본 논문은 강체 시뮬레이터의 폭발적인 성장과 달리 소프트 로봇 시뮬레이션 프레임워크의 부족 문제를 해결하고자, 암시적 시간 단계 방식을 통해 빠른 소프트 로봇 정책 학습이 가능하다는 것을 제시한다. DisMech라는 일반 목적의 완전 암시적 소프트 바디 시뮬레이터를 사용하여, 델타 자연 곡률 제어라는 직관적이고 효과적인 제어 방법을 도입하였다. 다양한 소프트 매니퓰레이터 작업에 대해 가장 널리 사용되는 소프트 바디 프레임워크인 Elastica와 비교 실험을 진행하여 암시적 시간 단계 방식의 장점을 입증했으며, 시뮬레이션 간의 격차 평가를 통해 정확성을 유지하면서 속도 향상을 이루었음을 확인했다.
