Salamat sa pagbisita sa Nature.com. Naggamit ka og bersyon sa browser nga limitado ang suporta sa CSS. Stainless steel coil tube Para sa pinakamaayong kasinatian, among girekomendar nga mogamit ka og updated nga browser (o i-disable ang Compatibility Mode sa Internet Explorer). Dugang pa, aron masiguro ang padayon nga suporta, among gipakita ang site nga walay styles ug JavaScript.
Nagpakita og carousel nga gilangkoban og tulo ka slide sa usa ka higayon. Gamita ang mga buton nga Previous ug Next aron mobalhin sa tulo ka slide matag higayon, o gamita ang mga buton sa slider sa katapusan aron mobalhin sa tulo ka slide matag higayon.
Niini nga pagtuon, ang disenyo sa torsion ug compression springs sa mekanismo sa pagpilo sa pako nga gigamit sa rocket gikonsiderar nga usa ka problema sa pag-optimize. Human mobiya ang rocket sa launch tube, ang sirado nga mga pako kinahanglan nga ablihan ug i-secure sulod sa usa ka piho nga oras. Ang tumong sa pagtuon mao ang pag-maximize sa enerhiya nga gitipigan sa mga spring aron ang mga pako maka-deploy sa labing mubo nga panahon. Niini nga kaso, ang energy equation sa duha ka publikasyon gihubit isip objective function sa proseso sa pag-optimize. Ang diametro sa wire, diametro sa coil, gidaghanon sa mga coil, ug mga parameter sa deflection nga gikinahanglan alang sa disenyo sa spring gihubit isip mga variable sa pag-optimize. Adunay mga geometric nga limitasyon sa mga variable tungod sa gidak-on sa mekanismo, ingon man mga limitasyon sa safety factor tungod sa karga nga gidala sa mga spring. Ang honey bee (BA) algorithm gigamit aron masulbad kini nga problema sa pag-optimize ug paghimo sa disenyo sa spring. Ang mga kantidad sa enerhiya nga nakuha gamit ang BA mas maayo kaysa sa nakuha gikan sa miaging mga pagtuon sa Design of Experiments (DOE). Ang mga spring ug mekanismo nga gidisenyo gamit ang mga parameter nga nakuha gikan sa optimization unang gisusi sa programa sa ADAMS. Human niana, gihimo ang mga eksperimental nga pagsulay pinaagi sa pag-integrate sa mga hinimo nga spring ngadto sa tinuod nga mga mekanismo. Ingon resulta sa pagsulay, naobserbahan nga ang mga pako mibuka human sa mga 90 milliseconds. Kini nga kantidad mas ubos kay sa target sa proyekto nga 200 milliseconds. Dugang pa, ang kalainan tali sa analytical ug eksperimental nga mga resulta kay 16 ms lamang.
Sa mga sakyanan sa eroplano ug kadagatan, ang mga mekanismo sa pagpilo sa stainless steel coil tube importante kaayo. Kini nga mga sistema gigamit sa mga pagbag-o ug pagkakabig sa eroplano aron mapaayo ang performance ug pagkontrol sa paglupad. Depende sa flight mode, ang mga pako mopilo ug mobukad sa lain-laing paagi aron makunhuran ang aerodynamic impact1. Kini nga sitwasyon mahimong itandi sa paglihok sa mga pako sa pipila ka mga langgam ug mga insekto atol sa adlaw-adlaw nga paglupad ug pag-diving. Sa susama, ang mga glider mopilo ug mobukad sa mga submersible aron makunhuran ang hydrodynamic effects ug mapadako ang handling3. Laing katuyoan niini nga mga mekanismo mao ang paghatag og volumetric nga mga bentaha sa mga sistema sama sa pagpilo sa usa ka helicopter propeller 4 alang sa pagtipig ug transportasyon. Ang mga pako sa rocket mopilo usab aron makunhuran ang espasyo sa pagtipig. Busa, daghang mga missile ang mahimong ibutang sa mas gamay nga lugar sa launcher 5. Ang mga sangkap nga epektibo nga gigamit sa pagpilo ug pagbukad kasagaran mga spring. Sa higayon sa pagpilo, ang enerhiya gitipigan niini ug gipagawas sa higayon sa pagbukad. Tungod sa flexible nga istruktura niini, ang gitipigan ug gipagawas nga enerhiya gipares. Ang spring gidisenyo alang sa sistema, ug kini nga disenyo nagpresentar og problema sa pag-optimize6. Tungod kay samtang kini naglakip sa lain-laing mga variable sama sa diametro sa alambre, diametro sa coil, gidaghanon sa mga liko, anggulo sa helix ug klase sa materyal, aduna usay mga criteria sama sa masa, gidaghanon, minimum nga distribusyon sa stress o maximum nga anaa nga enerhiya7.
Kini nga pagtuon naghatag kahayag sa disenyo ug pag-optimize sa mga spring para sa mga mekanismo sa pagpilo sa pako nga gigamit sa mga sistema sa rocket. Kay naa sa sulod sa launch tube sa dili pa molupad, ang mga pako magpabilin nga gipilo sa ibabaw sa rocket, ug human mogawas sa launch tube, kini mobuka sulod sa usa ka piho nga oras ug magpabilin nga gipilit sa ibabaw. Kini nga proseso hinungdanon sa hustong pag-andar sa rocket. Sa naugmad nga mekanismo sa pagpilo, ang pag-abli sa mga pako gihimo pinaagi sa torsion springs, ug ang pag-lock gihimo pinaagi sa compression springs. Aron magdisenyo og angay nga spring, kinahanglan nga himuon ang proseso sa pag-optimize. Sulod sa spring optimization, adunay lainlaing mga aplikasyon sa literatura.
Gihubit ni Paredes et al.8 ang maximum fatigue life factor isip usa ka objective function para sa disenyo sa helical springs ug gigamit ang quasi-Newtonian method isip usa ka optimization method. Ang mga variable sa optimization giila isip wire diameter, coil diameter, gidaghanon sa mga liko, ug spring length. Laing parameter sa spring structure mao ang materyal nga gigikanan niini. Busa, kini gikonsiderar sa mga pagtuon sa disenyo ug optimization. Si Zebdi et al. 9 nagtakda og mga tumong sa maximum stiffness ug minimum weight sa objective function sa ilang pagtuon, diin ang weight factor kay significant. Niini nga kaso, ilang gihubit ang spring material ug geometric properties isip mga variable. Gigamit nila ang genetic algorithm isip usa ka optimization method. Sa industriya sa automotive, ang gibug-aton sa mga materyales mapuslanon sa daghang mga paagi, gikan sa performance sa sakyanan hangtod sa fuel consumption. Ang weight minimization samtang ang optimizer sa coil springs para sa suspension usa ka ilado nga pagtuon10. Si Bahshesh ug Bahshesh11 nag-ila sa mga materyales sama sa E-glass, carbon ug Kevlar isip mga variable sa ilang trabaho sa ANSYS environment nga adunay tumong nga makab-ot ang minimum weight ug maximum tensile strength sa lain-laing mga disenyo sa suspension spring composite. Ang proseso sa paggama kritikal sa pagpalambo sa mga composite spring. Busa, lain-laing mga variable ang gigamit sa usa ka problema sa pag-optimize, sama sa pamaagi sa produksiyon, ang mga lakang nga gihimo sa proseso, ug ang han-ay sa mga lakang12,13. Kung nagdesinyo og mga spring para sa mga dinamikong sistema, ang natural nga mga frequency sa sistema kinahanglan nga tagdon. Girekomenda nga ang unang natural nga frequency sa spring labing menos 5-10 ka pilo sa natural nga frequency sa sistema aron malikayan ang resonance14. Nakahukom si Taktak et al. 7 nga pakunhuran ang masa sa spring ug i-maximize ang unang natural nga frequency isip objective functions sa disenyo sa coil spring. Gigamit nila ang pattern search, interior point, active set, ug genetic algorithm methods sa Matlab optimization tool. Ang analytical research kabahin sa spring design research, ug ang Finite Element Method sikat niini nga lugar15. Si Patil et al.16 nagpalambo og usa ka pamaagi sa pag-optimize alang sa pagpakunhod sa gibug-aton sa usa ka compression helical spring gamit ang usa ka analytical procedure ug gisulayan ang mga analytical equation gamit ang finite element method. Laing sukdanan alang sa pagdugang sa kapuslanan sa usa ka spring mao ang pagtaas sa enerhiya nga matipigan niini. Kini nga kaso nagsiguro usab nga ang spring magpabilin sa iyang kapuslanan sa dugay nga panahon. Si Rahul ug Rameshkumar17 Naningkamot sa pagpakunhod sa gidaghanon sa spring ug pagdugang sa strain energy sa mga disenyo sa car coil spring. Gigamit usab nila ang genetic algorithms sa panukiduki sa optimization.
Sama sa makita, ang mga parameter sa pagtuon sa pag-optimize managlahi gikan sa sistema ngadto sa sistema. Sa kinatibuk-an, ang mga parameter sa stiffness ug shear stress importante sa usa ka sistema diin ang load nga gidala niini mao ang nagtino nga hinungdan. Ang pagpili sa materyal gilakip sa sistema sa limitasyon sa gibug-aton nga adunay kini nga duha ka mga parameter. Sa laing bahin, ang natural nga mga frequency gisusi aron malikayan ang mga resonance sa mga sistema nga adunay taas nga dinamiko. Sa mga sistema diin ang utility hinungdanon, ang enerhiya gi-maximize. Sa mga pagtuon sa pag-optimize, bisan kung ang FEM gigamit alang sa mga analytical nga pagtuon, makita nga ang mga metaheuristic algorithm sama sa genetic algorithm14,18 ug ang gray wolf algorithm19 gigamit kauban ang klasikal nga pamaagi sa Newton sulod sa usa ka range sa pipila ka mga parameter. Ang mga metaheuristic algorithm naugmad base sa natural nga mga pamaagi sa pagpahiangay nga nagkaduol sa labing maayo nga estado sa mubo nga panahon, labi na ubos sa impluwensya sa populasyon20,21. Uban sa usa ka random nga pag-apod-apod sa populasyon sa lugar sa pagpangita, ilang gilikayan ang lokal nga optima ug mobalhin padulong sa global nga optima22. Busa, sa bag-ohay nga mga tuig kini kanunay nga gigamit sa konteksto sa tinuod nga mga problema sa industriya23,24.
Ang kritikal nga kaso alang sa mekanismo sa pagpilo nga naugmad niini nga pagtuon mao nga ang mga pako, nga naa sa sirado nga posisyon sa wala pa molupad, moabli sa usa ka piho nga oras human mobiya sa tubo. Pagkahuman niana, ang elemento sa pag-lock nagbabag sa pako. Busa, ang mga spring dili direktang makaapekto sa dinamika sa paglupad. Niini nga kaso, ang tumong sa pag-optimize mao ang pag-maximize sa gitipigan nga enerhiya aron mapadali ang paglihok sa spring. Ang diametro sa roll, diametro sa wire, gidaghanon sa mga roll ug deflection gihubit isip mga parameter sa pag-optimize. Tungod sa gamay nga gidak-on sa spring, ang gibug-aton wala giisip nga usa ka tumong. Busa, ang tipo sa materyal gihubit nga pirmi. Ang margin of safety alang sa mga mekanikal nga deformation gitino isip usa ka kritikal nga limitasyon. Dugang pa, ang mga limitasyon sa variable nga gidak-on nalambigit sa sakup sa mekanismo. Ang pamaagi sa BA metaheuristic gipili isip pamaagi sa pag-optimize. Gipalabi ang BA tungod sa flexible ug yano nga istruktura niini, ug tungod sa mga pag-uswag niini sa panukiduki sa mekanikal nga pag-optimize25. Sa ikaduhang bahin sa pagtuon, ang detalyado nga mga ekspresyon sa matematika gilakip sa balangkas sa sukaranan nga disenyo ug disenyo sa spring sa mekanismo sa pagpilo. Ang ikatulo nga bahin naglangkob sa algorithm sa pag-optimize ug mga resulta sa pag-optimize. Ang Kapitulo 4 nagpahigayon og pag-analisar sa programa sa ADAMS. Ang kaangayan sa mga spring gisusi sa dili pa ang produksiyon. Ang katapusang seksyon naglangkob sa mga resulta sa eksperimento ug mga imahe sa pagsulay. Ang mga resulta nga nakuha sa pagtuon gitandi usab sa miaging trabaho sa mga tagsulat gamit ang pamaagi sa DOE.
Ang mga pako nga naugmad niini nga pagtuon kinahanglan nga mopilo padulong sa nawong sa rocket. Ang mga pako motuyok gikan sa gipilo ngadto sa wala gibuklad nga posisyon. Alang niini, usa ka espesyal nga mekanismo ang naugmad. Sa fig. 1 nagpakita sa gipilo ug wala gibuklad nga konfigurasyon5 sa sistema sa koordinasyon sa rocket.
Sa hulagway 2, makita ang sectional view sa mekanismo. Ang mekanismo gilangkoban sa daghang mekanikal nga mga parte: (1) main body, (2) wing shaft, (3) bearing, (4) lock body, (5) lock bush, (6) stop pin, (7) torsion spring ug (8) compression springs. Ang wing shaft (2) konektado sa torsion spring (7) pinaagi sa locking sleeve (4). Ang tanang tulo ka parte dungan nga motuyok human molupad ang rocket. Uban niining rotational movement, ang mga pako mobalik sa ilang katapusang posisyon. Human niana, ang pin (6) gipaandar sa compression spring (8), sa ingon gibabagan ang tibuok mekanismo sa locking body (4)5.
Ang elastic modulus (E) ug shear modulus (G) mao ang mga importanteng parametro sa disenyo sa spring. Niini nga pagtuon, ang high carbon spring steel wire (Music wire ASTM A228) ang gipili isip materyal sa spring. Ang ubang mga parametro mao ang diametro sa wire (d), average coil diameter (Dm), gidaghanon sa mga coil (N) ug spring deflection (xd para sa compression springs ug θ para sa torsion springs)26. Ang gitipigan nga enerhiya para sa compression springs \({(SE}_{x})\) ug torsion (\({SE}_{\theta}\)) springs mahimong makalkulo gikan sa equation. (1) ug (2)26. (Ang shear modulus (G) nga bili para sa compression spring kay 83.7E9 Pa, ug ang elastic modulus (E) nga bili para sa torsion spring kay 203.4E9 Pa.)
Ang mekanikal nga mga dimensyon sa sistema direktang nagtino sa geometric nga mga limitasyon sa spring. Dugang pa, ang mga kondisyon diin mahimutang ang rocket kinahanglan usab nga tagdon. Kini nga mga hinungdan nagtino sa mga limitasyon sa mga parameter sa spring. Laing importante nga limitasyon mao ang safety factor. Ang kahulugan sa usa ka safety factor gihulagway sa detalye ni Shigley et al.26. Ang compression spring safety factor (SFC) gihubit isip ang pinakataas nga gitugot nga stress nga gibahin sa stress sa padayon nga gitas-on. Ang SFC mahimong makalkulo gamit ang mga equation. (3), (4), (5) ug (6)26. (Para sa materyal sa spring nga gigamit niini nga pagtuon, \({S}_{sy}=980 MPa\)). Ang F nagrepresentar sa puwersa sa equation ug ang KB nagrepresentar sa Bergstrasser factor nga 26.
Ang torsion safety factor sa usa ka spring (SFT) gihubit nga M gibahin sa k. Ang SFT mahimong kalkulado gikan sa equation. (7), (8), (9) ug (10)26. (Para sa materyal nga gigamit niini nga pagtuon, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)). Sa equation, ang M gigamit para sa torque, ang \({k}^{^{\prime}}\) gigamit para sa spring constant (torque/rotation), ug ang Ki gigamit para sa stress correction factor.
Ang pangunang tumong sa pag-optimize niini nga pagtuon mao ang pag-maximize sa enerhiya sa spring. Ang objective function gipormula aron makit-an ang \(\overrightarrow{\{X\}}\) nga nag-maximize sa \(f(X)\). Ang \({f}_{1}(X)\) ug \({f}_{2}(X)\) mao ang mga energy function sa compression ug torsion spring, matag usa. Ang gikalkulo nga mga variable ug function nga gigamit alang sa optimization gipakita sa mosunod nga mga equation.
Ang nagkalain-laing mga limitasyon nga gibutang sa disenyo sa spring gihatag sa mosunod nga mga equation. Ang mga equation (15) ug (16) nagrepresentar sa mga safety factor para sa compression ug torsion spring, matag usa. Niini nga pagtuon, ang SFC kinahanglan nga mas dako o katumbas sa 1.2 ug ang SFT kinahanglan nga mas dako o katumbas sa θ26.
Ang BA nadasig sa mga estratehiya sa pagpangita og polen sa mga putyukan27. Ang mga putyukan mangita pinaagi sa pagpadala og dugang nga mga foragers ngadto sa tabunok nga mga umahan sa polen ug gamay nga mga foragers ngadto sa dili kaayo tabunok nga mga umahan sa polen. Busa, makab-ot ang pinakadako nga kahusayan gikan sa populasyon sa putyukan. Sa laing bahin, ang mga scout bees nagpadayon sa pagpangita og bag-ong mga lugar sa polen, ug kung adunay mas produktibo nga mga lugar kaysa kaniadto, daghang mga foragers ang ipadala niining bag-ong lugar28. Ang BA gilangkoban sa duha ka bahin: lokal nga pagpangita ug global nga pagpangita. Ang lokal nga pagpangita mangita og dugang nga mga komunidad nga duol sa minimum (elite sites), sama sa mga putyukan, ug gamay nga pagpangita alang sa ubang mga lugar (optimum o pinili nga mga lugar). Usa ka arbitraryong pagpangita ang gihimo sa global nga bahin sa pagpangita, ug kung makit-an ang maayong mga kantidad, ang mga estasyon ibalhin sa lokal nga bahin sa pagpangita sa sunod nga iterasyon. Ang algorithm adunay pipila ka mga parameter: ang gidaghanon sa mga scout bees (n), ang gidaghanon sa mga lokal nga search sites (m), ang gidaghanon sa mga elite sites (e), ang gidaghanon sa mga foragers sa elite sites (nep), ang gidaghanon sa mga foragers sa optimal nga mga lugar. Lugar (nsp), gidak-on sa kasilinganan (ngh), ug gidaghanon sa mga iterasyon (I)29. Ang BA pseudocode gipakita sa Hulagway 3.
Ang algorithm naningkamot nga molihok tali sa \({g}_{1}(X)\) ug \({g}_{2}(X)\). Ingon usa ka resulta sa matag iterasyon, ang labing maayo nga mga kantidad gitino ug ang usa ka populasyon gitigum palibot niini nga mga kantidad aron makuha ang labing kaayo nga mga kantidad. Ang mga pagdili gisusi sa mga seksyon sa lokal ug global nga pagpangita. Sa usa ka lokal nga pagpangita, kung kini nga mga hinungdan angay, ang kantidad sa enerhiya gikalkulo. Kung ang bag-ong kantidad sa enerhiya mas dako kaysa sa labing maayo nga kantidad, i-assign ang bag-ong kantidad sa labing maayo nga kantidad. Kung ang labing maayo nga kantidad nga nakit-an sa resulta sa pagpangita mas dako kaysa sa kasamtangan nga elemento, ang bag-ong elemento ilakip sa koleksyon. Ang block diagram sa lokal nga pagpangita gipakita sa Figure 4.
Ang populasyon usa sa mga importanteng parametro sa BA. Makita gikan sa mga nangaging pagtuon nga ang pagpalapad sa populasyon makapakunhod sa gidaghanon sa mga iterasyon nga gikinahanglan ug makadugang sa posibilidad sa kalampusan. Bisan pa, ang gidaghanon sa mga functional assessment nagkadaghan usab. Ang presensya sa daghang gidaghanon sa mga elite site dili kaayo makaapekto sa performance. Ang gidaghanon sa mga elite site mahimong ubos kung dili kini zero30. Ang gidak-on sa populasyon sa scout bee (n) kasagaran gipili tali sa 30 ug 100. Niini nga pagtuon, ang 30 ug 50 nga mga senaryo gipadagan aron mahibal-an ang angay nga gidaghanon (Talaan 2). Ang ubang mga parametro gitino depende sa populasyon. Ang gidaghanon sa mga napili nga site (m) kay (gibana-bana) 25% sa gidak-on sa populasyon, ug ang gidaghanon sa mga elite site (e) taliwala sa mga napili nga site kay 25% sa m. Ang gidaghanon sa mga feeding bees (gidaghanon sa mga pagpangita) gipili nga 100 para sa elite plots ug 30 para sa ubang lokal nga plots. Ang pagpangita sa silingan mao ang sukaranang konsepto sa tanang evolutionary algorithms. Niini nga pagtuon, gigamit ang tapering neighbors method. Kini nga pamaagi nagpamenos sa gidak-on sa kasilinganan sa usa ka piho nga gikusgon sa matag iterasyon. Sa umaabot nga mga iterasyon, ang mas gagmay nga mga kantidad sa kasilinganan30 mahimong magamit alang sa mas tukma nga pagpangita.
Alang sa matag senaryo, napulo ka sunod-sunod nga mga pagsulay ang gihimo aron masusi ang pagka-masubli sa algorithm sa pag-optimize. Sa fig. 5 gipakita ang mga resulta sa pag-optimize sa torsion spring para sa scheme 1, ug sa fig. 6 – para sa scheme 2. Ang datos sa pagsulay gihatag usab sa mga lamesa 3 ug 4 (usa ka lamesa nga adunay mga resulta nga nakuha para sa compression spring anaa sa Supplementary Information S1). Ang populasyon sa mga putyukan nagpakusog sa pagpangita alang sa maayong mga kantidad sa unang iterasyon. Sa senaryo 1, ang mga resulta sa pipila ka mga pagsulay ubos sa maximum. Sa Senaryo 2, makita nga ang tanan nga mga resulta sa pag-optimize hapit na sa maximum tungod sa pagtaas sa populasyon ug uban pang may kalabutan nga mga parameter. Makita nga ang mga kantidad sa Senaryo 2 igo na alang sa algorithm.
Sa pagkuha sa pinakataas nga kantidad sa enerhiya sa mga iterasyon, usa ka safety factor ang gihatag usab isip usa ka pagpugong alang sa pagtuon. Tan-awa ang lamesa alang sa safety factor. Ang mga kantidad sa enerhiya nga nakuha gamit ang BA gitandi sa nakuha gamit ang 5 DOE nga pamaagi sa Talaan 5. (Para sa kadali sa paghimo, ang gidaghanon sa mga liko (N) sa torsion spring kay 4.9 imbes nga 4.88, ug ang deflection (xd) kay 8 mm imbes nga 7.99 mm sa compression spring.) Makita nga ang BA mas maayo nga Resulta. Gisusi sa BA ang tanan nga mga kantidad pinaagi sa lokal ug global nga mga pagpangita. Niining paagiha mas paspas niyang masulayan ang daghang mga alternatibo.
Niini nga pagtuon, gigamit si Adams sa pag-analisar sa paglihok sa mekanismo sa pako. Si Adams gihatagan una og 3D nga modelo sa mekanismo. Dayon, gihubit ang usa ka spring nga adunay mga parameter nga gipili sa miaging seksyon. Dugang pa, adunay ubang mga parameter nga kinahanglan nga ihubit alang sa aktuwal nga pag-analisar. Kini ang mga pisikal nga parameter sama sa mga koneksyon, mga kabtangan sa materyal, kontak, friction, ug grabidad. Adunay usa ka swivel joint taliwala sa blade shaft ug sa bearing. Adunay 5-6 ka cylindrical joints. Adunay 5-1 ka fixed joints. Ang pangunang lawas hinimo sa aluminum nga materyal ug fixed. Ang materyal sa nahabilin nga mga bahin mao ang asero. Pilia ang coefficient of friction, contact stiffness ug giladmon sa penetration sa friction surface depende sa klase sa materyal. (stainless steel AISI 304) Niini nga pagtuon, ang kritikal nga parameter mao ang oras sa pag-abli sa mekanismo sa pako, nga kinahanglan nga ubos sa 200 ms. Busa, bantayi ang oras sa pag-abli sa pako atol sa pag-analisar.
Ingon resulta sa pag-analisar ni Adams, ang oras sa pag-abli sa mekanismo sa pako kay 74 milliseconds. Ang mga resulta sa dinamikong simulasyon gikan sa 1 hangtod 4 gipakita sa Figure 7. Ang unang hulagway sa Figure 5 mao ang oras sa pagsugod sa simulasyon ug ang mga pako anaa sa posisyon sa paghulat alang sa pagpilo. (2) Nagpakita sa posisyon sa pako human sa 40ms kung ang pako nakatuyok na og 43 degrees. (3) nagpakita sa posisyon sa pako human sa 71 milliseconds. Usab sa katapusang hulagway (4) nagpakita sa katapusan sa pagtuyok sa pako ug sa posisyon sa pag-abli. Ingon resulta sa dinamikong pag-analisar, naobserbahan nga ang mekanismo sa pag-abli sa pako mas mubo kaysa sa target nga kantidad nga 200 ms. Dugang pa, sa pag-sukod sa mga spring, ang mga limitasyon sa kaluwasan gipili gikan sa labing taas nga mga kantidad nga girekomenda sa literatura.
Human sa pagkompleto sa tanang pagtuon sa disenyo, pag-optimize, ug simulation, usa ka prototype sa mekanismo ang gihimo ug gi-integrate. Ang prototype gisulayan dayon aron mapamatud-an ang mga resulta sa simulation. Una, i-secure ang pangunang kabhang ug pil-a ang mga pako. Dayon ang mga pako gibuhian gikan sa gipilo nga posisyon ug gihimo ang usa ka video sa pagtuyok sa mga pako gikan sa gipilo nga posisyon ngadto sa gi-deploy nga posisyon. Ang timer gigamit usab sa pag-analisar sa oras atol sa pagrekord sa video.
Sa hulagway 8, makita ang mga video frame nga ginumerohan og 1-4. Ang frame number 1 sa hulagway nagpakita sa gutlo sa pagbuhi sa gipilo nga mga pako. Kini nga gutlo giisip nga inisyal nga gutlo sa oras nga t0. Ang mga frame 2 ug 3 nagpakita sa mga posisyon sa mga pako 40 ms ug 70 ms human sa inisyal nga gutlo. Sa pag-analisar sa mga frame 3 ug 4, makita nga ang paglihok sa pako molig-on 90 ms human sa t0, ug ang pag-abli sa pako nahuman tali sa 70 ug 90 ms. Kini nga sitwasyon nagpasabot nga ang simulation ug prototype testing parehong naghatag og halos parehas nga oras sa pag-deploy sa pako, ug ang disenyo nakab-ot ang mga kinahanglanon sa performance sa mekanismo.
Niini nga artikulo, ang torsion ug compression springs nga gigamit sa wing folding mechanism gi-optimize gamit ang BA. Ang mga parameter dali nga maabot sa pipila ka mga iteration. Ang torsion spring gi-rate sa 1075 mJ ug ang compression spring gi-rate sa 37.24 mJ. Kini nga mga kantidad 40-50% nga mas maayo kaysa sa miaging mga pagtuon sa DOE. Ang spring gi-integrate sa mekanismo ug gi-analisa sa ADAMS program. Sa dihang gi-analisa, nakit-an nga ang mga pako miabli sulod sa 74 milliseconds. Kini nga kantidad mas ubos kaysa target sa proyekto nga 200 milliseconds. Sa sunod nga eksperimental nga pagtuon, ang oras sa pag-on gisukod nga mga 90 ms. Kini nga 16 millisecond nga kalainan tali sa mga pag-analisa mahimong tungod sa mga hinungdan sa palibot nga wala gimodelo sa software. Gituohan nga ang algorithm sa pag-optimize nga nakuha isip resulta sa pagtuon magamit alang sa lainlaing mga disenyo sa spring.
Ang materyal sa spring gitino nang daan ug wala gigamit isip variable sa optimization. Tungod kay daghang lain-laing klase sa spring ang gigamit sa mga eroplano ug mga rocket, ang BA gamiton sa pagdesinyo sa ubang klase sa spring gamit ang lain-laing materyales aron makab-ot ang labing maayong disenyo sa spring sa umaabot nga panukiduki.
Among gideklarar nga kini nga manuskrito orihinal, wala pa mapublikar kaniadto, ug wala karon gikonsiderar alang sa publikasyon sa ubang lugar.
Ang tanang datos nga namugna o gisusi niini nga pagtuon gilakip niining gipatik nga artikulo [ug dugang nga impormasyon].
Min, Z., Kin, VK ug Richard, LJ Modernisasyon sa Ayroplano sa konsepto sa airfoil pinaagi sa radikal nga mga pagbag-o sa heometriko. IES J. Bahin A Sibilisasyon. komposisyon. proyekto. 3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. ug Bhushan, B. Usa ka kinatibuk-ang pagtan-aw sa pako sa likod sa bakukang: istruktura, mekanikal nga mga kabtangan, mekanismo, ug biyolohikal nga inspirasyon. J. Mecha. Kinaiya. Biomedical Science. alma mater. 94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A., ug Zhang, F. Disenyo ug pag-analisar sa usa ka mekanismo sa pagpilo sa propulsyon para sa usa ka hybrid powered underwater glider. Ocean Engineering 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS ug Prithvi, K. Disenyo ug Pag-analisar sa usa ka Helicopter Horizontal Stabilizer Folding Mechanism. internal J. Ing. storage tank. teknolohiya. (IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. ug Sahin, M. Pag-optimize sa mekanikal nga mga parametro sa usa ka disenyo sa pako sa folding rocket gamit ang pamaagi sa disenyo sa eksperimento. internal J. Model. optimization. 9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, XD Pamaagi sa Disenyo, Pagtuon sa Pagganap, ug Proseso sa Paggama sa Composite Coil Springs: Usa ka Pagrepaso. compose. composition. 252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. ug Khaddar M. Dinamikong pag-optimize sa disenyo sa mga coil spring. I-apply para sa tunog. 77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M., ug Mascle, K. Usa ka pamaagi alang sa pag-optimize sa disenyo sa mga tension spring. usa ka kompyuter. aplikasyon sa pamaagi. fur. proyekto. 191(8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. ug Trochu F. Labing maayong disenyo sa composite helical springs gamit ang multiobjective optimization. J. Reinf. plastic. compose. 28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB ug Desale, DD Pag-optimize sa mga coil spring sa atubangan nga suspensyon sa tricycle. proseso. tiggama. 20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. ug Bahshesh M. Pag-optimize sa steel coil springs gamit ang composite springs. internal J. Multidisciplinary. ang proyekto sa siyensya. 3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. et al. Pagkat-on mahitungod sa daghang mga parametro nga makaapekto sa static ug dynamic nga performance sa composite coil springs. J. Market. storage tank. 20, 532–550 (2022).
Frank, J. Pag-analisar ug Pag-optimize sa Composite Helical Springs, PhD Thesis, Sacramento State University (2020).
Gu, Z., Hou, X. ug Ye, J. Mga pamaagi sa pagdesinyo ug pag-analisar sa mga nonlinear helical spring gamit ang kombinasyon sa mga pamaagi: finite element analysis, Latin hypercube limited sampling, ug genetic programming. proseso. Fur Institute. proyekto. CJ Mecha. proyekto. ang siyensya. 235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L., et al. Mapasibo nga Spring Rate Carbon Fiber Multi-Strand Coil Springs: Usa ka Pagtuon sa Disenyo ug Mekanismo. J. Market. tangke sa pagtipig. 9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS ug Jagtap ST Pag-optimize sa gibug-aton sa mga compression helical spring. internal J. Innov. tangke sa pagtipig. Multidisciplinary. 2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS ug Rameshkumar, K. Multipurpose optimization ug numerical simulation sa mga coil spring para sa mga aplikasyon sa awto. alma mater. proseso karon. 46. ​​4847–4853 (2021).
Bai, JB et al. Pagpasabot sa Labing Maayong Pamaagi – Labing Maayong Disenyo sa Composite Helical Structures Gamit ang Genetic Algorithms. compose. composition. 268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M., ug Gokche, H. Gamit ang pamaagi sa pag-optimize sa 灰狼 base sa pag-optimize sa minimum nga volume sa disenyo sa compression spring, Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21–27 (2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. ug Sait, SM Metaheuristics gamit ang daghang ahente aron ma-optimize ang mga pag-crash. internal J. Veh. dec. 80(2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR ug Erdash, MU Bag-ong hybrid Taguchi-salpa group optimization algorithm para sa kasaligang disenyo sa tinuod nga mga problema sa inhenyeriya. alma mater. pagsulay. 63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR ug Sait SM Kasaligang disenyo sa mga mekanismo sa robotic gripper gamit ang bag-ong hybrid grasshopper optimization algorithm. expert. system. 38(3), e12666 (2021).