AISI 304/304L nerūdijančio plieno ritės vamzdžio cheminis komponentas, lankstymo sparnų spyruoklių parametrų optimizavimas naudojant bičių algoritmą

Dėkojame, kad apsilankėte Nature.com.Naudojate naršyklės versiją su ribotu CSS palaikymu.Norėdami gauti geriausią patirtį, rekomenduojame naudoti atnaujintą naršyklę (arba išjungti suderinamumo režimą „Internet Explorer“).Be to, norėdami užtikrinti nuolatinį palaikymą, svetainę rodome be stilių ir JavaScript.
Slankikliai, rodantys tris straipsnius vienoje skaidrėje.Norėdami pereiti per skaidres, naudokite mygtukus „Atgal“ ir „Kitas“ arba, norėdami pereiti per kiekvieną skaidrę, naudokite skaidrių valdiklio mygtukus pabaigoje.

AISI 304/304L nerūdijančio plieno kapiliariniai suvynioti vamzdeliai

AISI 304 nerūdijančio plieno ritė yra universalus gaminys, pasižymintis puikiu atsparumu ir tinkantis įvairioms reikmėms, kurioms reikalingas geras formavimas ir suvirinamumas.

„Sheye Metal“ turi 304 ritinius, kurių storis 0,3–16 mm ir 2B apdaila, BA apdaila, Nr.4 apdaila.

Be trijų tipų paviršių, 304 nerūdijančio plieno ritė gali būti tiekiama su įvairia paviršiaus apdaila.304 klasės nerūdijančio plieno pagrindinės negeležies sudedamosios dalys yra Cr (paprastai 18%) ir nikelis (paprastai 8%).

Šio tipo ritės paprastai yra austenitinis nerūdijantis plienas, priklauso standartinei Cr-Ni nerūdijančio plieno šeimai.

Paprastai jie naudojami buitinėms ir plataus vartojimo prekėms, virtuvės įrangai, vidaus ir lauko apdailai, turėklams ir langų rėmams, maisto ir gėrimų pramonės įrangai, sandėliavimo talpykloms.

Šiame tyrime optimizavimo problema laikoma raketoje naudojamo sparno lankstymo mechanizmo sukimo ir suspaudimo spyruoklių konstrukcija.Raketai išėjus iš paleidimo vamzdžio, uždaryti sparnai turi būti atidaryti ir pritvirtinti tam tikrą laiką.Tyrimo tikslas buvo maksimaliai padidinti spyruoklėse sukauptą energiją, kad sparnai galėtų išsiskleisti per trumpiausią įmanomą laiką.Šiuo atveju energijos lygtis abiejuose leidiniuose buvo apibrėžta kaip tikslinė optimizavimo proceso funkcija.Laido skersmuo, ritės skersmuo, ritių skaičius ir įlinkio parametrai, reikalingi spyruoklės konstrukcijai, buvo apibrėžti kaip optimizavimo kintamieji.Yra geometrinės ribos kintamiesiems dėl mechanizmo dydžio, taip pat saugos koeficiento ribos dėl spyruoklių apkrovos.Šiai optimizavimo problemai išspręsti ir pavasario projektavimui atlikti buvo panaudotas bitės (BA) algoritmas.Energijos vertės, gautos naudojant BA, yra pranašesnės už tas, kurios buvo gautos atliekant ankstesnius eksperimentų planavimo (DOE) tyrimus.Spyruoklės ir mechanizmai, sukurti naudojant optimizavimo metu gautus parametrus, pirmiausia buvo išanalizuoti ADAMS programoje.Po to buvo atlikti eksperimentiniai bandymai, pagamintas spyruokles integruojant į tikrus mechanizmus.Atlikus bandymą buvo pastebėta, kad sparnai atsivėrė maždaug po 90 milisekundžių.Ši vertė gerokai mažesnė už projekto tikslą – 200 ms.Be to, skirtumas tarp analizės ir eksperimento rezultatų yra tik 16 ms.
Orlaiviuose ir jūrų transporto priemonėse lankstymo mechanizmai yra labai svarbūs.Šios sistemos naudojamos orlaivių modifikacijoms ir konversijoms, siekiant pagerinti skrydžio našumą ir valdymą.Priklausomai nuo skrydžio režimo, sparnai susilanksto ir išsiskleidžia skirtingai, kad sumažintų aerodinaminį poveikį1.Šią situaciją galima palyginti su kai kurių paukščių ir vabzdžių sparnų judesiais kasdieninio skrydžio ir nardymo metu.Panašiai sklandytuvai susilanksto ir išsiskleidžia povandeniniuose laivuose, kad sumažintų hidrodinaminį poveikį ir padidintų valdymą3.Dar vienas šių mechanizmų tikslas – suteikti tūrinių pranašumų tokioms sistemoms kaip sraigtasparnio sraigto 4 sulankstymas saugojimui ir transportavimui.Raketos sparnai taip pat nusilenkia, kad sumažintų saugojimo vietą.Taigi ant mažesnio paleidimo įrenginio 5 ploto galima pastatyti daugiau raketų. Komponentai, kurie efektyviai naudojami sulankstyti ir išskleisti, dažniausiai yra spyruoklės.Sulankstymo momentu jame kaupiama energija, kuri išskleidžiama išskleidimo momentu.Dėl savo lanksčios struktūros sukaupta ir išleidžiama energija išlyginama.Spyruoklė daugiausia skirta sistemai, todėl tokia konstrukcija kelia optimizavimo problemą6.Kadangi tai apima įvairius kintamuosius, tokius kaip vielos skersmuo, ritės skersmuo, apsisukimų skaičius, spiralės kampas ir medžiagos tipas, tačiau yra ir tokių kriterijų kaip masė, tūris, minimalus įtempių pasiskirstymas arba didžiausias energijos prieinamumas7.
Šis tyrimas atskleidžia raketų sistemose naudojamų sparnų lankstymo mechanizmų spyruoklių dizainą ir optimizavimą.Prieš skrydį būdami paleidimo vamzdžio viduje, sparnai lieka sulenkti raketos paviršiuje, o išėjus iš paleidimo vamzdžio tam tikrą laiką išsiskleidžia ir lieka prispausti prie paviršiaus.Šis procesas yra labai svarbus tinkamam raketos veikimui.Sukurtame sulankstymo mechanizme sparnų atidarymas atliekamas sukimo spyruoklėmis, o fiksavimas – suspaudimo spyruoklėmis.Norint sukurti tinkamą spyruoklę, reikia atlikti optimizavimo procesą.Spyruoklinio optimizavimo srityje literatūroje yra įvairių pritaikymų.
Paredes ir kt.8 apibrėžė maksimalų nuovargio gyvavimo koeficientą kaip objektyvią sraigtinių spyruoklių projektavimo funkciją ir panaudojo kvazi-niutono metodą kaip optimizavimo metodą.Optimizavimo kintamieji buvo nustatyti kaip vielos skersmuo, ritės skersmuo, apsisukimų skaičius ir spyruoklės ilgis.Kitas spyruoklės konstrukcijos parametras yra medžiaga, iš kurios ji pagaminta.Todėl į tai buvo atsižvelgta atliekant projektavimo ir optimizavimo tyrimus.Zebdi ir kt.9 savo tyrime išsikėlė maksimalaus standumo ir minimalaus svorio tikslus objektyvinėje funkcijoje, kur svorio koeficientas buvo reikšmingas.Šiuo atveju jie apibrėžė spyruoklės medžiagą ir geometrines savybes kaip kintamuosius.Jie naudoja genetinį algoritmą kaip optimizavimo metodą.Automobilių pramonėje medžiagų svoris yra naudingas daugeliu atžvilgių – nuo ​​transporto priemonės veikimo iki degalų sąnaudų.Svorio mažinimas optimizuojant pakabos spyruokles yra gerai žinomas tyrimas10.Bahshesh ir Bahshesh11 nustatė tokias medžiagas kaip E-stiklas, anglis ir Kevlaras kaip kintamuosius savo darbe ANSYS aplinkoje, siekdami pasiekti minimalų svorį ir didžiausią tempimo stiprumą įvairiose pakabos spyruoklių kompozicijose.Gamybos procesas yra labai svarbus kuriant kompozicines spyruokles.Taigi optimizavimo uždavinyje gali būti naudojami įvairūs kintamieji, tokie kaip gamybos metodas, proceso žingsniai ir tų veiksmų seka12,13.Projektuojant spyruokles dinaminėms sistemoms, reikia atsižvelgti į natūralius sistemos dažnius.Rekomenduojama, kad pirmasis natūralusis spyruoklės dažnis būtų bent 5–10 kartų didesnis už sistemos natūralų dažnį, kad būtų išvengta rezonanso14.Taktak ir kt.7 nusprendė sumažinti spyruoklės masę ir maksimaliai padidinti pirmąjį natūralų dažnį kaip objektyvias funkcijas spyruoklės konstrukcijoje.Matlab optimizavimo įrankyje jie naudojo šablonų paiešką, vidinio taško, aktyviojo rinkinio ir genetinio algoritmo metodus.Analitiniai tyrimai yra pavasario dizaino tyrimų dalis, o baigtinių elementų metodas yra populiarus šioje srityje15.Patil ir kt.16 sukūrė optimizavimo metodą suspaudimo spiralinės spyruoklės svoriui sumažinti naudojant analitinę procedūrą ir išbandė analitines lygtis baigtinių elementų metodu.Kitas spyruoklės naudingumo didinimo kriterijus yra energijos, kurią ji gali sukaupti, padidėjimas.Šis dėklas taip pat užtikrina, kad spyruoklė ilgą laiką išliks naudinga.Rahul ir Rameshkumar17 Siekite sumažinti spyruoklių tūrį ir padidinti įtempimo energiją automobilių spyruoklių konstrukcijose.Jie taip pat naudojo genetinius algoritmus optimizavimo tyrimuose.
Kaip matyti, optimizavimo tyrimo parametrai įvairiose sistemose skiriasi.Apskritai, standumo ir šlyties įtempių parametrai yra svarbūs sistemoje, kurioje lemiamas veiksnys yra jos keliama apkrova.Medžiagos pasirinkimas yra įtrauktas į svorio ribojimo sistemą su šiais dviem parametrais.Kita vertus, natūralūs dažniai tikrinami, kad būtų išvengta rezonansų labai dinamiškose sistemose.Sistemose, kuriose svarbus naudingumas, energija yra maksimaliai padidinta.Optimizavimo tyrimuose, nors FEM naudojamas analitiniams tyrimams, galima pastebėti, kad metaeuristiniai algoritmai, tokie kaip genetinis algoritmas14,18 ir pilkojo vilko algoritmas19, yra naudojami kartu su klasikiniu Niutono metodu tam tikrų parametrų diapazone.Metaheuristiniai algoritmai buvo sukurti remiantis natūraliais prisitaikymo metodais, kurie per trumpą laiką artėja prie optimalios būsenos, ypač veikiant populiacijai20,21.Atsitiktinai pasiskirsčius populiacijai paieškos zonoje, jie vengia vietinių optimalų ir juda link globalaus optimumo22.Taigi pastaraisiais metais jis dažnai buvo naudojamas realių pramonės problemų kontekste23,24.
Šiame tyrime sukurto sulankstymo mechanizmo kritinis atvejis yra tas, kad sparnai, kurie prieš skrydį buvo uždaryti, atsidaro tam tikrą laiką išėjus iš vamzdžio.Po to fiksavimo elementas blokuoja sparną.Todėl spyruoklės neturi tiesioginės įtakos skrydžio dinamikai.Šiuo atveju optimizavimo tikslas buvo maksimaliai padidinti sukauptą energiją, kad būtų paspartintas spyruoklės judėjimas.Ritinio skersmuo, vielos skersmuo, ritinių skaičius ir įlinkis buvo apibrėžti kaip optimizavimo parametrai.Dėl mažo spyruoklės dydžio svoris nebuvo laikomas tikslu.Todėl medžiagos tipas apibrėžiamas kaip fiksuotas.Saugos riba mechaninėms deformacijoms yra nustatyta kaip kritinė riba.Be to, mechanizmo taikymo sritis apima kintamo dydžio apribojimus.Optimizavimo metodu pasirinktas BA metaeuristinis metodas.BA buvo vertinamas dėl lanksčios ir paprastos struktūros bei pažangos atliekant mechaninio optimizavimo tyrimus25.Antroje tyrimo dalyje detalios matematinės išraiškos įtrauktos į pagrindinį lankstymo mechanizmo dizainą ir spyruoklinį dizainą.Trečioje dalyje pateikiamas optimizavimo algoritmas ir optimizavimo rezultatai.4 skyriuje atliekama analizė ADAMS programoje.Spyruoklių tinkamumas analizuojamas prieš gaminant.Paskutiniame skyriuje pateikiami eksperimentiniai rezultatai ir bandomieji vaizdai.Tyrimo metu gauti rezultatai taip pat buvo lyginami su ankstesniais autorių darbais taikant DOE metodą.
Šio tyrimo metu sukurti sparnai turėtų susilenkti link raketos paviršiaus.Sparnai sukasi iš sulenktos į išskleistą padėtį.Tam buvo sukurtas specialus mechanizmas.Ant pav.1 parodyta sulankstyta ir išskleisti konfigūracija5 raketos koordinačių sistemoje.
Ant pav.2 parodytas mechanizmo pjūvis.Mechanizmą sudaro kelios mechaninės dalys: (1) pagrindinis korpusas, (2) sparno velenas, (3) guolis, (4) užrakto korpusas, (5) užrakto įvorė, (6) stabdymo kaištis, (7) sukimo spyruoklė ir ( 8) suspaudimo spyruoklės.Sparno velenas (2) yra sujungtas su sukimo spyruokle (7) per fiksavimo įvorę (4).Visos trys dalys sukasi vienu metu po raketos pakilimo.Su šiuo sukimosi judesiu sparnai pasisuka į galutinę padėtį.Po to kaištis (6) įjungiamas suspaudimo spyruokle (8), taip blokuojant visą fiksavimo korpuso (4) mechanizmą5.
Tamprumo modulis (E) ir šlyties modulis (G) yra pagrindiniai spyruoklės konstrukcijos parametrai.Šiame tyrime kaip spyruoklinė medžiaga buvo pasirinkta daug anglies spyruoklinė plieninė viela (Music wire ASTM A228).Kiti parametrai yra vielos skersmuo (d), vidutinis ritės skersmuo (Dm), ritių skaičius (N) ir spyruoklės įlinkis (xd suspaudimo spyruoklėms ir θ sukimo spyruoklėms)26.Suspaudimo spyruoklių \({(SE}_{x})\) ir sukimo (\({SE}_{\theta}\)) spyruoklių sukauptą energiją galima apskaičiuoti pagal lygtį.1 ir 2 dalys26.(Suspaudimo spyruoklės šlyties modulio (G) vertė yra 83,7E9 Pa, o sukimo spyruoklės tamprumo modulio (E) vertė yra 203,4E9 Pa.)
Sistemos mechaniniai matmenys tiesiogiai lemia geometrinius spyruoklės apribojimus.Be to, reikėtų atsižvelgti ir į sąlygas, kuriomis bus raketa.Šie veiksniai lemia spyruoklės parametrų ribas.Kitas svarbus apribojimas yra saugos faktorius.Saugos koeficiento apibrėžimą išsamiai aprašo Shigley ir kt.26.Suspaudimo spyruoklės saugos koeficientas (SFC) apibrėžiamas kaip didžiausias leistinas įtempis, padalytas iš įtempio per ištisinį ilgį.SFC galima apskaičiuoti naudojant lygtis.(3), (4), (5) ir (6)26.(Šiame tyrime naudotai pavasario medžiagai \({S}_{sy}=980 MPa\)).F reiškia jėgą lygtyje, o KB reiškia Bergstrasser koeficientą 26.
Spyruoklės sukimo saugos koeficientas (SFT) apibrėžiamas kaip M, padalytas iš k.SFT galima apskaičiuoti pagal lygtį.(7), (8), (9) ir (10)26.(Šiame tyrime naudotai medžiagai \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)).Lygtyje M naudojamas sukimo momentui, \({k}^{^{\prime}}\) naudojamas spyruoklės konstantai (sukimo momentas / sukimasis), o Ki naudojamas įtempių korekcijos koeficientui.
Pagrindinis šio tyrimo optimizavimo tikslas yra maksimaliai padidinti spyruoklės energiją.Tikslo funkcija suformuluota taip, kad surastų \(\overrightarrow{\{X\}}\), kuri padidina \(f(X)\).\({f}_{1}(X)\) ir \({f}_{2}(X)\) yra atitinkamai suspaudimo ir sukimo spyruoklės energijos funkcijos.Apskaičiuoti kintamieji ir funkcijos, naudojamos optimizavimui, parodytos šiose lygtyse.
Įvairūs suvaržymai, taikomi spyruoklės konstrukcijai, pateikti šiose lygtyse.(15) ir (16) lygtys atspindi atitinkamai suspaudimo ir sukimo spyruoklių saugos koeficientus.Šiame tyrime SFC turi būti didesnis arba lygus 1,2, o SFT – didesnis arba lygus θ26.
BA įkvėpė bičių žiedadulkių paieškos strategijos27.Bitės siekia siųsdamos daugiau pašarų ieškotojų į derlingus žiedadulkių laukus ir mažiau pašarų ieškotojų į mažiau derlingus žiedadulkių laukus.Taip pasiekiamas didžiausias bičių populiacijos efektyvumas.Kita vertus, skautiškos bitės ir toliau ieško naujų žiedadulkių plotų, o jei bus produktyvesnių nei anksčiau, daug pašarų ieškotojų bus nukreipta į šią naują sritį28.BA susideda iš dviejų dalių: vietinės paieškos ir pasaulinės paieškos.Vietinėje paieškoje ieškoma daugiau bendruomenių, artimų minimumui (elitinės svetainės), pvz., bitės, ir mažiau kitose svetainėse (optimaliose arba populiariose svetainėse).Savavališka paieška atliekama visuotinės paieškos dalyje, o jei randamos geros reikšmės, stotys perkeliamos į vietinės paieškos dalį kitoje iteracijoje.Algoritme yra keletas parametrų: skautų bičių skaičius (n), vietinių paieškos vietų skaičius (m), elitinių vietų skaičius (e), pašarų ieškotojų skaičius elitinėse vietose (nep), pašarų ieškotojų skaičius. optimalios zonos.Svetainė (nsp), kaimynystės dydis (ngh) ir iteracijų skaičius (I)29.BA pseudokodas parodytas 3 pav.
Algoritmas bando veikti tarp \({g}_{1}(X)\) ir \({g}_{2}(X)\).Atlikus kiekvieną iteraciją, nustatomos optimalios vertės ir aplink šias vertes surenkama populiacija, siekiant gauti geriausias vertes.Apribojimai tikrinami vietinės ir pasaulinės paieškos skyriuose.Vietinėje paieškoje, jei šie veiksniai yra tinkami, apskaičiuojama energinė vertė.Jei nauja energijos vertė yra didesnė už optimalią vertę, priskirkite naują vertę optimaliai vertei.Jei geriausia paieškos rezultato vertė yra didesnė nei dabartinis elementas, naujas elementas bus įtrauktas į rinkinį.Vietinės paieškos blokinė schema parodyta 4 pav.
Gyventojų skaičius yra vienas iš pagrindinių BA parametrų.Iš ankstesnių tyrimų matyti, kad populiacijos išplėtimas sumažina reikalingų pakartojimų skaičių ir padidina sėkmės tikimybę.Tačiau daugėja ir funkcinių vertinimų.Didelis elito svetainių skaičius neturi didelės įtakos našumui.Elitinių svetainių skaičius gali būti mažas, jei jis nėra lygus nuliui30.Skautiškų bičių populiacijos dydis (n) dažniausiai pasirenkamas nuo 30 iki 100. Šiame tyrime buvo vykdoma ir 30, ir 50 scenarijų, siekiant nustatyti tinkamą skaičių (2 lentelė).Kiti parametrai nustatomi priklausomai nuo populiacijos.Pasirinktų vietovių skaičius (m) sudaro (apytiksliai) 25% populiacijos dydžio, o elitinių vietų (e) skaičius tarp pasirinktų vietų yra 25% m.Bičių maitinimosi skaičius (paieškų skaičius) pasirinktas 100 elitinių sklypų ir 30 kitų vietinių sklypų.Kaimynystės paieška yra pagrindinė visų evoliucinių algoritmų koncepcija.Šiame tyrime buvo naudojamas siaurėjančių kaimynų metodas.Šis metodas kiekvienos iteracijos metu tam tikru greičiu sumažina kaimynystės dydį.Ateities iteracijose tikslesnė paieška gali būti naudojama mažesnėmis kaimynystės reikšmėmis30.
Kiekvienam scenarijui buvo atlikta dešimt iš eilės testų, siekiant patikrinti optimizavimo algoritmo atkuriamumą.Ant pav.5 parodyti sukimo spyruoklės optimizavimo rezultatai pagal 1 schemą, o fig.6 – 2 schemai. Bandymų duomenys taip pat pateikti 3 ir 4 lentelėse (lentelė su suspaudimo spyruokle gauti rezultatai yra papildomoje informacijoje S1).Bičių populiacija suaktyvina gerų vertybių paiešką pirmoje iteracijoje.1 scenarijuje kai kurių bandymų rezultatai buvo mažesni už didžiausią.2 scenarijuje matyti, kad visi optimizavimo rezultatai artėja prie maksimumo dėl gyventojų skaičiaus padidėjimo ir kitų svarbių parametrų.Matyti, kad 2 scenarijaus verčių pakanka algoritmui.
Gaunant didžiausią energijos reikšmę iteracijomis, kaip tyrimo apribojimas pateikiamas ir saugos koeficientas.Saugos koeficientą žr. lentelėje.Energijos vertės, gautos naudojant BA, palyginamos su gautomis naudojant 5 DOE metodą 5 lentelėje. (Kad būtų lengviau gaminti, sukimo spyruoklės apsisukimų skaičius (N) yra 4,9, o ne 4,88, o įlinkis (xd) ) yra 8 mm, o ne 7,99 mm suspaudimo spyruoklėje.) Matyti, kad BA yra geresnis Rezultatas.BA įvertina visas vertybes per vietines ir pasaulines paieškas.Taip jis gali greičiau išbandyti daugiau alternatyvų.
Šiame tyrime Adamsas buvo naudojamas sparno mechanizmo judėjimui analizuoti.Adamsui pirmiausia pateikiamas 3D mechanizmo modelis.Tada apibrėžkite spyruoklę su parametrais, pasirinktais ankstesniame skyriuje.Be to, norint atlikti faktinę analizę, reikia apibrėžti kai kuriuos kitus parametrus.Tai fiziniai parametrai, tokie kaip jungtys, medžiagos savybės, kontaktas, trintis ir gravitacija.Tarp ašmenų veleno ir guolio yra pasukama jungtis.Yra 5-6 cilindrinės jungtys.Yra 5-1 fiksuotos jungtys.Pagrindinis korpusas pagamintas iš aliuminio ir pritvirtintas.Likusių dalių medžiaga yra plienas.Pasirinkite trinties koeficientą, kontaktinį standumą ir trinties paviršiaus įsiskverbimo gylį, priklausomai nuo medžiagos tipo.(nerūdijantis plienas AISI 304) Šiame tyrime kritinis parametras yra sparno mechanizmo atsidarymo laikas, kuris turi būti trumpesnis nei 200 ms.Todėl analizuodami stebėkite sparno atidarymo laiką.
Adamso analizės rezultatais, sparno mechanizmo atsidarymo laikas yra 74 milisekundės.Dinaminio modeliavimo nuo 1 iki 4 rezultatai parodyti 7 paveiksle. Pirmas paveikslas pav.5 yra modeliavimo pradžios laikas, o sparnai laukia sulankstymo.(2) Rodo sparno padėtį po 40 ms, kai sparnas pasisuko 43 laipsniais.(3) rodo sparno padėtį po 71 milisekundės.Taip pat paskutinėje nuotraukoje (4) parodytas sparno posūkio pabaiga ir atvira padėtis.Atlikus dinaminę analizę, pastebėta, kad sparnų atidarymo mechanizmas yra žymiai trumpesnis nei tikslinė 200 ms vertė.Be to, nustatant spyruoklių dydį, saugos ribos buvo parinktos iš aukščiausių literatūroje rekomenduojamų verčių.
Atlikus visus projektavimo, optimizavimo ir modeliavimo tyrimus, buvo pagamintas ir integruotas mechanizmo prototipas.Tada prototipas buvo išbandytas, siekiant patikrinti modeliavimo rezultatus.Pirmiausia pritvirtinkite pagrindinį apvalkalą ir sulenkite sparnus.Tada sparnai buvo atleisti iš sulenktos padėties ir nufilmuotas sparnų sukimasis iš sulenktos padėties į išskleistą.Laikmatis taip pat buvo naudojamas analizuoti laiką filmuojant.
Ant pav.8 rodomi vaizdo kadrai, sunumeruoti 1–4.Rėmo numeris 1 paveiksle rodo sulankstytų sparnų atleidimo momentą.Šis momentas laikomas pradiniu laiko momentu t0.2 ir 3 rėmeliai rodo sparnų padėtis 40 ms ir 70 ms po pradinio momento.Analizuojant 3 ir 4 kadrus, matyti, kad sparno judėjimas stabilizuojasi praėjus 90 ms po t0, o sparno atidarymas baigiamas tarp 70 ir 90 ms.Ši situacija reiškia, kad tiek modeliavimas, tiek prototipo bandymai suteikia maždaug tokį patį sparno išskleidimo laiką, o konstrukcija atitinka mechanizmo veikimo reikalavimus.
Šiame straipsnyje sparnų lankstymo mechanizme naudojamos sukimo ir suspaudimo spyruoklės optimizuotos naudojant BA.Parametrus galima pasiekti greitai, naudojant keletą iteracijų.Sukimo spyruoklė yra 1075 mJ, o suspaudimo spyruoklė – 37,24 mJ.Šios vertės yra 40–50% geresnės nei ankstesni DOE tyrimai.Spyruoklė integruota į mechanizmą ir analizuojama ADAMS programoje.Išanalizavus buvo nustatyta, kad sparnai atsivėrė per 74 milisekundes.Ši vertė gerokai mažesnė už projekto tikslą – 200 milisekundžių.Vėlesniame eksperimentiniame tyrime nustatyta, kad įjungimo laikas yra apie 90 ms.Šį 16 milisekundžių skirtumą tarp analizių gali lemti aplinkos veiksniai, nesumodeliuoti programinėje įrangoje.Manoma, kad tyrimo metu gautas optimizavimo algoritmas gali būti naudojamas įvairiems spyruoklių projektams.
Spyruoklinė medžiaga buvo iš anksto nustatyta ir nebuvo naudojama kaip kintamasis optimizuojant.Kadangi orlaiviuose ir raketose naudojama daug skirtingų spyruoklių tipų, BA bus taikoma projektuojant kitų tipų spyruokles, naudojant skirtingas medžiagas, kad būsimuose tyrimuose būtų pasiektas optimalus spyruoklių dizainas.
Pareiškiame, kad šis rankraštis yra originalus, anksčiau nebuvo publikuotas ir šiuo metu nesvarstomas publikuoti kitur.
Visi šiame tyrime sukurti arba analizuoti duomenys yra įtraukti į šį paskelbtą straipsnį [ir papildomos informacijos failą].
Min, Z., Kin, VK ir Richard, LJ Orlaiviai Orlaivių sparno koncepcijos modernizavimas radikaliais geometriniais pakeitimais.IES J. A dalis Civilizacija.junginys.projektą.3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. ir Bhushan, B. Vabalo užpakalinio sparno apžvalga: struktūra, mechaninės savybės, mechanizmai ir biologinis įkvėpimas.J. Mecha.Elgesys.Biomedicinos mokslas.Alma Mater.94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A. ir Zhang, F. Hibridinio povandeninio sklandytuvo sulankstomo varymo mechanizmo projektavimas ir analizė.Ocean Engineering 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS ir Prithvi, K. Sraigtasparnio horizontalaus stabilizatoriaus lankstymo mechanizmo projektavimas ir analizė.vidinis J. Ing.saugojimo bakas.technologijas.(IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. ir Sahin, M. Sulankstomos raketos sparno konstrukcijos mechaninių parametrų optimizavimas naudojant eksperimentinio dizaino metodą.vidinis J. Modelis.optimizavimas.9 (2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, XD projektavimo metodas, našumo tyrimas ir sudėtinių spyruoklių gamybos procesas: apžvalga.komponuoti.junginys.252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. ir Khaddar M. Dinaminis spyruoklių dizaino optimizavimas.Kreipkitės dėl garso.77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M. ir Mascle, K. Įtempimo spyruoklių konstrukcijos optimizavimo procedūra.kompiuteris.metodo taikymas.kailis.projektą.191(8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. ir Trochu F. Optimalus kompozicinių spiralinių spyruoklių dizainas, naudojant daugiaobjektinį optimizavimą.J. Reinf.plastmasinis.komponuoti.28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB ir Desale, DD Triračio priekinės pakabos spyruoklių optimizavimas.procesas.gamintojas.20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. ir Bahshesh M. Plieninių spyruoklių su kompozitinėmis spyruoklėmis optimizavimas.vidinis J. Daugiadisciplininis.Mokslas.projektą.3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. ir kt.Sužinokite apie kelis parametrus, turinčius įtakos kompozitinių spyruoklių statiniam ir dinaminiam veikimui.J. Turgus.saugojimo bakas.20, 532–550 (2022).
Frank, J. Sudėtinių spiralinių spyruoklių analizė ir optimizavimas, daktaro disertacija, Sakramento valstijos universitetas (2020).
Gu, Z., Hou, X. ir Ye, J. Netiesinių spiralinių spyruoklių projektavimo ir analizės metodai, naudojant metodų derinį: baigtinių elementų analizę, lotynišką hiperkubo ribotą mėginių ėmimą ir genetinį programavimą.procesas.Kailių institutas.projektą.CJ Mecha.projektą.Mokslas.235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L. ir kt.Reguliuojamo spyruoklinio greičio anglies pluošto daugiasluoksnės spyruoklės: dizaino ir mechanizmo tyrimas.J. Turgus.saugojimo bakas.9 (3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS ir Jagtap ST Suspaudimo spiralinių spyruoklių svorio optimizavimas.vidinis J. Innov.saugojimo bakas.Daugiadisciplininis.2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS ir Rameshkumar, K. Daugiafunkcis optimizavimas ir skaitmeninis spyruoklių modeliavimas automobilių pramonėje.Alma Mater.procesas šiandien.46, 4847–4853 (2021).
Bai, JB ir kt.Geriausios praktikos apibrėžimas – optimalus sudėtinių spiralinių struktūrų projektavimas naudojant genetinius algoritmus.komponuoti.junginys.268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M. ir Gokche, H. Naudojant 灰狼 optimizavimo metodą, pagrįstą suspaudimo spyruoklės konstrukcijos minimalaus tūrio optimizavimu, Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21–27 ( 2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. ir Sait, SM Metaheuristics, naudojant kelis agentus, kad optimizuotų avarijas.vidaus J. Veh.gruod.80 (2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR ir Erdash, MU Naujas hibridinis Taguchi-salpa grupės optimizavimo algoritmas patikimam realių inžinerinių problemų projektavimui.Alma Mater.bandymas.63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR ir Sait SM Patikimas robotų griebtuvų mechanizmų projektavimas naudojant naują hibridinį žiogų optimizavimo algoritmą.ekspertas.sistema.38(3), e12666 (2021).