组不断对RoboTuna进行改进，并推出了进阶版机器鱼Pike和最高版仿黄鳍金枪鱼VCUUV，以探究鱼的加速性能。其中，VCUUV转弯速度可达75°/s，较初代的RoboTuna展现出优异的稳定性和机动性，对后面涡流控制研究起到一定的推进作用。
日本在仿生机器鱼研究领域也十分活跃，其中，比较有代表性的为日本运输省船舶技术研究所研究的PF系列仿生机器鱼。PF-300、PF-600、PF-700、PF-200、PF-550分别用来研究鱼的转弯性能、加速性能、高速游动及浮沉运动。
美日两国均在仿生机器鱼领域进行了广泛的研究，在模仿和应用鱼类的游泳动作及水动力学原理方面都进行了有益探索，以实现更先进的机器鱼技术和应用。近年来，中国在仿生机器鱼研究方面也取得了一定进展，虽与美国和日本在该领域的领先地位相比还有差距，但也进行了一系列重要的研究和尝试[50-55]，其中，以北京航空航天大学、中国科学技术大学、哈尔滨工程大学等高校及其他科研机构为代表，在仿生鱼结构、机动性能、功能材料等方面进行了一系列研究并加以改进。目前，尽管国内外学者已经在仿生机器鱼研究上投入了大量精力，并通过各种试验手段分析其内在机理，但原型样机的性能距离生物鱼仍有一定差距。
4 鱼类游动机理数值研究
生物鱼和机械仿生鱼等物理试验研究固然能显示鱼的运动特征，直接反映出最真实的流场信息。但这些试验操作难度大，精确度难以控制，且鱼类游动特征复杂，无法按照人的意愿进行固定轨迹游动。此外，对流场进行测量的DPIV方法也有着一定的局限性，如对流场的测量深度范围有限，对流体的透明度和反射性有一定的要求，无法定量给出鱼类的推进效率[3]，以及不能对鱼类特定部位进行测量等。
为了更全面地了解和研究鱼类的游动特征和推进机理，数值模拟能有效弥补理论研究和试验观测的缺点。如能够对真实鱼体外形进行模拟，精确给出鱼类游动过程中身体各个部位(身体躯干、胸鳍和尾鳍)的水动力性能、功率消耗及表面压力分布，并能获得整个流场的流动细节，为设计更有效的仿生机器人提供了参考依据。数值方法还可以结合试验数据进行校验和验证，以提高研究结果的可靠性和准确性。综合利用物理试验、数值模拟和计算流体力学方法，可以全面深入地研究鱼类的游动特征，推动仿生鱼游动机理的探索和应用。
4.1 传统数值研究方法
1999年，Wolfgang[40]对生物鱼的游动进行了三维面元法(Panel Method)数值模拟，发现鱼体和摆动尾鳍产生的涡度对鱼的推进和操控能力起着重要作用，且涡度的形成和演变是由鱼体主动控制的。Zhu等[56]采用面元法结合生物鱼与仿生鱼研究了金枪鱼和大比目鱼游动时尾部产生的涡结构相互作用。Zhang等[57]基于非定常面元法的数值模拟，分析了3种不同形状的尾鳍拍动时的水动力性能，研究发现金枪鱼尾鳍平均推力系数最小，但由于其输入功率最小，因此产生了最高的推进效率。
传统的面元法在模拟流体动力学问题时，通常采用边界层假设来简化流体的黏性效应。且尽管传统的面元法可以在某些情况下提供较好的结果，尤其是对于低雷诺数情况下的流动问题(如较小的黏性效应)，但在高雷诺数(湍流流动)或需要更精确黏性模拟的情况下，传统的面元法可能无法提供准确的结果。
4.2 现代数值研究方法
随着计算机的迅猛发展，基于黏性流体力学的计算流体力学被广泛应用于鱼类游动机理的研究中。在计算流体力学中，流体被假定为连续、可压缩或不可压缩的介质。通过将流体动力学的基本方程，如Navier-Stokes方程组，采用离散化的方式转化为代数形式的方程，在定义好计算区域的边界条件和初始条件后，使用数值方法来求解这些方程。常用的数值求解方法包括有限元法(finite element method，FEM)、有限差分法(finite difference method，FDM)和有限体积法(finite volume method，FVM)等，其中有限体积法在鱼类推进的研究中应用最为广泛。在数值模拟时，流体域是不断变化的，因此需要不断调整网格尺寸来满足区域的变化，常用的动态网格划分方法包括动网格方法、重叠网格法和浸入边界法[58]，不少学者基于此类方法对鱼类运动做了进一步研究。
鱼类游泳的一个标志是身体波动与中间鳍(如背鳍、臀鳍)运动之间的协调，即由背鳍和臀鳍流出的水流会增强尾鳍的推进性能。Liu等[59]和Lauder[60]采用浸入边界法，三维模拟了基于鲹科模式游动的马鲹和蓝鳃太阳鱼的中间鳍(背鳍和臀鳍)和尾鳍的推进性能。结果表明，鱼体的大部分推力和尾鳍产生的前缘涡有关，而背鳍和臀鳍的存在能够极大地降低鱼体的阻力。同时，鱼类在不同的游动状态下推力的产生部位也不相同。Kern等[61]使用商业软件STAR-CD并结合动网格方法分析了采用鳗鲡模式游动的鳗鱼高效(图6)和快速游泳时的运动学、水动力和尾流形态，并与试验结果进行了对比。结果表明，鳗在快速游泳时推力主要产生在尾部；而在高效游泳时，除尾部外，鳗的中部对推力也有着重要的贡献。Ming等[62]在其研究中进一步证明了这一点，并与鲹科模式游动的鲭进行了对比。
图6 鳗鱼高效游泳时垂直于Z平面的周期内速度场与涡度[61]
Fig.6 Velocity field and vorticity during the period of perpendicular to Z plane when eel swims efficiently[61]
Li等[63]基于重叠网格方法模拟了斑马鱼幼鱼的循环游泳和C型快速起动的身体形状变化，以及身体波幅的变化对游泳速度的影响。尽管三维仿生鱼的操纵控制已取得了相当的进展，但多数研究仍局限于“C”型或“S”型，且无系统的理论和精确的公式定义鱼体在快速转弯过程中的几何形状变化[64]。
除对单条鱼进行研究外，许多学者还就鱼群运动机理做了数值分析。如Dong等[65]采用时空有限元/伽辽金最小二乘方法求解不可压缩N-S方程，数值研究了鱼群并排游动机理及变形体的波状摆动对流场结构和物体所受流体动力特征的影响。而当双鱼串联游动时，后面的鱼推力并不总是最小，其推力的大小和斯特劳哈尔数有着密不可分的关系[66]。传统的实现鱼类自推进方法为速度控制法，即给予鱼类固定频率实现游动，但该方法无法实现鱼类以固定轨迹进行游动。在这种情况下，王亮等[67-68]对此提出了一种摆频控制法，数值模拟分析了不同数量不同排列方式的二维仿生鱼自主游动时的减阻、节能机制。鱼群的能耗、推进效率、推进力大小等和鱼群之间的间距、阵型、摆动频率、摆动相位差等有着重要的关系[58，69]，并非由某单一因素所决定。
在对鱼类的游动机理研究中，有学者创新性地将鱼和养殖池相结合，分析了鱼和养殖池的相互影响，为水产养殖相关研究提供了理论和技术支持。刘海波等[70]将鱼和养殖池结合，以鲹科模式游动的许氏平鲉为研究对象，基于Fluent中自带的软件包二次开发UDF宏文件以适应尾鳍的摆动，并采用动态网格中的扩散光顺和网格重构相结合的方法，分析了二维和三维平面内鱼尾原地摆动对周围流场的影响(图7)。史宪莹等[71]基于Fluent中的多重参考系法(MRF)对方形圆弧角养殖池中鱼类以固定轨迹的游动进行研究，发现鱼群的数量、密度、分布位置、体积对养殖池平均流速、湍流强度、水体均匀性有着显著的影响，为以后的工厂化养殖提供了一定的理论依据。
图7 不同时刻单条鱼在养殖池内原地摆动截面速度分布云图[70]
Fig.7 Contour maps of velocity distribution of single fish swinging in situ in a culture pond at different time[70]
尽管CFD数值模拟有着建模便利、参数易调整、可远程控制、成本低、试验周期短等诸多优点[72-73]，但CFD技术仍具有一定的局限性，难以达到理想的设计要求。一方面，由于数值模拟难以按照实际环境达到精确模拟，如空气湿度、压强变化和温度影响等，这些因素都可能对鱼类的游动产生必要的影响，因此，数值模拟的结果总会与实际操作的结果有误差；另一方面，数值模拟对软件精度、计算机性能，以及人员的专业素质都有着极高的要求。因此，在鱼类的游动机理研究中，越来越多的研究学者将理论、试验和数值3种方法相结合，多方法交叉使用，共同推进鱼类游动机理的研究。
5 鱼类游动机理研究中存在的问题
本文回顾分析了鱼类游动模式的分类及其各自特点，以及鱼类游动机理研究的发展历程，从理论、试验再到数值方法模拟，最后研究者从鱼类的游动得出灵感模仿制造出水下仿生机器鱼。现在的国内外研究过于侧重对仿生鱼的研制上，而对影响样机性能的推进机理研究尚不够深入。目前关于鱼类游动机理的研究虽已取得了一定的进展，但是离仿生鱼的研究与应用还有一定的差距。
1)综合型人才稀缺。鱼类在水中的游动是一个复杂的过程，其涉及多门学科，包括仿生学、运动学、流体力学、生物力学和感知等多个领域，是多方面综合协作的结果。当前科研工作者缺少综合型学科专业知识，复合型人才稀少，学科深度交叉融合困难。因此，当前对鱼类游动机理在仿生机器鱼上的应用与真实的生物鱼仍然有着较大的差距。
2)MPF模式游动鱼类研究较少。采用MPF模式游动的鱼类相对于采用BCF模式游动的鱼类研究起来更加困难，其波动方程更为复杂。大部分研究者为了追求高航速的水下机器人，对采用BCF模式游动的鱼类进行了大量的试验，而对基于MPF模式游动的鱼类研究较少。采用BCF模式游动的鱼类有着快速、高效的优点，但其仍存在着稳定性差、灵活性差等缺点，而研制出低速稳定、转向灵活的仿生物功能鱼型水下机器人对探索海洋世界有着重大的意义。
3)鱼体结构研究单一。较多研究是对鱼体某一部位(如胸鳍、尾鳍和背鳍等)或某一动作进行研究，并未与鱼体其他部位的运动相结合，而现实中鱼类的运动是多部位相协调运动，相关研究与真实生物鱼类运动并不相符。
4)模型简化严重。在对鱼类运动进行研究时，不少学者为了方便计算，过于简化了鱼体模型，虽然计算较为容易，但是结果并不精确，难以提供较为精准的理论依据。
6 展望
纯机械地模仿鱼类外形制造仿生机器鱼，始终难以达到真实生物鱼快速、高效和高机动性游动的水平。未来对于鱼类游动机理的研究将是多领域协作、基于基本理论将试验观测和数值计算仿真相结合对鱼体多部位协调运动开展的探索研究。未来鱼类游动研究还需从以下几个方面重点开展研究。
1)生物鱼推进系统研究。鱼类游动机理研究需要结合鱼类行为、鱼类生理特性、生物力学和流体动力学的专业知识，更全面地理解鱼类的游动行为，深入探索鱼类肌肉系统、胸鳍和尾鳍结构的功能，以及与流体的相互作用。
2)仿生鱼系统研究。仿生鱼未来的发展可向改进仿生机器鱼的推进系统、运动控制和能量利用效率方向攻关。基于鱼类游动机理，通过仿生鱼优化鱼类胸鳍和尾鳍的结构和材料，可以实现更高的推进效率和机动性能。同时，新的控制方法和智能算法的发展将使仿生机器人能更好地适应不同的工作任务和环境条件。
3)拓展仿生鱼应用领域。受益于鱼类游动机理的研究进展，仿生机器鱼在各个应用领域发挥了重要作用。未来的发展可将其应用于水下探索、环境监测、海洋生物学研究和水下救援等领域。此外，仿生机器鱼还可以被用作水下操纵、水下运输和水下通信的工具。随着技术的进步和应用需求的增加，这些领域将需要更高性能和更智能化的仿生机器鱼。
4)多机器鱼协同。鱼类常常以群体的形式游动，群体中的个体之间协同行动，可实现鱼群的整体效能。未来的发展可研究和应用多机器鱼协同原理，使仿生机器鱼能够在水下以一种智能、集体的方式进行工作，以提高工作的执行范围、精度和效率。
理论探索都是为了更好地实践应用，未来的重要发展方向是将机理研究的成果应用在仿生鱼的研制研究、高效养殖生产中，这对于鱼类游动机理研究具有重要的现实意义。
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