AISI 304 / 304L komponén kimia tabung coil stainless steel, Ngaoptimalkeun Parameter Spring Wing Lipat Nganggo Algoritma Honeybee

Hatur nuhun pikeun ngadatangan Nature.com.Anjeun nganggo versi browser kalayan dukungan CSS kawates.Pikeun pangalaman anu pangsaéna, kami nyarankeun yén anjeun nganggo browser anu diropéa (atanapi nganonaktipkeun Mode Kasaluyuan dina Internet Explorer).Sajaba ti éta, pikeun mastikeun rojongan lumangsung, urang némbongkeun situs tanpa gaya na JavaScript.
Sliders némbongkeun tilu artikel per slide.Paké tombol pungkur jeung hareup pikeun mindahkeun ngaliwatan slides, atawa tombol controller slide dina tungtung pikeun mindahkeun ngaliwatan unggal slide.

AISI 304/304L Stainless steel capillary coiled tubing

AISI 304 stainless steel coil mangrupa produk sagala-Tujuan kalawan lalawanan alus teuing jeung éta cocog pikeun rupa-rupa aplikasi anu merlukeun formability alus tur weldability.

saham Sheye Metal 304 coils di 0,3mm ka 16mm ketebalan sarta 2B finish, BA finish, No.4 finish salawasna sadia.

Di sagigireun tilu rupa surfaces, 304 stainless steel coil bisa dikirimkeun ku rupa-rupa rengse permukaan.Kelas 304 stainless ngandung duanana Cr (biasana 18%) jeung nikel (biasana 8%) logam salaku komponén non-beusi utama.

jenis ieu coils mangrupa stainless steel ilaharna austenitic, milik kulawarga stainless steel Cr-Ni baku.

Éta biasana dianggo pikeun barang-barang rumah tangga sareng konsumen, alat-alat dapur, cladding indoor sareng outdoor, handrails, sareng pigura jandela, alat-alat industri dahareun sareng inuman, tanghi panyimpen.

Dina ulikan ieu, desain torsi sareng cinyusu komprési mékanisme lipatan jangjang anu dianggo dina rokét dianggap masalah optimasi.Saatos rokét kaluar tina tabung peluncuran, jangjang anu ditutup kedah dibuka sareng diamankeun pikeun sababaraha waktos.Tujuan tina ulikan ieu pikeun maksimalkeun pungsi énergi anu disimpen dina cinyusu supados jangjangna tiasa nyebarkeun dina waktos anu paling pondok.Dina hal ieu, persamaan énergi dina duanana publikasi diartikeun salaku fungsi obyektif dina prosés optimasi.Diaméter kawat, diaméter coil, jumlah coils, sarta parameter deflection diperlukeun pikeun desain spring diartikeun variabel optimasi.Aya wates geometri dina variabel alatan ukuran mékanisme, kitu ogé wates dina faktor kaamanan alatan beban dibawa ku cinyusu.Algoritma honey bee (BA) digunakeun pikeun ngabéréskeun masalah optimasi ieu sareng ngalaksanakeun desain cinyusu.Nilai énergi anu dicandak ku BA langkung saé tibatan anu dicandak tina studi Design of Experiments (DOE) saméméhna.Springs sarta mékanisme dirancang ngagunakeun parameter dicandak ti optimasi munggaran dianalisis dina program ADAMS.Saatos éta, tés ékspérimén dilaksanakeun ku ngahijikeun cinyusu anu diproduksi kana mékanisme nyata.Salaku hasil tina tés, éta katalungtik yén jangjang dibuka sanggeus ngeunaan 90 milliseconds.Nilai ieu langkung handap tina target proyék 200ms.Sajaba ti éta, bédana antara hasil analitik jeung ékspérimén ngan 16 ms.
Dina pesawat jeung kandaraan laut, mékanisme tilepan anu kritis.Sistem ieu dianggo dina modifikasi pesawat sareng konvérsi pikeun ningkatkeun kinerja sareng kontrol penerbangan.Gumantung kana mode hiber, jangjang ngalipet tur bentang béda pikeun ngurangan dampak aerodinamis1.Kaayaan ieu tiasa dibandingkeun sareng gerakan jangjang sababaraha manuk sareng serangga nalika hiber sareng nyilem sapopoé.Sarupa oge, glider ngalipet sareng ngabuka dina submersibles pikeun ngirangan épék hidrodinamik sareng maksimalkeun penanganan3.Acan tujuan sejen tina mékanisme ieu mangrupa nyadiakeun kaunggulan volumetric kana sistem kayaning tilepan a propeller helikopter 4 pikeun neundeun jeung angkutan.Jangjang rokét ogé ngalipet ka handap pikeun ngirangan rohangan panyimpen.Ku kituna, leuwih misil bisa ditempatkeun dina wewengkon leutik launcher 5. Komponén nu dipaké éféktif dina tilepan jeung unfolding biasana cinyusu.Dina momen tilepan, énergi disimpen di dinya sarta dileupaskeun dina momen unfolding.Kusabab struktur fléksibelna, énergi anu disimpen sareng dileupaskeun disaruakeun.Cinyusu utamana dirancang pikeun sistem, sarta desain ieu presents masalah optimasi6.Kusabab bari ngawengku rupa-rupa variabel kayaning diaméter kawat, diaméterna coil, jumlah robah warna ka warna, sudut héliks sarta jenis bahan, aya ogé kriteria kayaning massa, volume, sebaran stress minimum atawa kasadiaan énergi maksimum7.
Panaliti ieu ngajelaskeun desain sareng optimasi cinyusu pikeun mékanisme lipatan jangjang anu dianggo dina sistem rokét.Keur di jero tabung peluncuran saméméh hiber, jangjang tetep narilep dina beungeut rokét, sarta sanggeus exiting tube peluncuran, aranjeunna bentang pikeun waktu nu tangtu sarta tetep dipencet kana beungeut cai.Proses ieu penting pikeun fungsi rokét anu leres.Dina mékanisme tilepan anu dimekarkeun, bukaan jangjang dilaksanakeun ku cinyusu torsi, sareng ngoncina dilaksanakeun ku cinyusu komprési.Pikeun ngarancang cinyusu anu cocog, prosés optimasi kedah dilakukeun.Dina optimasi spring, aya rupa-rupa aplikasi dina literatur.
Paredes dkk.8 nangtukeun faktor hirup kacapean maksimum salaku fungsi obyektif pikeun desain cinyusu hélik sarta ngagunakeun métode kuasi-Newtonian salaku métode optimasi.Variabel dina optimasi diidentifikasi minangka diaméter kawat, diaméter coil, jumlah lilitan, sareng panjang spring.Parameter sanésna tina struktur cinyusu nyaéta bahan anu didamel.Ku alatan éta, ieu dicokot kana akun dina rarancang jeung studi optimasi.Zebdi et al.9 nangtukeun tujuan stiffness maksimum sarta beurat minimum dina fungsi obyektif dina ulikan maranéhanana, dimana faktor beurat éta signifikan.Dina hal ieu, aranjeunna netepkeun bahan cinyusu sareng sipat geometri salaku variabel.Aranjeunna nganggo algoritma genetik salaku padika optimasi.Dina industri otomotif, beurat bahan mangpaat ku sababaraha cara, ti kinerja kendaraan dugi ka konsumsi bahan bakar.Ngaminimalkeun beurat bari ngaoptimalkeun cinyusu coil pikeun gantung mangrupikeun ulikan anu terkenal10.Bahshesh sareng Bahshesh11 ngaidentipikasi bahan sapertos E-kaca, karbon sareng Kevlar salaku variabel dina karyana di lingkungan ANSYS kalayan tujuan pikeun ngahontal beurat minimum sareng kakuatan tegangan maksimum dina sagala rupa desain komposit spring gantung.Prosés manufaktur penting dina ngembangkeun cinyusu komposit.Ku kituna, rupa-rupa variabel datang kana antrian dina masalah optimasi, kayaning padika produksi, léngkah-léngkah dina prosés, jeung runtuyan éta léngkah12,13.Nalika ngarancang cinyusu pikeun sistem dinamis, frékuénsi alami sistem kedah dipertimbangkeun.Disarankeun yén frékuénsi alami mimiti cinyusu sahenteuna 5-10 kali frékuénsi alami sistem pikeun nyegah résonansi14.Taktak et al.7 mutuskeun pikeun ngaleutikan massa cinyusu jeung ngamaksimalkeun frékuénsi alam munggaran salaku fungsi obyektif dina desain coil spring.Aranjeunna nganggo milarian pola, titik interior, set aktip, sareng metode algoritma genetik dina alat optimasi Matlab.Panalungtikan analitik mangrupa bagian tina panalungtikan desain cinyusu, sarta Métode Unsur Terhingga populér di wewengkon ieu15.Patil et al.16 dimekarkeun métode optimasi pikeun ngurangan beurat hiji cinyusu hélik komprési ngagunakeun prosedur analitik sarta nguji persamaan analitik ngagunakeun métode unsur terhingga.Kriteria anu sanés pikeun ningkatkeun mangpaat cinyusu nyaéta paningkatan énergi anu tiasa disimpen.Kasus ieu ogé mastikeun yén cinyusu nahan mangpaatna pikeun waktos anu lami.Rahul sareng Rameshkumar17 Milarian ngirangan volume cinyusu sareng ningkatkeun énergi galur dina desain cinyusu coil mobil.Éta ogé geus dipaké algoritma genetik dina panalungtikan optimasi.
Salaku bisa ditempo, parameter dina ulikan optimasi rupa-rupa ti sistem ka sistem.Sacara umum, parameter stiffness sareng tegangan geser penting dina sistem dimana beban anu ditanggung mangrupikeun faktor penentu.Pilihan bahan kalebet dina sistem wates beurat sareng dua parameter ieu.Di sisi séjén, frékuénsi alam dipariksa pikeun nyingkahan résonansi dina sistem anu dinamis pisan.Dina sistem dimana utilitas penting, énergi dimaksimalkeun.Dina studi optimasi, sanajan FEM dipaké pikeun studi analitik, bisa ditempo yén algoritma metaheuristik kayaning algoritma genetik14,18 jeung algoritma serigala abu-abu19 dipaké babarengan jeung métode Newton klasik dina sauntuyan parameter tangtu.Algoritma métaheuristik dikembangkeun dumasar kana métode adaptasi alam anu ngadeukeutan kaayaan optimal dina waktu anu singget, utamana dina pangaruh populasi20,21.Kalawan sebaran acak tina populasi di wewengkon pilarian, maranéhna ulah optima lokal sarta pindah ka arah optima22 global.Ku kituna, dina taun panganyarna geus mindeng dipaké dina konteks masalah industri nyata23,24.
Kasus kritis pikeun mékanisme tilepan dimekarkeun dina ulikan ieu nya éta jangjang, nu éta dina posisi katutup saméméh hiber, muka waktu nu tangtu sanggeus ninggalkeun tabung.Saatos éta, unsur konci ngahalangan jangjang.Ku alatan éta, cinyusu teu langsung mangaruhan dinamika hiber.Dina hal ieu, tujuan optimasi éta pikeun maksimalkeun pungsi énergi anu disimpen pikeun ngagancangkeun gerakan cinyusu.Diaméter gulungan, diaméter kawat, Jumlah gulungan sarta deflection diartikeun parameter optimasi.Kusabab ukuran cinyusu leutik, beurat henteu dianggap tujuan.Ku alatan éta, jenis bahan diartikeun tetep.Margin kaamanan pikeun deformasi mékanis ditangtukeun salaku watesan kritis.Salaku tambahan, konstrain ukuran variabel aub dina lingkup mékanisme.Métode metaheuristik BA dipilih salaku métode optimasi.BA ieu favored pikeun struktur fléksibel tur basajan, sarta pikeun kamajuan dina panalungtikan optimasi mékanis25.Dina bagian kadua pangajaran, éksprési matematik lengkep kaasup dina kerangka rarancang dasar jeung desain spring mékanisme tilepan.Bagian katilu ngandung algoritma optimasi sareng hasil optimasi.Bab 4 ngalaksanakeun analisis dina program ADAMS.Kesesuaian cinyusu dianalisis sateuacan produksi.Bagian terakhir ngandung hasil ékspérimén sareng gambar tés.Hasil anu diala dina pangajaran ogé dibandingkeun sareng karya pangarang saméméhna ngagunakeun pendekatan DOE.
Jangjang anu dikembangkeun dina ulikan ieu kedah ngalipet ka arah permukaan rokét.Jangjang muterkeun ti narilep kana posisi unfolded.Pikeun ieu, mékanisme husus dikembangkeun.Dina Gbr.1 nembongkeun konfigurasi narilep jeung unfolded5 dina sistem koordinat rokét.
Dina Gbr.2 nembongkeun tempoan sectional mékanisme nu.Mékanismena diwangun ku sababaraha bagian mékanis: (1) awak utama, (2) aci jangjang, (3) bearing, (4) awak konci, (5) rungkun konci, (6) stop pin, (7) torsion spring jeung ( 8) cinyusu komprési.Aci jangjang (2) disambungkeun ka cinyusu torsion (7) ngaliwatan leungeun baju ngonci (4).Katiluna bagian muterkeun sakaligus sanggeus rokét take off.Kalayan gerakan rotasi ieu, jangjang giliran ka posisi ahirna.Saatos éta, pin (6) digerakkeun ku cinyusu komprési (8), ku kituna ngahalangan sakabéh mékanisme awak ngonci (4)5.
Modulus elastis (E) sareng modulus geser (G) mangrupikeun parameter desain konci tina cinyusu.Dina ulikan ieu, kawat baja spring karbon tinggi (kawat Musik ASTM A228) dipilih salaku bahan spring.Parameter séjén nyaéta diaméter kawat (d), diaméter kumparan rata (Dm), jumlah gulungan (N) jeung defleksi spring (xd pikeun cinyusu komprési jeung θ pikeun cinyusu torsi)26.Énergi anu disimpen pikeun cinyusu komprési \({(SE}_{x})\) jeung torsi (\({SE}_{\theta}\)) bisa diitung tina persamaan.(1) jeung (2)26.(Nilai modulus geser (G) pikeun cinyusu komprési nyaéta 83,7E9 Pa, sareng nilai modulus elastis (E) pikeun cinyusu torsi nyaéta 203,4E9 Pa.)
Diménsi mékanis sistem langsung nangtukeun konstrain geometric cinyusu.Salaku tambahan, kaayaan dimana rokét bakal aya ogé kedah dipertimbangkeun.Faktor ieu nangtukeun wates parameter spring.Watesan penting sanésna nyaéta faktor kaamanan.Definisi faktor kaamanan dijelaskeun sacara rinci ku Shigley et al.26.Faktor kaamanan spring komprési (SFC) diartikeun salaku setrés maksimum anu diidinan dibagi ku setrés dina panjang kontinyu.SFC bisa diitung ngagunakeun persamaan.(3), (4), (5) jeung (6)26.(Pikeun bahan cinyusu anu digunakeun dina ieu panalungtikan, \({S}_{sy}=980 MPa\)).F ngagambarkeun gaya dina persamaan jeung KB ngagambarkeun faktor Bergstrasser 26.
Faktor kaamanan torsion tina cinyusu (SFT) dihartikeun salaku M dibagi k.SFT bisa diitung tina persamaan.(7), (8), (9) jeung (10)26.(Pikeun bahan anu digunakeun dina ieu panalungtikan, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)).Dina persamaan, M dipaké pikeun torsi, \({k}^{^{\prime}}\) dipaké pikeun konstanta cinyusu (torsi/rotasi), sarta Ki dipaké pikeun faktor koreksi stress.
Tujuan optimasi utama dina ulikan ieu pikeun maksimalkeun pungsi énergi cinyusu.Fungsi obyektif dirumuskeun pikeun manggihan \(\overrightarrow{\{X\}}\) nu ngamaksimalkeun \(f(X)\).\({f}_{1}(X)\) jeung \({f}_{2}(X)\) masing-masing nyaéta fungsi énergi tina komprési jeung torsion spring.Variabel anu diitung sareng fungsi anu dianggo pikeun optimasi dipidangkeun dina persamaan di handap ieu.
Rupa-rupa konstrain anu disimpen dina desain cinyusu dirumuskeun dina persamaan di handap ieu.Persamaan (15) jeung (16) ngagambarkeun faktor kaamanan pikeun komprési jeung torsion cinyusu, masing-masing.Dina ulikan ieu, SFC kedah langkung ageung atanapi sami sareng 1.2 sareng SFT kedah langkung ageung atanapi sami sareng θ26.
BA diideuan ku strategi nyiruan nyiruan sari27.Nyiruan neangan ku ngirim leuwih foragers ka ladang sari subur tur foragers pangsaeutikna pikeun sawah kirang subur sari.Ku kituna, efisiensi pangbadagna ti populasi nyiruan kahontal.Di sisi séjén, lebah pramuka terus néangan wewengkon sari anyar, sarta lamun aya wewengkon leuwih produktif batan saméméhna, loba foragers bakal diarahkeun ka wewengkon anyar28.BA diwangun ku dua bagian: pilarian lokal jeung pilarian global.A pilarian lokal néangan leuwih komunitas deukeut minimum (situs elit), kawas nyiruan, sarta kirang dina situs séjén (optimal atawa diulas loka).Pilarian sawenang-wenang dilakukeun dina bagian milarian global, sareng upami aya nilai anu saé, stasion bakal dipindahkeun ka bagian milarian lokal dina iterasi salajengna.Algoritma ngandung sababaraha parameter: jumlah lebah pramuka (n), jumlah situs pilarian lokal (m), jumlah situs elit (e), jumlah foragers di situs elit (nep), jumlah foragers di wewengkon optimal.Situs (nsp), ukuran lingkungan (ngh), jeung jumlah iterasi (I)29.Pseudocode BA dipidangkeun dina Gambar 3.
Algoritma nyobian dianggo antara \({g}_{1}(X)\) sareng \({g}_{2}(X)\).Salaku hasil tina unggal iterasi, nilai optimal ditangtukeun sarta populasi dikumpulkeun sabudeureun nilai ieu dina usaha pikeun ménta nilai pangalusna.Watesan dipariksa dina bagian pilarian lokal jeung global.Dina pilarian lokal, lamun faktor ieu luyu, nilai énergi diitung.Lamun nilai énergi anyar leuwih gede ti nilai optimal, nangtukeun nilai anyar ka nilai optimal.Lamun nilai pangalusna kapanggih dina hasil pilarian leuwih gede ti unsur ayeuna, unsur anyar bakal kaasup dina kumpulan.Diagram blok tina pilarian lokal ditémbongkeun dina Gambar 4.
Populasi mangrupikeun salah sahiji parameter konci dina BA.Ieu bisa ditempo ti studi saméméhna yén ngembangna populasi ngurangan jumlah iteration diperlukeun tur ngaronjatkeun likelihood sukses.Nanging, jumlah penilaian fungsional ogé ningkat.Ayana sajumlah ageung situs elit henteu mangaruhan sacara signifikan kinerja.Jumlah situs elit tiasa rendah upami henteu nol30.Ukuran populasi lebah pramuka (n) biasana dipilih antara 30 jeung 100. Dina ulikan ieu, duanana 30 jeung 50 skenario dijalankeun pikeun nangtukeun jumlah luyu (Tabel 2).Parameter séjén ditangtukeun gumantung kana populasi.Jumlah situs anu dipilih (m) nyaéta (kira-kira) 25% tina ukuran populasi, sareng jumlah situs elit (e) diantara situs anu dipilih nyaéta 25% tina m.Jumlah lebah susukan (jumlah maluruh) dipilih jadi 100 pikeun plot elit jeung 30 pikeun plot lokal lianna.Pilarian lingkungan mangrupikeun konsép dasar sadaya algoritma évolusionér.Dina ieu panalungtikan digunakeun métodeu tapering neighbors.Metoda ieu ngurangan ukuran lingkungan dina laju nu tangtu salila unggal iteration.Dina iterasi kahareup, nilai lingkungan nu leuwih leutik30 bisa dipaké pikeun pilarian leuwih akurat.
Pikeun unggal skenario, sapuluh tés padeukeut dilakukeun pikeun mariksa reproducibility tina algoritma optimasi.Dina Gbr.5 nembongkeun hasil optimasi cinyusu torsion pikeun skéma 1, sarta dina Gbr.6 - pikeun skéma 2. Data test ogé dirumuskeun dina tabel 3 jeung 4 (tabel ngandung hasil diala pikeun cinyusu komprési aya dina Émbaran tambahan S1).Populasi nyiruan nguatkeun milarian nilai-nilai anu saé dina iterasi munggaran.Dina skenario 1, hasil tina sababaraha tés di handap maksimum.Dina Skenario 2, bisa ditempo yén sakabéh hasil optimasi anu approaching maksimum alatan kanaékan populasi sarta parameter relevan séjén.Éta tiasa katingali yén nilai dina Skenario 2 cekap pikeun algoritma.
Nalika meunangkeun nilai énergi maksimum dina iterasi, faktor kaamanan ogé disadiakeun salaku konstrain pikeun ulikan.Tempo tabel pikeun faktor kaamanan.Nilai énergi anu dicandak nganggo BA dibandingkeun sareng anu dicandak nganggo metode 5 DOE dina Tabel 5. (Pikeun betah pabrik, jumlah péngkolan (N) cinyusu torsi nyaéta 4,9 tibatan 4,88, sareng defleksi (xd). ) mangrupa 8 mm tinimbang 7,99 mm di cinyusu komprési.) Ieu bisa ditempo yén BA téh hadé Hasilna.BA ngaevaluasi sadaya nilai ngaliwatan pamariksaan lokal sareng global.Ku cara ieu anjeunna tiasa nyobian langkung seueur alternatif langkung gancang.
Dina ulikan ieu, Adams dipaké pikeun nganalisis gerakan mékanisme jangjang.Adams munggaran dibéré modél 3D mékanisme.Teras ngartikeun cinyusu sareng parameter anu dipilih dina bagian sateuacana.Sajaba ti éta, sababaraha parameter séjén perlu dihartikeun pikeun analisis sabenerna.Ieu mangrupikeun parameter fisik sapertos sambungan, sipat bahan, kontak, gesekan, sareng gravitasi.Aya gabungan swivel antara aci agul jeung bearing nu.Aya 5-6 sambungan silinder.Aya 5-1 sendi tetep.Awak utama dijieunna tina bahan aluminium sarta tetep.Bahan tina sésa bagian nyaéta baja.Pilih koefisien gesekan, kaku kontak sareng jero penetrasi permukaan gesekan gumantung kana jinis bahan.(stainless steel AISI 304) Dina ulikan ieu, parameter kritis nyaéta waktu muka mékanisme jangjang, nu kudu kirang ti 200 mdet.Ku alatan éta, perhatikeun waktu muka jangjang salila analisis.
Salaku hasil analisis Adams, waktu muka mékanisme jangjang nyaéta 74 milidetik.Hasil simulasi dinamis tina 1 nepi ka 4 ditémbongkeun dina Gambar 7. Gambar kahiji dina Gambar.5 nyaéta waktu mimiti simulasi jeung jangjang anu dina posisi ngantosan tilepan.(2) Mintonkeun posisi jangjang sanggeus 40ms nalika jangjang geus diputer 43 derajat.(3) nembongkeun posisi jangjang sanggeus 71 milliseconds.Ogé dina gambar panungtungan (4) nembongkeun tungtung péngkolan jangjang jeung posisi muka.Salaku hasil analisis dinamis, éta katalungtik yén mékanisme muka jangjang nyata pondok tina nilai target 200 ms.Salaku tambahan, nalika ukuran cinyusu, wates kaamanan dipilih tina nilai pangluhurna anu disarankeun dina literatur.
Saatos parantosan sadaya desain, optimasi sareng studi simulasi, prototipe mékanisme diproduksi sareng terpadu.Prototipe lajeng diuji pikeun pariksa hasil simulasi.Kahiji ngamankeun cangkang utama jeung melu jangjang.Lajeng jangjang dileupaskeun tina posisi narilep jeung video dijieun tina rotasi jangjang ti posisi narilep ka deployed.Timer ogé dianggo pikeun nganalisis waktos salami ngarékam pidéo.
Dina Gbr.8 nembongkeun pigura video wilanganana 1-4.Nomer pigura 1 dina gambar nunjukkeun momen pelepasan jangjang anu narilep.Momen ieu dianggap momen awal waktu t0.Pigura 2 jeung 3 nembongkeun posisi jangjang 40 md jeung 70 mdet sanggeus momen awal.Nalika nganalisa pigura 3 sareng 4, éta tiasa katingali yén gerakan jangjang stabil 90 mdet saatos t0, sareng muka jangjang réngsé antara 70 sareng 90 mdet.Kaayaan ieu hartosna yén simulasi sareng uji prototipe masihan waktos panyebaran jangjang anu sami, sareng desain nyumponan sarat kinerja mékanisme.
Dina tulisan ieu, cinyusu torsi sareng komprési anu dianggo dina mékanisme lipatan jangjang dioptimalkeun nganggo BA.Parameter tiasa dihontal gancang kalayan sababaraha iterasi.Cinyusu torsi dipeunteun dina 1075 mJ sareng cinyusu komprési dipeunteun dina 37,24 mJ.Nilai-nilai ieu 40-50% langkung saé tibatan studi DOE saméméhna.Spring ieu terpadu kana mékanisme jeung dianalisis dina program ADAMS.Nalika dianalisis, éta kapanggih yén jangjang dibuka dina 74 milliseconds.Nilai ieu sahandapeun udagan proyék 200 milidetik.Dina ulikan ékspérimén salajengna, waktos péngkolan-on diukur janten sakitar 90 mdet.Bédana 16 milidetik antara analisa ieu tiasa disababkeun ku faktor lingkungan anu henteu dimodelkeun dina parangkat lunak.Hal ieu dipercaya yén algoritma optimasi diala salaku hasil tina ulikan bisa dipaké pikeun sagala rupa desain spring.
Bahan cinyusu tos siap-siap sareng henteu dianggo salaku variabel dina optimasi.Kusabab loba tipena béda cinyusu dipaké dina pesawat jeung rokét, BA bakal dilarapkeun ka ngarancang tipe séjén cinyusu ngagunakeun bahan béda pikeun ngahontal desain spring optimal dina panalungtikan hareup.
Kami nyatakeun yén naskah ieu asli, teu acan diterbitkeun samemehna, sareng ayeuna teu dianggap kanggo publikasi di tempat sanés.
Sakabéh data dihasilkeun atawa dianalisis dina ulikan ieu kaasup dina artikel ieu diterbitkeun [jeung file informasi tambahan].
Min, Z., Kin, VK jeung Richard, LJ Pesawat Modernisasi konsép airfoil ngaliwatan parobahan geometric radikal.IES J. Bagian A Peradaban.sanyawa.proyék.3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. jeung Bhushan, B. Tinjauan hindwing kumbang urang: struktur, sipat mékanis, mékanisme, jeung inspirasi biologis.J. Mecha.kalakuan.Élmu Biomédis.almamater.94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A., sarta Zhang, F. Desain jeung analisis mékanisme propulsion tilepan pikeun hibrida Powered pesawat terbang layang jero cai.Samudra Téknik 119, 125-134 (2016).
Kartik, HS na Prithvi, K. Desain sarta Analisis hiji helikopter horisontal stabilizer mékanisme tilepan.internal J. Ing.tank gudang.téknologi.(IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. jeung Sahin, M. Optimasi parameter mékanis tina desain jangjang rokét tilepan ngagunakeun pendekatan desain percobaan.internal J. Modél.optimasi.9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, Métode Desain XD, Performance Study, sarta Prosés Manufaktur Coil Springs komposit: A Review.ngarang.sanyawa.252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. jeung Khaddar M. optimasi desain dinamis tina coil spring.Larapkeun sora.77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M., sarta Mascle, K. A prosedur pikeun optimizing desain tegangan springs.komputer.aplikasi tina métode.bulu.proyék.191 (8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. jeung Trochu F. Desain optimal cinyusu hélik komposit ngagunakeun optimasi multiobjective.J. Reinf.palastik.ngarang.28 (14), 1713-1732 (2009).
Pawart, HB jeung Desale, DD Optimasi tina cinyusu coil gantung hareup beca.prosés.produsén.20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. jeung Bahshesh M. Optimasi cinyusu coil baja jeung cinyusu komposit.internal J. Multidisciplinary.élmu.proyék.3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. et al.Diajar ngeunaan sababaraha parameter anu mangaruhan kinerja statik sareng dinamis tina cinyusu coil komposit.J. Pasar.tank gudang.20, 532–550 (2022).
Frank, J. Analisis jeung Optimasi Komposit hélik Springs, PhD Tesis, Sacramento State University (2020).
Gu, Z., Hou, X. jeung Ye, J. Métode pikeun ngarancang jeung nganalisis cinyusu hélik nonlinier ngagunakeun kombinasi métode: analisis unsur terhingga, Latin hypercube sampling kawates, sarta programming genetik.prosés.Institute bulu.proyék.CJ Mecha.proyék.élmu.235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L., dkk.Laju Spring adjustable Serat Karbon Multi-Strand Coil Springs: Hiji Desain jeung Mékanisme Study.J. Pasar.tank gudang.9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS jeung Jagtap ST Beurat optimasi cinyusu hélik komprési.internal J. Innov.tank gudang.Multidisiplinér.2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS sarta Rameshkumar, K. optimasi multiguna jeung simulasi numeris coil cinyusu pikeun aplikasi otomotif.almamater.prosés kiwari.46, 4847–4853 (2021).
Bai, JB et al.Nangtukeun Praktek Pangalusna - Desain Optimal tina Struktur Hélik Komposit Nganggo Algoritma Genetik.ngarang.sanyawa.268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M., sarta Gokche, H. Ngagunakeun métode optimasi 灰狼 dumasar kana optimasi volume minimum desain spring komprési, Ghazi J. Téknik Élmu, 3 (2), 21-27 ( 2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. jeung Sait, SM Metaheuristics ngagunakeun sababaraha agén pikeun ngaoptimalkeun kacilakaan.internal J. Veh.Désémber80(2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR jeung Erdash, MU Anyar hibrid algoritma optimasi grup Taguchi-salpa pikeun desain dipercaya tina masalah rékayasa nyata.almamater.nguji.63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR jeung Sait SM design dipercaya mékanisme gripper robotic maké algoritma optimasi simeut hibrid anyar.ahli.sistem.38(3), e12666 (2021).