生物打印,是一种广泛应用于生物制造的快速成型技术。根据由计算机辅助设计获得的虚拟设计数据,生物打印可用于按层制造三维实物。目前按需滴化微喷射生物打印是一种非常前沿的生物打印技术,具有高输出和性价比高的特点。与传统的细胞种植技术相比,按需滴化微喷射生物打印可以打印三维组织结构,为细胞提供更适于生长的环境,并且可以直接在指定的空间位置打印多种细胞类型和生物材料。为了实现器官制造,生物墨水中的细胞必须被稳定地打印在指定的位置上,并且具有足够的活力和增殖能力,从而实现复杂的生物结构和功能。然而,这些目标仍是按需滴化微喷射生物打印技术发展中待解决的问题。本文基于压电式按需滴化微喷射生物打印技术,采用计算流体动力学数值仿真、机器学习和多目标优化方法解决这些问题,主要研究内容包括:（1）基于计算流体动力学仿真,分析按需滴化微喷射生物打印过程中的剪切力及其对细胞活力和细胞增殖的影响:通过建立压电式按需滴化微喷射生物打印喷头的数值仿真模型和实施的实验,研究了在打印过程中喷嘴内部剪切力的产生及其对细胞活力和细胞增殖率的影响。该模型利用压电效应原理和计算流体动力学分析了电压脉冲中剪切力的分布和变化,并由实验验证。除此之外,该模型还用于开展剪切力的参数化研究,包括施加的电压、生物墨水粘度和喷嘴直径。仿真结果表明,剪切力随着电压和生物油墨粘度的增加以及喷嘴直径的减小而增大。基于剪切力的模拟结果,开展细胞实验表明,随着剪切应力的增加,细胞活力和细胞增殖率均降低,其中剪切力对细胞增殖率的影响大于对细胞活力的影响。基于该模型,按需滴化微喷射生物打印过程中产生的剪切力能够与工程特征（例如打印参数）和细胞特征（例如细胞活力和细胞增殖）相关联。该模型可用于通过优化打印参数降低按需滴化微喷射生物打印过程中的剪切力,从而改善细胞活力和细胞增殖能力。（2）基于机器学习的用于精确按需滴化微喷射生物打印的细胞注射控制:基于机器学习的细胞喷射控制（LCIC）方法的新型机器学习方法被证明可以有效控制按需滴化微喷射生物打印过程,取代试验过程,同时自动消除星形液滴。LCIC方法由压电式按需滴化微喷射生物打印的仿真模型和基于人工神经网络算法的全连接层神经网络组成。仿真模型考虑了逆压电效应,用于代替重复实验来收集数据;仿真数据用于训练全连接层神经网络;之后利用众所周知的全连接层神经网络分类性能自动优化打印参数。LCIC方法的测试精度为90%。实验表明,LCIC方法显著削弱了压电式按需滴化微喷射生物打印过程中的星型液滴现象,大幅提高了打印效率,所得结果满足打印复杂人造组织制造精度的要求。LCIC方法可以进一步用于优化按需滴化微喷射生物打印喷头的结构和加强细胞行为。（3）通过机器学习进行按需滴化微喷射生物打印的多目标优化设计:为了提高打印精度和打印稳定性,我们提出了基于全连接神经网络的按需滴化微喷射生物打印参数的多目标优化设计方法。多目标问题包括两个目标函数。一个是用全连接神经网络构建的,用于建立形成星形液滴的模型。另一个目标函数用于减小液滴直径和提高液滴速度。本文引入了具有自适应学习速率的混合多次子梯度下降束方法（HMSGDBA）,将多次子梯度下降束方法（MSGDB）与自适应动量预估（Adam）算法相结合,搜索多目标优化问题的帕累托最优集。通过与MSGDB算法的对比研究证明了 HMSGDBA的优越性。实验结果表明,使用该方法优化打印参数后,打印过程可以稳定产生单液滴,液滴速度从0.88 m/s增加到2.08 m/s。该多目标优化方法可以提高打印精度和稳定性,有利于实现精确的细胞阵列和复杂的生物学功能。该多目标优化设计方法可用于指导细胞打印实验平台的搭建。