Hatur nuhun parantos nganjang ka Nature.com. Anjeun nganggo vérsi browser kalayan dukungan CSS anu terbatas. Tabung koil stainless steel Pikeun pangalaman anu pangsaéna, kami nyarankeun anjeun nganggo browser anu diénggalan (atanapi mareuman Modeu Kompatibilitas dina Internet Explorer). Salaku tambahan, pikeun mastikeun dukungan anu terus-terusan, kami nunjukkeun situs tanpa gaya sareng JavaScript.
Nampilkeun korsel tilu slide sakaligus. Anggo tombol Sateuacanna sareng Salajengna pikeun ngaléngkah dina tilu slide sakaligus, atanapi anggo tombol slider di tungtungna pikeun ngaléngkah dina tilu slide sakaligus.
Dina ieu panilitian, desain tabung koil stainless steel tina mékanisme tilepan jangjang torsi sareng komprési anu dianggo dina roket dianggap salaku masalah optimasi. Saatos roket ninggalkeun tabung peluncuran, jangjang anu ditutup kedah dibuka sareng diamankeun salami waktos anu tangtu. Tujuan panilitian ieu nyaéta pikeun maksimalkeun énergi anu disimpen dina pegas supados jangjang tiasa nyebarkeun dina waktos anu singget. Dina hal ieu, persamaan énergi dina dua publikasi didefinisikeun salaku fungsi tujuan dina prosés optimasi. Diaméter kawat, diaméter koil, jumlah koil, sareng parameter defleksi anu diperyogikeun pikeun desain pegas didefinisikeun salaku variabel optimasi. Aya wates géométri dina variabel kusabab ukuran mékanisme, ogé wates dina faktor kaamanan kusabab beban anu dibawa ku pegas. Algoritma nyiruan madu (BA) dianggo pikeun ngarengsekeun masalah optimasi ieu sareng ngalaksanakeun desain pegas. Nilai énergi anu diala ku BA langkung unggul tibatan anu diala tina panilitian Desain Ékspérimén (DOE) sateuacana. Pegas sareng mékanisme anu dirancang nganggo parameter anu diala tina optimasi mimitina dianalisis dina program ADAMS. Saatos éta, tés ékspériméntal dilaksanakeun ku cara ngahijikeun pegas anu diproduksi kana mékanisme nyata. Hasil tina tés éta, katingali yén jangjangna dibuka saatos sakitar 90 milidetik. Nilai ieu jauh di handap target proyék 200 milidetik. Salian ti éta, bédana antara hasil analitis sareng ékspériméntal ngan ukur 16 ms.
Dina pesawat sareng kendaraan laut, mékanisme tilepan tabung koil stainless steel penting pisan. Sistem ieu dianggo dina modifikasi sareng konvérsi pesawat pikeun ningkatkeun kinerja sareng kontrol penerbangan. Gumantung kana modeu penerbangan, jangjangna tilepan sareng dibuka sacara béda pikeun ngirangan dampak aerodinamis1. Kaayaan ieu tiasa dibandingkeun sareng gerakan jangjang sababaraha manuk sareng serangga nalika hiber sareng nyilem sadidinten. Nya kitu, glider tilepan sareng dibuka dina kapal selam pikeun ngirangan épék hidrodinamika sareng maksimalkeun penanganan3. Tujuan sanés tina mékanisme ieu nyaéta pikeun nyayogikeun kaunggulan volumetrik pikeun sistem sapertos tilepan baling-baling helikopter 4 pikeun panyimpenan sareng transportasi. Jangjang roket ogé tilepan ka handap pikeun ngirangan rohangan panyimpenan. Ku kituna, langkung seueur misil tiasa disimpen dina daérah anu langkung alit tina peluncur 5. Komponen anu dianggo sacara efektif dina tilepan sareng dibuka biasana nyaéta pegas. Dina waktos tilepan, énergi disimpen di jerona sareng dileupaskeun dina waktos dibuka. Kusabab strukturna anu fléksibel, énergi anu disimpen sareng dileupaskeun disajajarkeun. Pegas utamina dirancang pikeun sistem, sareng desain ieu nampilkeun masalah optimasi6. Kusabab sanaos éta ngawengku rupa-rupa variabel sapertos diaméter kawat, diaméter koil, jumlah lilitan, sudut heliks sareng jinis bahan, aya ogé kriteria sapertos massa, volume, distribusi tegangan minimum atanapi kasadiaan énergi maksimum7.
Panilitian ieu ngajelaskeun desain sareng optimasi pegas pikeun mékanisme tilepan jangjang anu dianggo dina sistem roket. Kusabab aya di jero tabung peluncuran sateuacan hiber, jangjang tetep dilipet dina permukaan roket, sareng saatos kaluar tina tabung peluncuran, jangjangna muka salami waktos anu tangtu sareng tetep dipencet ka permukaan. Prosés ieu penting pisan pikeun fungsi roket anu leres. Dina mékanisme tilepan anu dimekarkeun, bubuka jangjang dilaksanakeun ku pegas torsi, sareng koncian dilaksanakeun ku pegas komprési. Pikeun ngarancang pegas anu cocog, prosés optimasi kedah dilaksanakeun. Dina optimasi pegas, aya rupa-rupa aplikasi dina literatur.
Paredes et al.8 ngahartikeun faktor umur kacapean maksimum salaku fungsi obyektif pikeun desain pegas heliks sareng nganggo metode kuasi-Newtonian salaku metode optimasi. Variabel dina optimasi diidentifikasi salaku diaméter kawat, diaméter koil, jumlah puteran, sareng panjang pegas. Parameter sanés tina struktur pegas nyaéta bahan tina mana éta dijieun. Ku alatan éta, ieu dipertimbangkeun dina studi desain sareng optimasi. Zebdi et al. 9 netepkeun tujuan kaku maksimum sareng beurat minimum dina fungsi obyektif dina studi maranéhanana, dimana faktor beurat signifikan. Dina hal ieu, aranjeunna ngahartikeun bahan pegas sareng sipat géométri salaku variabel. Aranjeunna nganggo algoritma genetik salaku metode optimasi. Dina industri otomotif, beurat bahan mangpaat dina seueur hal, ti kinerja kendaraan dugi ka konsumsi bahan bakar. Minimisasi beurat bari ngaoptimalkeun pegas koil pikeun suspénsi mangrupikeun studi anu terkenal10. Bahshesh sareng Bahshesh11 ngaidéntifikasi bahan sapertos E-glass, karbon sareng Kevlar salaku variabel dina padamelanna dina lingkungan ANSYS kalayan tujuan pikeun ngahontal beurat minimum sareng kakuatan tarik maksimum dina rupa-rupa desain komposit pegas suspénsi. Prosés manufaktur penting pisan dina pamekaran pegas komposit. Ku kituna, rupa-rupa variabel maénkeun peran dina masalah optimasi, sapertos metode produksi, léngkah-léngkah anu dilaksanakeun dina prosésna, sareng runtuyan léngkah-léngkah éta12,13. Nalika ngarancang pegas pikeun sistem dinamis, frékuénsi alami sistem kedah diperhatoskeun. Disarankeun yén frékuénsi alami munggaran pegas sahenteuna 5-10 kali frékuénsi alami sistem pikeun nyingkahan résonansi14. Taktak et al. 7 mutuskeun pikeun ngaminimalkeun massa pegas sareng maksimalkeun frékuénsi alami munggaran salaku fungsi obyektif dina desain pegas koil. Aranjeunna nganggo panéangan pola, titik interior, set aktif, sareng metode algoritma genetik dina alat optimasi Matlab. Panalungtikan analitis mangrupikeun bagian tina panalungtikan desain pegas, sareng Métode Unsur Terbatas populér di daérah ieu15. Patil et al.16 ngembangkeun metode optimasi pikeun ngirangan beurat pegas heliks komprési nganggo prosedur analitis sareng nguji persamaan analitis nganggo metode unsur terhingga. Kriteria sanés pikeun ningkatkeun mangpaat pegas nyaéta paningkatan énergi anu tiasa disimpen. Kasus ieu ogé mastikeun yén pegas tetep kapaké pikeun jangka waktu anu lami. Rahul sareng Rameshkumar17 Narékahan pikeun ngirangan volume pegas sareng ningkatkeun énergi galur dina desain pegas koil mobil. Aranjeunna ogé parantos nganggo algoritma genetik dina panalungtikan optimasi.
Sakumaha anu tiasa ditingali, parameter dina studi optimasi bénten-bénten ti sistem ka sistem. Sacara umum, parameter kaku sareng tegangan geser penting dina sistem dimana beban anu dibawana mangrupikeun faktor anu nangtukeun. Pilihan bahan kalebet dina sistem wates beurat kalayan dua parameter ieu. Di sisi anu sanés, frékuénsi alami dipariksa pikeun nyingkahan résonansi dina sistem anu dinamis pisan. Dina sistem dimana utilitas penting, énergi dimaksimalkeun. Dina studi optimasi, sanaos FEM dianggo pikeun studi analitis, tiasa katingali yén algoritma metaheuristik sapertos algoritma genetik14,18 sareng algoritma serigala abu-abu19 dianggo babarengan sareng metode Newton klasik dina rentang parameter anu tangtu. Algoritma metaheuristik parantos dikembangkeun dumasar kana metode adaptasi alami anu ngadeukeutan kaayaan optimal dina waktos anu singget, khususna dina pangaruh populasi20,21. Kalayan distribusi acak populasi di daérah pamilarian, aranjeunna nyingkahan optima lokal sareng ngalih ka arah optima global22. Ku kituna, dina sababaraha taun ka pengker éta sering dianggo dina kontéks masalah industri nyata23,24.
Kasus kritis pikeun mékanisme tilepan anu dikembangkeun dina panilitian ieu nyaéta jangjang, anu aya dina posisi katutup sateuacan hiber, muka sababaraha waktos saatos ninggalkeun tabung. Saatos éta, unsur konci ngahalangan jangjang. Ku alatan éta, pegas henteu langsung mangaruhan dinamika hiber. Dina hal ieu, tujuan optimasi nyaéta pikeun maksimalkeun énergi anu disimpen pikeun ngagancangkeun gerakan pegas. Diaméter gulungan, diaméter kawat, jumlah gulungan sareng defleksi didefinisikeun salaku parameter optimasi. Kusabab ukuran pegas anu alit, beurat henteu dianggap tujuan. Ku alatan éta, jinis bahan didefinisikeun salaku tetep. Margin kaamanan pikeun deformasi mékanis ditangtukeun salaku watesan kritis. Salaku tambahan, kendala ukuran variabel kalibet dina ruang lingkup mékanisme. Métode metaheuristik BA dipilih salaku metode optimasi. BA dipikaresep kusabab strukturna anu fléksibel sareng saderhana, sareng pikeun kamajuanana dina panilitian optimasi mékanis25. Dina bagian kadua panilitian, éksprési matematis anu lengkep kalebet dina kerangka desain dasar sareng desain pegas mékanisme tilepan. Bagian katilu ngandung algoritma optimasi sareng hasil optimasi. Bab 4 ngalaksanakeun analisis dina program ADAMS. Kasaluyuan pegas dianalisis sateuacan diproduksi. Bagian terakhir ngandung hasil ékspérimén sareng gambar tés. Hasil anu diala dina panilitian ieu ogé dibandingkeun sareng karya pangarang sateuacana nganggo pendekatan DOE.
Jangjang anu dimekarkeun dina ieu panilitian kedah ngalipet ka arah permukaan roket. Jangjang muter tina posisi ngalipet ka posisi teu ngalengkung. Pikeun ieu, mékanisme khusus parantos dikembangkeun. Dina gambar 1 nunjukkeun konfigurasi ngalipet sareng teu ngalengkung5 dina sistem koordinat roket.
Dina gambar 2 nunjukkeun pandangan bagian tina mékanisme. Mékanisme ieu diwangun ku sababaraha bagian mékanis: (1) awak utama, (2) aci jangjang, (3) bantalan, (4) awak konci, (5) rungkun konci, (6) pin eureun, (7) pegas torsi sareng (8) pegas komprési. Aci jangjang (2) disambungkeun kana pegas torsi (7) ngaliwatan selongsong konci (4). Katiluna bagian muter sacara simultan saatos roket lepas landas. Kalayan gerakan rotasi ieu, jangjang muter ka posisi ahirna. Saatos éta, pin (6) diaktipkeun ku pegas komprési (8), sahingga ngahalangan sakabéh mékanisme awak konci (4)5.
Modulus élastis (E) sareng modulus geser (G) mangrupikeun parameter desain konci pikeun pegas. Dina panilitian ieu, kawat baja pegas karbon tinggi (kawat Musik ASTM A228) dipilih salaku bahan pegas. Parameter sanésna nyaéta diaméter kawat (d), diaméter koil rata-rata (Dm), jumlah koil (N) sareng defleksi pegas (xd pikeun pegas komprési sareng θ pikeun pegas torsi)26. Énergi anu disimpen pikeun pegas komprési \({(SE}_{x})\) sareng pegas torsi (\({SE}_{\theta}\)) tiasa diitung tina persamaan. (1) sareng (2)26. (Nilai modulus geser (G) pikeun pegas komprési nyaéta 83.7E9 Pa, sareng nilai modulus élastis (E) pikeun pegas torsi nyaéta 203.4E9 Pa.)
Diménsi mékanis sistem sacara langsung nangtukeun kendala géométri pegas. Salian ti éta, kaayaan dimana roket bakal ditempatkeun ogé kedah diperhatoskeun. Faktor-faktor ieu nangtukeun wates parameter pegas. Watesan penting anu sanés nyaéta faktor kaamanan. Définisi faktor kaamanan dijelaskeun sacara rinci ku Shigley et al.26. Faktor kaamanan pegas komprési (SFC) dihartikeun salaku tegangan maksimum anu diidinan dibagi ku tegangan dina panjang kontinyu. SFC tiasa diitung nganggo persamaan. (3), (4), (5) sareng (6)26. (Pikeun bahan pegas anu dianggo dina panilitian ieu, \({S}_{sy}=980 MPa\)). F ngagambarkeun gaya dina persamaan sareng KB ngagambarkeun faktor Bergstrasser 26.
Faktor kaamanan torsi tina hiji pegas (SFT) dihartikeun salaku M dibagi ku k. SFT tiasa diitung tina persamaan. (7), (8), (9) sareng (10)26. (Pikeun bahan anu dianggo dina panilitian ieu, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)). Dina persamaan, M dianggo pikeun torsi, \({k}^{^{\prime}}\) dianggo pikeun konstanta pegas (torsi/rotasi), sareng Ki dianggo pikeun faktor koréksi tegangan.
Tujuan optimasi utama dina ieu panilitian nyaéta pikeun ngamaksimalkeun énergi pegas. Fungsi tujuan dirumuskeun pikeun milarian \(\overrightarrow{\{X\}}\) anu ngamaksimalkeun \(f(X)\). \({f}_{1}(X)\) sareng \({f}_{2}(X)\) masing-masing mangrupikeun fungsi énergi pegas komprési sareng torsi. Variabel sareng fungsi anu diitung anu dianggo pikeun optimasi dipidangkeun dina persamaan ieu.
Rupa-rupa kendala anu ditempatkeun dina desain pegas dibéré dina persamaan di handap ieu. Persamaan (15) sareng (16) ngagambarkeun faktor kaamanan pikeun pegas komprési sareng torsi, masing-masing. Dina panilitian ieu, SFC kedah langkung ageung atanapi sami sareng 1.2 sareng SFT kedah langkung ageung atanapi sami sareng θ26.
BA diideuan ku strategi nyiruan néangan sari27. Nyiruan néangan ku cara ngirim leuwih loba panyumput ka kebon sari anu subur jeung leuwih saeutik panyumput ka kebon sari anu kurang subur. Ku kituna, efisiensi panggedéna tina populasi nyiruan kahontal. Di sisi séjén, nyiruan pramuka terus néangan daérah sari anyar, jeung lamun aya daérah anu leuwih produktif ti batan samemehna, loba panyumput bakal diarahkeun ka daérah anyar ieu28. BA diwangun ku dua bagian: panyumputan lokal jeung panyumputan global. Panyumputan lokal néangan leuwih loba komunitas anu deukeut minimum (situs elit), kawas nyiruan, jeung panyumputan anu leuwih saeutik pikeun situs séjén (situs optimal atawa pilih). Panyumputan anu teu dihaja dilakukeun dina bagian panyumputan global, jeung lamun kapanggih nilai anu alus, stasion dipindahkeun ka bagian panyumputan lokal dina iterasi salajengna. Algoritma ngandung sababaraha parameter: jumlah nyiruan pramuka (n), jumlah situs panyumputan lokal (m), jumlah situs elit (e), jumlah panyumputan di situs elit (nep), jumlah panyumputan di daérah optimal. Situs (nsp), ukuran lingkungan (ngh), sareng jumlah iterasi (I)29. Pseudocode BA dipidangkeun dina Gambar 3.
Algoritma ieu nyobian dianggo antara \({g}_{1}(X)\) sareng \({g}_{2}(X)\). Salaku hasil tina unggal iterasi, nilai optimal ditangtukeun sareng populasi dikumpulkeun di sakitar nilai-nilai ieu dina usaha pikeun kéngingkeun nilai anu pangsaéna. Watesan dipariksa dina bagian pamilarian lokal sareng global. Dina pamilarian lokal, upami faktor-faktor ieu luyu, nilai énergi diitung. Upami nilai énergi énggal langkung ageung tibatan nilai optimal, tetapkeun nilai énggal kana nilai optimal. Upami nilai pangsaéna anu kapendak dina hasil pamilarian langkung ageung tibatan unsur ayeuna, unsur énggal bakal dilebetkeun kana koleksi. Diagram blok pamilarian lokal dipidangkeun dina Gambar 4.
Populasi mangrupikeun salah sahiji parameter konci dina BA. Tiasa katingali tina panilitian sateuacana yén ngalegaan populasi ngirangan jumlah iterasi anu diperyogikeun sareng ningkatkeun kamungkinan kasuksésan. Nanging, jumlah penilaian fungsional ogé ningkat. Ayana sajumlah ageung situs elit henteu mangaruhan kinerja sacara signifikan. Jumlah situs elit tiasa rendah upami sanés nol 30. Ukuran populasi nyiruan pramuka (n) biasana dipilih antara 30 sareng 100. Dina panilitian ieu, duanana 30 sareng 50 skenario dijalankeun pikeun nangtukeun jumlah anu pas (Tabel 2). Parameter sanésna ditangtukeun gumantung kana populasi. Jumlah situs anu dipilih (m) nyaéta (kira-kira) 25% tina ukuran populasi, sareng jumlah situs elit (e) di antara situs anu dipilih nyaéta 25% tina m. Jumlah nyiruan anu tuang (jumlah pamilarian) dipilih janten 100 pikeun plot elit sareng 30 pikeun plot lokal sanésna. Pamilarian lingkungan mangrupikeun konsép dasar sadaya algoritma évolusionér. Dina panilitian ieu, metode tatangga tapering dianggo. Métode ieu ngirangan ukuran lingkungan dina laju anu tangtu salami unggal iterasi. Dina iterasi ka hareup, nilai lingkungan anu langkung alit30 tiasa dianggo pikeun pamilarian anu langkung akurat.
Pikeun unggal skenario, sapuluh tés berturut-turut dilaksanakeun pikeun mariksa réproduksibilitas algoritma optimasi. Dina gambar 5 nunjukkeun hasil optimasi pegas torsi pikeun skéma 1, sareng dina gambar 6 - pikeun skéma 2. Data tés ogé dipasihkeun dina tabel 3 sareng 4 (tabel anu ngandung hasil anu diala pikeun pegas komprési aya dina Inpormasi Tambahan S1). Populasi nyiruan ningkatkeun pamilarian nilai anu saé dina iterasi munggaran. Dina skenario 1, hasil sababaraha tés aya di handap maksimum. Dina Skenario 2, tiasa katingali yén sadaya hasil optimasi ngadeukeutan maksimum kusabab paningkatan populasi sareng parameter anu relevan. Éta tiasa katingali yén nilai dina Skenario 2 cekap pikeun algoritma.
Nalika kéngingkeun nilai énergi maksimum dina iterasi, faktor kaamanan ogé disayogikeun salaku kendala pikeun panilitian ieu. Tingali tabel pikeun faktor kaamanan. Nilai énergi anu diala nganggo BA dibandingkeun sareng anu diala nganggo metode 5 DOE dina Tabel 5. (Pikeun gampang dijieun, jumlah puteran (N) tina pegas torsi nyaéta 4,9 tinimbang 4,88, sareng defleksi (xd) nyaéta 8 mm tinimbang 7,99 mm dina pegas komprési.) Éta tiasa katingali yén BA langkung saé Hasilna. BA ngaevaluasi sadaya nilai ngalangkungan pamilarian lokal sareng global. Ku cara kieu anjeunna tiasa nyobian langkung seueur alternatif langkung gancang.
Dina ieu panilitian, Adams dianggo pikeun nganalisis gerakan mékanisme jangjang. Adams mimitina dipasihan modél 3D mékanisme éta. Teras tangtukeun pegas kalayan parameter anu dipilih dina bagian sateuacana. Salian ti éta, sababaraha parameter sanés kedah ditetepkeun pikeun analisis anu saleresna. Ieu mangrupikeun parameter fisik sapertos sambungan, sipat bahan, kontak, gesekan, sareng gravitasi. Aya sambungan puteran antara aci bilah sareng bantalan. Aya 5-6 sambungan silinder. Aya 5-1 sambungan tetep. Awak utama didamel tina bahan aluminium sareng tetep. Bahan sésana bagian nyaéta baja. Pilih koefisien gesekan, kaku kontak sareng jerona penetrasi permukaan gesekan gumantung kana jinis bahan. (stainless steel AISI 304) Dina ieu panilitian, parameter kritis nyaéta waktos muka mékanisme jangjang, anu kedah kirang ti 200 ms. Ku alatan éta, perhatikeun waktos muka jangjang salami analisis.
Hasil tina analisis Adams, waktos muka mékanisme jangjang nyaéta 74 milidetik. Hasil simulasi dinamis ti 1 dugi ka 4 dipidangkeun dina Gambar 7. Gambar munggaran dina Gambar 5 nyaéta waktos mimiti simulasi sareng jangjang aya dina posisi ngantosan tilepan. (2) Némbongkeun posisi jangjang saatos 40ms nalika jangjang parantos muter 43 derajat. (3) nunjukkeun posisi jangjang saatos 71 milidetik. Ogé dina gambar terakhir (4) nunjukkeun tungtung péngkolan jangjang sareng posisi muka. Salaku hasil tina analisis dinamis, dititénan yén mékanisme muka jangjang sacara signifikan langkung pondok tibatan nilai target 200 ms. Salaku tambahan, nalika ngukur pegas, wates kaamanan dipilih tina nilai pangluhurna anu disarankeun dina literatur.
Saatos réngsé sadaya studi desain, optimasi, sareng simulasi, prototipe mékanisme éta diproduksi sareng diintegrasikeun. Prototipe éta teras diuji pikeun mastikeun hasil simulasi. Mimitina amankeun cangkang utama sareng lipatan jangjangna. Teras jangjangna dileupaskeun tina posisi dilipet sareng pidéo didamel tina rotasi jangjang ti posisi dilipet ka posisi anu dipasang. Timer ogé dianggo pikeun nganalisis waktos nalika ngarékam pidéo.
Dina gambar 8 némbongkeun pigura vidéo anu dinomeran 1-4. Pigura nomer 1 dina gambar némbongkeun momen pelepasan jangjang anu dilipet. Momen ieu dianggap momen awal waktu t0. Pigura 2 sareng 3 némbongkeun posisi jangjang 40 ms sareng 70 ms saatos momen awal. Nalika nganalisis pigura 3 sareng 4, tiasa katingali yén gerakan jangjang stabil 90 ms saatos t0, sareng bubuka jangjang réngsé antara 70 sareng 90 ms. Kaayaan ieu hartosna yén simulasi sareng uji coba prototipe masihan waktos panyebaran jangjang anu sami, sareng desain nyumponan sarat kinerja mékanisme.
Dina tulisan ieu, pegas torsi sareng komprési anu dianggo dina mékanisme tilepan jangjang dioptimalkeun nganggo BA. Parameterna tiasa kahontal gancang ku sababaraha iterasi. Pegas torsi dipeunteun dina 1075 mJ sareng pegas komprési dipeunteun dina 37,24 mJ. Nilai-nilai ieu 40-50% langkung saé tibatan panilitian DOE sateuacana. Pegas diintegrasikeun kana mékanisme sareng dianalisis dina program ADAMS. Nalika dianalisis, kapanggih yén jangjang dibuka dina 74 milidetik. Nilai ieu jauh di handap target proyék 200 milidetik. Dina panilitian ékspériméntal salajengna, waktos ngahurungkeun diukur sakitar 90 ms. Bédana 16 milidetik antara analisis ieu tiasa disababkeun ku faktor lingkungan anu henteu dimodelkeun dina parangkat lunak. Dipercaya yén algoritma optimasi anu diala salaku hasil tina panilitian tiasa dianggo pikeun rupa-rupa desain pegas.
Bahan pegas parantos ditetepkeun sateuacanna sareng henteu dianggo salaku variabel dina optimasi. Kusabab seueur jinis pegas anu béda dianggo dina pesawat sareng roket, BA bakal diterapkeun pikeun ngarancang jinis pegas sanés nganggo bahan anu béda pikeun ngahontal desain pegas anu optimal dina panalungtikan ka hareup.
Kami nyatakeun yén naskah ieu asli, teu acan pernah dipedalkeun sateuacanna, sareng ayeuna teu acan dipertimbangkeun pikeun dipedalkeun di tempat sanés.
Sadaya data anu dihasilkeun atanapi dianalisis dina panilitian ieu kalebet dina tulisan anu diterbitkeun ieu [sareng file inpormasi tambahan].
Min, Z., Kin, VK sareng Richard, LJ Modernisasi Pesawat tina konsép airfoil ngaliwatan parobahan géométri radikal. IES J. Bagian A Peradaban. komposisi. proyék. 3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. sareng Bhushan, B. Tinjauan ngeunaan jangjang tukang kumbang: struktur, sipat mékanis, mékanisme, sareng inspirasi biologis. J. Mecha. Paripolah. Élmu Biomédis. almamater. 94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A., sareng Zhang, F. Desain sareng analisis mékanisme propulsi tilepan pikeun pesawat layang handapeun cai anu dikuatkeun ku hibrida. Ocean Engineering 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS sareng Prithvi, K. Desain sareng Analisis Mékanisme Lipet Stabilisator Horisontal Helikopter. internal J. Ing. tangki panyimpenan. téknologi. (IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. sareng Sahin, M. Optimasi parameter mékanis tina desain jangjang roket tilepan nganggo pendekatan desain ékspérimén. internal J. Model. optimasi. 9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, XD Métode Desain, Ulikan Kinerja, sareng Prosés Manufaktur Pegas Koil Komposit: Tinjauan. nyusun. komposisi. 252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. sareng Khaddar M. Optimasi desain dinamis pegas koil. Larapkeun pikeun sora. 77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M., sareng Mascle, K. Prosedur pikeun ngaoptimalkeun desain pegas tegangan. komputer. aplikasi metode. fur. proyék. 191(8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. sareng Trochu F. Desain optimal pegas heliks komposit nganggo optimasi multiobjektif. J. Reinf. plastik. nyusun. 28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB sareng Desale, DD Optimasi pegas koil suspensi hareup roda tilu. prosés. produsén. 20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. sareng Bahshesh M. Optimasi pegas koil baja nganggo pegas komposit. internal J. Multidisiplin. élmu. proyék. 3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. et al. Diajar ngeunaan seueur parameter anu mangaruhan kinerja statis sareng dinamis tina pegas koil komposit. J. Market. tangki panyimpenan. 20, 532–550 (2022).
Frank, J. Analisis sareng Optimasi Pegas Heliks Komposit, Tesis PhD, Universitas Negeri Sacramento (2020).
Gu, Z., Hou, X. sareng Ye, J. Métode pikeun ngarancang sareng nganalisis pegas heliks nonlinier nganggo kombinasi metode: analisis unsur terbatas, sampling terbatas hypercube Latin, sareng pamrograman genetik. prosés. Fur Institute. proyék. CJ Mecha. proyék. élmu. 235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L., et al. Pegas Koil Multi-Strand Serat Karbon anu Laju Pegasna Bisa Disaluyukeun: Studi Desain sareng Mékanisme. J. Market. tangki panyimpenan. 9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS sareng Jagtap ST Optimasi beurat pegas heliks komprési. tangki panyimpenan internal J. Innov. Multidisiplin. 2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS sareng Rameshkumar, K. Optimasi multiguna sareng simulasi numerik pegas koil pikeun aplikasi otomotif. almamater. prosés ayeuna. 46. ​​4847–4853 (2021).
Bai, JB et al. Ngadéfinisikeun Praktik Pangsaéna – Desain Optimal Struktur Heliks Komposit Ngagunakeun Algoritma Genetik. compose. composition. 268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M., sareng Gokche, H. Ngagunakeun metode optimasi 灰狼 dumasar kana optimasi volume minimum tina desain pegas komprési, Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21–27 (2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. sareng Sait, SM Metaheuristics nganggo sababaraha agén pikeun ngaoptimalkeun kacilakaan. internal J. Veh. dec. 80(2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR sareng Erdash, MU Algoritma optimasi grup Taguchi-salpa hibrida anyar pikeun desain anu tiasa dipercaya pikeun masalah rékayasa nyata. almamater. tés. 63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR sareng Sait SM Desain mékanisme gripper robot anu tiasa dipercaya nganggo algoritma optimasi simeut hibrida énggal. ahli. sistem. 38(3), e12666 (2021).