Thành phần hóa học ống cuộn thép không gỉ AISI 304 / 304L, Tối ưu hóa các thông số lò xo cánh gấp bằng thuật toán ong mật

Cảm ơn bạn đã ghé thăm Nature.com.Bạn đang sử dụng phiên bản trình duyệt có hỗ trợ CSS hạn chế.Để có trải nghiệm tốt nhất, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng trình duyệt đã cập nhật (hoặc tắt Chế độ tương thích trong Internet Explorer).Ngoài ra, để đảm bảo được hỗ trợ liên tục, chúng tôi hiển thị trang web không có kiểu và JavaScript.
Thanh trượt hiển thị ba bài viết trên mỗi slide.Sử dụng các nút quay lại và tiếp theo để di chuyển qua các trang chiếu hoặc các nút điều khiển trang chiếu ở cuối để di chuyển qua từng trang chiếu.

Ống cuộn mao dẫn bằng thép không gỉ AISI 304/304L

Cuộn thép không gỉ AISI 304 là một sản phẩm đa năng có khả năng chống chịu tuyệt vời và phù hợp cho nhiều ứng dụng đòi hỏi khả năng định hình và khả năng hàn tốt.

Sheye Metal dự trữ 304 cuộn dây có độ dày 0,3mm đến 16mm và lớp hoàn thiện 2B, lớp hoàn thiện BA, lớp hoàn thiện số 4 luôn có sẵn.

Bên cạnh ba loại bề mặt, cuộn thép không gỉ 304 có thể được cung cấp với nhiều loại bề mặt hoàn thiện khác nhau.Lớp không gỉ 304 chứa cả kim loại Cr (thường là 18%) và niken (thường là 8%) là thành phần chính không chứa sắt.

Loại cuộn này là thép không gỉ austenit điển hình, thuộc họ thép không gỉ Cr-Ni tiêu chuẩn.

Chúng thường được sử dụng cho hàng gia dụng và tiêu dùng, thiết bị nhà bếp, tấm ốp trong nhà và ngoài trời, tay vịn và khung cửa sổ, thiết bị công nghiệp thực phẩm và đồ uống, bể chứa.

Trong nghiên cứu này, việc thiết kế lò xo xoắn và lò xo nén của cơ cấu gấp cánh sử dụng trong tên lửa được coi là bài toán tối ưu hóa.Sau khi tên lửa rời khỏi ống phóng, các cánh đã đóng phải được mở và cố định trong một khoảng thời gian nhất định.Mục đích của nghiên cứu là tối đa hóa năng lượng dự trữ trong lò xo để cánh có thể bung ra trong thời gian ngắn nhất.Trong trường hợp này, phương trình năng lượng trong cả hai ấn phẩm được xác định là hàm mục tiêu trong quá trình tối ưu hóa.Đường kính dây, đường kính cuộn dây, số lượng cuộn dây và các thông số độ võng cần thiết cho thiết kế lò xo được xác định là các biến tối ưu hóa.Có các giới hạn hình học đối với các thay đổi do kích thước của cơ cấu, cũng như các giới hạn về hệ số an toàn do tải trọng của lò xo mang.Thuật toán ong mật (BA) đã được sử dụng để giải bài toán tối ưu hóa này và thực hiện thiết kế lò xo.Các giá trị năng lượng thu được với BA vượt trội hơn so với giá trị năng lượng thu được từ các nghiên cứu Thiết kế Thí nghiệm (DOE) trước đây.Lò xo và cơ cấu được thiết kế bằng cách sử dụng các tham số thu được từ quá trình tối ưu hóa lần đầu tiên được phân tích trong chương trình ADAMS.Sau đó, các thử nghiệm thực nghiệm được thực hiện bằng cách tích hợp các lò xo được sản xuất vào các cơ cấu thực tế.Kết quả thử nghiệm cho thấy cánh mở ra sau khoảng 90 mili giây.Giá trị này thấp hơn nhiều so với mục tiêu 200ms của dự án.Ngoài ra, sự khác biệt giữa kết quả phân tích và thực nghiệm chỉ là 16 ms.
Trong máy bay và phương tiện hàng hải, cơ chế gấp rất quan trọng.Các hệ thống này được sử dụng trong việc sửa đổi và chuyển đổi máy bay để cải thiện hiệu suất và khả năng kiểm soát chuyến bay.Tùy thuộc vào chế độ bay, cánh gập và mở ra khác nhau để giảm tác động khí động học1.Tình huống này có thể được so sánh với chuyển động của cánh của một số loài chim và côn trùng trong chuyến bay và lặn hàng ngày.Tương tự, tàu lượn có thể gập và mở trong tàu lặn để giảm tác động thủy động lực và tối đa hóa khả năng xử lý3.Tuy nhiên, một mục đích khác của các cơ chế này là mang lại lợi thế về thể tích cho các hệ thống như việc gấp cánh quạt trực thăng 4 để lưu trữ và vận chuyển.Cánh của tên lửa cũng có thể gập xuống để giảm không gian chứa đồ.Như vậy, có thể đặt được nhiều tên lửa hơn trên diện tích nhỏ hơn của bệ phóng 5. Bộ phận được sử dụng hiệu quả trong việc gấp và mở thường là lò xo.Tại thời điểm gấp lại, năng lượng được tích trữ trong đó và giải phóng tại thời điểm mở ra.Do cấu trúc linh hoạt của nó, năng lượng được lưu trữ và giải phóng được cân bằng.Lò xo được thiết kế chủ yếu cho hệ thống và thiết kế này gây ra vấn đề tối ưu hóa6.Bởi vì mặc dù nó bao gồm nhiều biến số khác nhau như đường kính dây, đường kính cuộn dây, số vòng dây, góc xoắn và loại vật liệu, nhưng cũng có các tiêu chí như khối lượng, thể tích, sự phân bố ứng suất tối thiểu hoặc mức năng lượng sẵn có tối đa7.
Nghiên cứu này làm sáng tỏ việc thiết kế và tối ưu hóa lò xo cho cơ cấu gấp cánh sử dụng trong hệ thống tên lửa.Nằm bên trong ống phóng trước chuyến bay, các cánh vẫn gập trên bề mặt tên lửa và sau khi thoát ra khỏi ống phóng, chúng mở ra trong một thời gian nhất định và vẫn bị ép xuống bề mặt.Quá trình này rất quan trọng đối với hoạt động bình thường của tên lửa.Trong cơ cấu gấp phát triển, việc mở cánh được thực hiện bằng lò xo xoắn và việc khóa cánh được thực hiện bằng lò xo nén.Để thiết kế một lò xo phù hợp, phải thực hiện quá trình tối ưu hóa.Trong tối ưu hóa lò xo, có nhiều ứng dụng khác nhau trong tài liệu.
Paredes và cộng sự.8 đã xác định hệ số tuổi thọ mỏi tối đa là hàm khách quan để thiết kế lò xo xoắn ốc và sử dụng phương pháp gần như Newton làm phương pháp tối ưu hóa.Các biến trong tối ưu hóa được xác định là đường kính dây, đường kính cuộn dây, số vòng dây và chiều dài lò xo.Một thông số khác của cấu trúc lò xo là vật liệu mà nó được tạo ra.Vì vậy, điều này đã được tính đến trong các nghiên cứu thiết kế và tối ưu hóa.Zebdi và cộng sự.9 đặt mục tiêu về độ cứng tối đa và trọng lượng tối thiểu trong hàm mục tiêu trong nghiên cứu của họ, trong đó hệ số trọng lượng là đáng kể.Trong trường hợp này, họ định nghĩa vật liệu lò xo và các đặc tính hình học là các biến số.Họ sử dụng thuật toán di truyền làm phương pháp tối ưu hóa.Trong ngành công nghiệp ô tô, trọng lượng của vật liệu rất hữu ích về nhiều mặt, từ hiệu suất của xe đến mức tiêu thụ nhiên liệu.Giảm thiểu trọng lượng đồng thời tối ưu hóa lò xo cuộn cho hệ thống treo là một nghiên cứu nổi tiếng10.Bahshesh và Bahshesh11 đã xác định các vật liệu như E-glass, carbon và Kevlar là những biến số trong công việc của họ trong môi trường ANSYS với mục tiêu đạt được trọng lượng tối thiểu và độ bền kéo tối đa trong các thiết kế composite lò xo treo khác nhau.Quá trình sản xuất rất quan trọng trong việc phát triển lò xo composite.Do đó, nhiều biến số khác nhau có vai trò quan trọng trong một bài toán tối ưu hóa, chẳng hạn như phương pháp sản xuất, các bước thực hiện trong quy trình và trình tự các bước đó12,13.Khi thiết kế lò xo cho hệ động lực, phải tính đến tần số tự nhiên của hệ.Khuyến nghị rằng tần số tự nhiên đầu tiên của lò xo ít nhất phải gấp 5-10 lần tần số tự nhiên của hệ thống để tránh cộng hưởng14.Taktak và cộng sự.7 quyết định giảm thiểu khối lượng của lò xo và tối đa hóa tần số tự nhiên thứ nhất như là hàm mục tiêu trong thiết kế lò xo cuộn.Họ đã sử dụng các phương pháp tìm kiếm mẫu, điểm bên trong, tập hoạt động và thuật toán di truyền trong công cụ tối ưu hóa Matlab.Nghiên cứu phân tích là một phần của nghiên cứu thiết kế lò xo và Phương pháp phần tử hữu hạn rất phổ biến trong lĩnh vực này15.Patil và cộng sự16 đã phát triển một phương pháp tối ưu hóa để giảm trọng lượng của lò xo xoắn nén bằng quy trình phân tích và kiểm tra các phương trình giải tích bằng phương pháp phần tử hữu hạn.Một tiêu chí khác để tăng tính hữu dụng của lò xo là tăng năng lượng mà nó có thể lưu trữ.Trường hợp này cũng đảm bảo rằng lò xo vẫn giữ được tính hữu dụng trong thời gian dài.Rahul và Rameshkumar17 Tìm cách giảm thể tích lò xo và tăng năng lượng biến dạng trong thiết kế lò xo cuộn trên ô tô.Họ cũng đã sử dụng thuật toán di truyền trong nghiên cứu tối ưu hóa.
Có thể thấy, các tham số trong nghiên cứu tối ưu hóa khác nhau tùy theo hệ thống.Nói chung, các thông số độ cứng và ứng suất cắt rất quan trọng trong một hệ thống mà tải trọng nó mang là yếu tố quyết định.Lựa chọn vật liệu được đưa vào hệ thống giới hạn trọng lượng với hai thông số này.Mặt khác, tần số riêng được kiểm tra để tránh hiện tượng cộng hưởng trong các hệ thống có tính động học cao.Trong các hệ thống mà tiện ích đóng vai trò quan trọng, năng lượng sẽ được tối đa hóa.Trong các nghiên cứu tối ưu hóa, mặc dù FEM được sử dụng cho các nghiên cứu phân tích, có thể thấy rằng các thuật toán siêu hình như thuật toán di truyền14,18 và thuật toán sói xám19 được sử dụng cùng với phương pháp Newton cổ điển trong một phạm vi các tham số nhất định.Các thuật toán metaheuristic đã được phát triển dựa trên các phương pháp thích ứng tự nhiên để tiếp cận trạng thái tối ưu trong một khoảng thời gian ngắn, đặc biệt là dưới tác động của dân số20,21.Với sự phân bố ngẫu nhiên của dân số trong khu vực tìm kiếm, họ tránh được sự tối ưu cục bộ và hướng tới sự tối ưu toàn cầu22.Vì vậy, trong những năm gần đây nó thường được sử dụng trong bối cảnh các vấn đề công nghiệp thực tế23,24.
Trường hợp quan trọng đối với cơ chế gấp được phát triển trong nghiên cứu này là các cánh ở vị trí đóng trước khi bay sẽ mở ra một thời gian nhất định sau khi rời khỏi ống.Sau đó, phần tử khóa chặn cánh.Do đó, lò xo không ảnh hưởng trực tiếp đến động lực bay.Trong trường hợp này, mục tiêu của việc tối ưu hóa là tối đa hóa năng lượng dự trữ để tăng tốc chuyển động của lò xo.Đường kính cuộn, đường kính dây, số cuộn và độ lệch được xác định là các thông số tối ưu hóa.Do kích thước nhỏ của lò xo nên trọng lượng không được coi là mục tiêu.Vì vậy, loại vật liệu được xác định là cố định.Giới hạn an toàn đối với biến dạng cơ học được xác định là giới hạn tới hạn.Ngoài ra, các ràng buộc về kích thước thay đổi có liên quan đến phạm vi của cơ chế.Phương pháp metaheuristic BA được chọn làm phương pháp tối ưu hóa.BA được ưa chuộng vì cấu trúc linh hoạt và đơn giản cũng như những tiến bộ trong nghiên cứu tối ưu hóa cơ học25.Trong phần thứ hai của nghiên cứu, các biểu thức toán học chi tiết được đưa vào khuôn khổ thiết kế cơ bản và thiết kế lò xo của cơ cấu gấp.Phần thứ ba chứa thuật toán tối ưu hóa và kết quả tối ưu hóa.Chương 4 tiến hành phân tích trong chương trình ADAM.Sự phù hợp của lò xo được phân tích trước khi sản xuất.Phần cuối cùng chứa kết quả thử nghiệm và hình ảnh thử nghiệm.Kết quả thu được trong nghiên cứu cũng được so sánh với công trình trước đây của tác giả sử dụng phương pháp DOE.
Cánh được phát triển trong nghiên cứu này sẽ gập về phía bề mặt của tên lửa.Cánh xoay từ vị trí gấp sang vị trí mở.Đối với điều này, một cơ chế đặc biệt đã được phát triển.Trên hình.Hình 1 thể hiện cấu hình gấp và mở5 trong hệ tọa độ tên lửa.
Trên hình.Hình 2 thể hiện một phần của cơ chế.Cơ cấu bao gồm một số bộ phận cơ khí: (1) thân chính, (2) trục cánh, (3) ổ trục, (4) thân khóa, (5) bạc lót khóa, (6) chốt chặn, (7) lò xo xoắn và ( 8) lò xo nén.Trục cánh (2) được nối với lò xo xoắn (7) thông qua ống khóa (4).Cả ba bộ phận đều quay đồng thời sau khi tên lửa cất cánh.Với chuyển động quay này, đôi cánh sẽ chuyển sang vị trí cuối cùng.Sau đó, chốt (6) được dẫn động bởi lò xo nén (8), do đó chặn toàn bộ cơ cấu của thân khóa (4)5.
Mô đun đàn hồi (E) và mô đun cắt (G) là các thông số thiết kế chính của lò xo.Trong nghiên cứu này, dây thép lò xo carbon cao (dây Music ASTM A228) được chọn làm vật liệu làm lò xo.Các thông số khác là đường kính dây (d), đường kính cuộn dây trung bình (Dm), số lượng cuộn dây (N) và độ lệch lò xo (xd đối với lò xo nén và θ đối với lò xo xoắn)26.Năng lượng dự trữ cho lò xo nén \({(SE} _{x})\) và lò xo xoắn (\({SE__{\theta}\)) có thể được tính từ phương trình.(1) và (2)26.(Giá trị mô đun cắt (G) của lò xo nén là 83,7E9 Pa và giá trị mô đun đàn hồi (E) của lò xo xoắn là 203,4E9 Pa.)
Kích thước cơ học của hệ thống xác định trực tiếp các ràng buộc hình học của lò xo.Ngoài ra, các điều kiện đặt tên lửa cũng cần được tính đến.Những yếu tố này xác định giới hạn của các thông số lò xo.Một hạn chế quan trọng khác là yếu tố an toàn.Định nghĩa về hệ số an toàn được mô tả chi tiết bởi Shigley et al.26.Hệ số an toàn lò xo nén (SFC) được định nghĩa là ứng suất tối đa cho phép chia cho ứng suất trên chiều dài liên tục.SFC có thể được tính bằng các phương trình.(3), (4), (5) và (6)26.(Đối với vật liệu lò xo được sử dụng trong nghiên cứu này, \({S} _{sy}=980 MPa\)).F đại diện cho lực trong phương trình và KB đại diện cho hệ số Bergstrasser là 26.
Hệ số an toàn xoắn của lò xo (SFT) được định nghĩa là M chia cho k.SFT có thể được tính từ phương trình.(7), (8), (9) và (10)26.(Đối với tài liệu được sử dụng trong nghiên cứu này, \({S} _{y}=1600 \mathrm{MPa}\)).Trong phương trình, M được sử dụng cho mô-men xoắn, \({k}^{^{\prime}}\) được sử dụng cho hằng số lò xo (mô-men xoắn/vòng quay) và Ki được sử dụng cho hệ số hiệu chỉnh ứng suất.
Mục tiêu tối ưu hóa chính trong nghiên cứu này là tối đa hóa năng lượng của lò xo.Hàm mục tiêu được xây dựng để tìm \(\overrightarrow{\{X\}}\) tối đa hóa \(f(X)\).\({f__{1}(X)\) và \({f y{2}(X)\) lần lượt là các hàm năng lượng của lò xo nén và lò xo xoắn.Các biến và hàm tính toán được sử dụng để tối ưu hóa được thể hiện trong các phương trình sau.
Các ràng buộc khác nhau đặt ra trong thiết kế của lò xo được đưa ra trong các phương trình sau.Các phương trình (15) và (16) lần lượt biểu thị hệ số an toàn của lò xo nén và lò xo xoắn.Trong nghiên cứu này, SFC phải lớn hơn hoặc bằng 1,2 và SFT phải lớn hơn hoặc bằng θ26.
BA được lấy cảm hứng từ chiến lược tìm kiếm phấn hoa của loài ong27.Những con ong tìm kiếm bằng cách gửi nhiều ong đi kiếm ăn hơn đến những cánh đồng phấn hoa màu mỡ và ít ong đi kiếm ăn hơn đến những cánh đồng phấn hoa kém màu mỡ hơn.Như vậy, quần thể ong sẽ đạt được hiệu quả cao nhất.Mặt khác, ong trinh sát tiếp tục tìm kiếm những khu vực có phấn hoa mới và nếu có nhiều khu vực có năng suất cao hơn trước, nhiều ong thợ sẽ được hướng đến khu vực mới này28.BA bao gồm hai phần: tìm kiếm cục bộ và tìm kiếm toàn cầu.Tìm kiếm địa phương sẽ tìm kiếm nhiều cộng đồng gần mức tối thiểu (trang web ưu tú), như ong và ít hơn trên các trang web khác (trang web tối ưu hoặc trang web nổi bật).Một tìm kiếm tùy ý được thực hiện trong phần tìm kiếm toàn cầu và nếu tìm thấy giá trị tốt, các trạm sẽ được chuyển đến phần tìm kiếm cục bộ trong lần lặp tiếp theo.Thuật toán chứa một số tham số: số lượng ong trinh sát (n), số lượng trang tìm kiếm cục bộ (m), số lượng trang web ưu tú (e), số lượng ong kiếm ăn trong các trang web ưu tú (nep), số lượng người tìm kiếm trong các khu vực tối ưu.Trang web (nsp), kích thước vùng lân cận (ngh) và số lần lặp (I)29.Mã giả BA được hiển thị trong Hình 3.
Thuật toán cố gắng hoạt động giữa \({g} _{1}(X)\) và \({g} _{2}(X)\).Kết quả của mỗi lần lặp lại, các giá trị tối ưu được xác định và một quần thể được tập hợp xung quanh các giá trị này nhằm cố gắng thu được các giá trị tốt nhất.Các hạn chế được kiểm tra trong phần tìm kiếm cục bộ và toàn cầu.Trong tìm kiếm cục bộ, nếu các yếu tố này phù hợp thì giá trị năng lượng sẽ được tính toán.Nếu giá trị năng lượng mới lớn hơn giá trị tối ưu thì gán giá trị mới cho giá trị tối ưu.Nếu giá trị tốt nhất được tìm thấy trong kết quả tìm kiếm lớn hơn phần tử hiện tại thì phần tử mới sẽ được đưa vào bộ sưu tập.Sơ đồ khối của tìm kiếm cục bộ được hiển thị trong Hình 4.
Dân số là một trong những thông số chính trong BA.Có thể thấy từ các nghiên cứu trước đây rằng việc mở rộng dân số sẽ làm giảm số lần lặp cần thiết và tăng khả năng thành công.Tuy nhiên, số lượng đánh giá chức năng cũng ngày càng tăng.Sự hiện diện của một số lượng lớn các trang web ưu tú không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất.Số lượng các địa điểm ưu tú có thể thấp nếu không bằng 030.Kích thước của quần thể ong trinh sát (n) thường được chọn trong khoảng từ 30 đến 100. Trong nghiên cứu này, cả hai kịch bản 30 và 50 đều được chạy để xác định số lượng thích hợp (Bảng 2).Các thông số khác được xác định tùy thuộc vào dân số.Số lượng địa điểm được chọn (m) là (xấp xỉ) 25% quy mô dân số và số lượng địa điểm ưu tú (e) trong số các địa điểm được chọn là 25% của m.Số lượng ong ăn (số lượng tìm kiếm) được chọn là 100 cho các ô ưu tiên và 30 cho các ô địa phương khác.Tìm kiếm lân cận là khái niệm cơ bản của tất cả các thuật toán tiến hóa.Trong nghiên cứu này, phương pháp hàng xóm giảm dần đã được sử dụng.Phương pháp này làm giảm kích thước của vùng lân cận ở một tỷ lệ nhất định trong mỗi lần lặp.Trong các lần lặp lại sau này, các giá trị lân cận30 nhỏ hơn có thể được sử dụng để tìm kiếm chính xác hơn.
Đối với mỗi kịch bản, mười thử nghiệm liên tiếp đã được thực hiện để kiểm tra khả năng tái tạo của thuật toán tối ưu hóa.Trên hình.Hình 5 thể hiện kết quả tối ưu hóa lò xo xoắn cho sơ đồ 1 và trong hình.6 - đối với sơ đồ 2. Dữ liệu thử nghiệm cũng được nêu trong bảng 3 và 4 (bảng chứa kết quả thu được đối với lò xo nén có trong Thông tin bổ sung S1).Đàn ong tăng cường tìm kiếm các giá trị tốt trong lần lặp đầu tiên.Trong kịch bản 1, kết quả của một số thử nghiệm đều dưới mức tối đa.Trong Kịch bản 2, có thể thấy mọi kết quả tối ưu hóa đều đang tiến gần đến mức tối đa do sự gia tăng dân số và các thông số liên quan khác.Có thể thấy các giá trị trong Kịch bản 2 là đủ cho thuật toán.
Khi đạt được giá trị năng lượng tối đa trong các lần lặp, hệ số an toàn cũng được cung cấp như một ràng buộc cho nghiên cứu.Xem bảng về hệ số an toàn.Các giá trị năng lượng thu được khi sử dụng BA được so sánh với giá trị năng lượng thu được bằng phương pháp 5 DOE trong Bảng 5. (Để dễ chế tạo, số vòng (N) của lò xo xoắn là 4,9 thay vì 4,88 và độ lệch (xd ) là 8 mm thay vì 7,99 mm ở lò xo nén.) Có thể thấy BA là Kết quả tốt hơn.BA đánh giá tất cả các giá trị thông qua tra cứu cục bộ và toàn cầu.Bằng cách này anh ấy có thể thử nhiều lựa chọn thay thế nhanh hơn.
Trong nghiên cứu này, Adams được sử dụng để phân tích chuyển động của cơ cấu cánh.Adams lần đầu tiên được cung cấp mô hình 3D của cơ chế này.Sau đó xác định một lò xo với các thông số đã chọn ở phần trước.Ngoài ra, một số thông số khác cần được xác định để phục vụ cho việc phân tích thực tế.Đây là các thông số vật lý như kết nối, tính chất vật liệu, tiếp xúc, ma sát và trọng lực.Có một khớp xoay giữa trục lưỡi dao và ổ đỡ.Có 5-6 khớp hình trụ.Có khớp cố định 5-1.Thân chính được làm bằng vật liệu nhôm và cố định.Vật liệu của các bộ phận còn lại là thép.Chọn hệ số ma sát, độ cứng tiếp xúc và độ sâu xuyên thấu của bề mặt ma sát tùy thuộc vào loại vật liệu.(thép không gỉ AISI 304) Trong nghiên cứu này, thông số quan trọng là thời gian mở của cơ cấu cánh, phải nhỏ hơn 200 ms.Vì vậy, hãy chú ý đến thời gian mở cánh trong quá trình phân tích.
Theo phân tích của Adams, thời gian mở cơ cấu cánh là 74 mili giây.Kết quả mô phỏng động từ 1 đến 4 được thể hiện trên Hình 7. Hình đầu tiên trong Hình.5 là thời gian bắt đầu mô phỏng và các cánh ở vị trí chờ gấp lại.(2) Hiển thị vị trí của cánh sau 40ms khi cánh đã xoay 43 độ.(3) hiển thị vị trí của cánh sau 71 mili giây.Còn ở hình cuối cùng (4) cho thấy điểm cuối của cánh quay và vị trí mở.Kết quả phân tích động cho thấy cơ cấu mở cánh ngắn hơn đáng kể so với giá trị mục tiêu là 200 ms.Ngoài ra, khi xác định kích thước lò xo, các giới hạn an toàn đã được chọn từ các giá trị cao nhất được khuyến nghị trong tài liệu.
Sau khi hoàn thành tất cả các nghiên cứu thiết kế, tối ưu hóa và mô phỏng, một nguyên mẫu của cơ chế đã được sản xuất và tích hợp.Nguyên mẫu sau đó đã được thử nghiệm để xác minh kết quả mô phỏng.Đầu tiên cố định phần vỏ chính và gấp đôi cánh lại.Sau đó, các cánh được thả ra khỏi vị trí gấp và một đoạn video được thực hiện về chuyển động quay của các cánh từ vị trí gấp sang vị trí triển khai.Bộ hẹn giờ cũng được sử dụng để phân tích thời gian trong quá trình quay video.
Trên hình.8 hiển thị các khung hình video được đánh số 1-4.Khung số 1 trong hình thể hiện thời điểm thả đôi cánh gấp lại.Thời điểm này được coi là thời điểm ban đầu của thời điểm t0.Khung 2 và 3 hiển thị vị trí của cánh 40 ms và 70 ms sau thời điểm ban đầu.Khi phân tích khung 3 và 4, có thể thấy chuyển động của cánh ổn định trong 90 ms sau t0 và việc mở cánh hoàn thành trong khoảng thời gian từ 70 đến 90 ms.Tình huống này có nghĩa là cả thử nghiệm mô phỏng và thử nghiệm nguyên mẫu đều cho thời gian triển khai cánh gần như nhau và thiết kế đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất của cơ chế.
Trong bài viết này, lò xo xoắn và lò xo nén sử dụng trong cơ cấu gấp cánh được tối ưu hóa bằng BA.Các tham số có thể đạt được một cách nhanh chóng với vài lần lặp.Lò xo xoắn có định mức 1075 mJ và lò xo nén có định mức 37,24 mJ.Những giá trị này tốt hơn 40-50% so với các nghiên cứu DOE trước đây.Lò xo được tích hợp vào cơ cấu và được phân tích trong chương trình ADAMS.Khi phân tích, người ta thấy đôi cánh mở ra trong vòng 74 mili giây.Giá trị này thấp hơn nhiều so với mục tiêu 200 mili giây của dự án.Trong một nghiên cứu thử nghiệm tiếp theo, thời gian bật được đo là khoảng 90 mili giây.Sự khác biệt 16 mili giây giữa các phân tích này có thể là do các yếu tố môi trường không được mô hình hóa trong phần mềm.Người ta tin rằng thuật toán tối ưu hóa thu được từ nghiên cứu có thể được sử dụng cho các thiết kế lò xo khác nhau.
Vật liệu lò xo đã được xác định trước và không được sử dụng làm biến số trong quá trình tối ưu hóa.Do có nhiều loại lò xo khác nhau được sử dụng trong máy bay và tên lửa nên BA sẽ được áp dụng để thiết kế các loại lò xo khác sử dụng các vật liệu khác nhau nhằm đạt được thiết kế lò xo tối ưu trong nghiên cứu trong tương lai.
Chúng tôi tuyên bố rằng bản thảo này là bản gốc, chưa được xuất bản trước đây và hiện chưa được xem xét để xuất bản ở nơi khác.
Tất cả dữ liệu được tạo hoặc phân tích trong nghiên cứu này đều được đưa vào bài viết đã xuất bản này [và tệp thông tin bổ sung].
Min, Z., Kin, VK và Richard, LJ Hiện đại hóa máy bay của khái niệm cánh máy bay thông qua những thay đổi hình học căn bản.IES J. Phần A Nền văn minh.hợp chất.dự án.3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. và Bhushan, B. Tổng quan về cánh sau của bọ cánh cứng: cấu trúc, tính chất cơ học, cơ chế và cảm hứng sinh học.J. Cơ khí.Hành vi.Khoa học y sinh.trường cũ.94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A. và Zhang, F. Thiết kế và phân tích cơ cấu đẩy gấp cho tàu lượn dưới nước chạy bằng năng lượng hybrid.Kỹ thuật Đại dương 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS và Prithvi, K. Thiết kế và phân tích cơ cấu gập bộ ổn định ngang của máy bay trực thăng.nội bộ J. Ing.bể chứa.công nghệ.(IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. và Sahin, M. Tối ưu hóa các thông số cơ học của thiết kế cánh tên lửa gấp bằng phương pháp thiết kế thử nghiệm.mô hình J. nội bộ.tối ưu hóa.9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, XD Phương pháp thiết kế, Nghiên cứu hiệu suất và quy trình sản xuất lò xo cuộn composite: Đánh giá.soạn, biên soạn.hợp chất.252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. và Khaddar M. Tối ưu hóa thiết kế động của lò xo cuộn.Áp dụng cho âm thanh.77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M. và Mascle, K. Một quy trình tối ưu hóa thiết kế lò xo căng.máy tính.ứng dụng của phương pháp.lông thú.dự án.191(8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. và Trochu F. Thiết kế tối ưu lò xo xoắn composite sử dụng tối ưu hóa đa mục tiêu.J. Reinf.nhựa.soạn, biên soạn.28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB và Desale, DD Tối ưu hóa lò xo cuộn của hệ thống treo trước xe ba bánh.quá trình.nhà chế tạo.20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. và Bahshesh M. Tối ưu hóa lò xo cuộn thép bằng lò xo composite.nội bộ J. Đa ngành.khoa học.dự án.3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. và cộng sự.Tìm hiểu về nhiều thông số ảnh hưởng đến hiệu suất tĩnh và động của lò xo cuộn composite.J. Chợ.bể chứa.20, 532–550 (2022).
Frank, J. Phân tích và Tối ưu hóa Lò xo xoắn ốc tổng hợp, Luận án Tiến sĩ, Đại học Bang Sacramento (2020).
Gu, Z., Hou, X. và Ye, J. Các phương pháp thiết kế và phân tích lò xo xoắn phi tuyến bằng cách sử dụng kết hợp các phương pháp: phân tích phần tử hữu hạn, lấy mẫu giới hạn hypercube Latin và lập trình di truyền.quá trình.Viện lông thú.dự án.CJ Mecha.dự án.khoa học.235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L., và cộng sự.Lò xo cuộn đa sợi sợi carbon có thể điều chỉnh tốc độ lò xo: ​​Nghiên cứu về thiết kế và cơ chế.J. Chợ.bể chứa.9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS và Jagtap ST Tối ưu hóa trọng lượng của lò xo xoắn ốc nén.nội bộ J. Đổi mới.bể chứa.Đa ngành.2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS và Rameshkumar, K. Tối ưu hóa đa năng và mô phỏng số của lò xo cuộn cho các ứng dụng ô tô.trường cũ.quá trình ngày hôm nay.46, 4847–4853 (2021).
Bài, JB và cộng sự.Xác định phương pháp thực hành tốt nhất - Thiết kế tối ưu các cấu trúc xoắn ốc tổng hợp bằng thuật toán di truyền.soạn, biên soạn.hợp chất.268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M., và Gokche, H. Sử dụng phương pháp tối ưu hóa 灰狼 dựa trên việc tối ưu hóa thể tích tối thiểu của thiết kế lò xo nén, Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21–27 ( 2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. và Sait, SM Metaheuristics sử dụng nhiều tác nhân để tối ưu hóa sự cố.nội bộ J. Veh.Tháng mười hai.80(2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR và Erdash, MU Thuật toán tối ưu hóa nhóm Taguchi-salpa lai mới để thiết kế đáng tin cậy các vấn đề kỹ thuật thực tế.trường cũ.Bài kiểm tra.63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR và Sait SM Thiết kế đáng tin cậy của cơ cấu kẹp robot bằng thuật toán tối ưu hóa châu chấu lai mới.chuyên gia.hệ thống.38(3), e12666 (2021).