ขอบคุณที่เข้าชม Nature.com คุณกำลังใช้เบราว์เซอร์เวอร์ชันที่มีการรองรับ CSS จำกัด ท่อขดลวดสแตนเลส เพื่อประสบการณ์ที่ดีที่สุด เราขอแนะนำให้คุณใช้เบราว์เซอร์เวอร์ชันล่าสุด (หรือปิดโหมดความเข้ากันได้ใน Internet Explorer) นอกจากนี้ เพื่อให้การสนับสนุนอย่างต่อเนื่อง เราจึงแสดงเว็บไซต์โดยไม่มีสไตล์และ JavaScript
แสดงภาพสไลด์สามภาพพร้อมกัน ใช้ปุ่ม "ก่อนหน้า" และ "ถัดไป" เพื่อเลื่อนดูสไลด์ทีละสามภาพ หรือใช้ปุ่มเลื่อนที่ด้านท้ายเพื่อเลื่อนดูสไลด์ทีละสามภาพ
ในการศึกษาครั้งนี้ การออกแบบสปริงบิดและสปริงอัดของกลไกพับปีกที่ใช้ในจรวดโดยใช้ท่อขดสแตนเลสถือเป็นปัญหาการหาค่าที่เหมาะสมที่สุด หลังจากที่จรวดออกจากท่อปล่อยแล้ว ปีกที่ปิดอยู่จะต้องกางออกและยึดไว้เป็นระยะเวลาหนึ่ง จุดมุ่งหมายของการศึกษาคือการเพิ่มพลังงานที่เก็บไว้ในสปริงให้มากที่สุด เพื่อให้ปีกสามารถกางออกได้ในเวลาที่สั้นที่สุด ในกรณีนี้ สมการพลังงานในเอกสารทั้งสองฉบับถูกกำหนดให้เป็นฟังก์ชันเป้าหมายในกระบวนการหาค่าที่เหมาะสมที่สุด เส้นผ่านศูนย์กลางของลวด เส้นผ่านศูนย์กลางของขดลวด จำนวนขดลวด และพารามิเตอร์การโก่งตัวที่จำเป็นสำหรับการออกแบบสปริงถูกกำหนดให้เป็นตัวแปรในการหาค่าที่เหมาะสมที่สุด มีข้อจำกัดทางเรขาคณิตของตัวแปรเนื่องจากขนาดของกลไก เช่นเดียวกับข้อจำกัดของปัจจัยด้านความปลอดภัยเนื่องจากภาระที่สปริงรับ การใช้อัลกอริธึมผึ้ง (BA) เพื่อแก้ปัญหาการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดนี้และทำการออกแบบสปริง ค่าพลังงานที่ได้จาก BA นั้นดีกว่าค่าที่ได้จากการศึกษาการออกแบบการทดลอง (DOE) ก่อนหน้านี้ สปริงและกลไกที่ออกแบบโดยใช้พารามิเตอร์ที่ได้จากการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดนั้นได้รับการวิเคราะห์ในโปรแกรม ADAMS ก่อน หลังจากนั้น ได้มีการทดสอบโดยการนำสปริงที่ผลิตขึ้นมาไปประกอบเข้ากับกลไกจริง ผลการทดสอบพบว่า ปีกกางออกหลังจากประมาณ 90 มิลลิวินาที ซึ่งค่านี้ต่ำกว่าเป้าหมายของโครงการที่ 200 มิลลิวินาทีมาก นอกจากนี้ ความแตกต่างระหว่างผลการวิเคราะห์และผลการทดลองมีเพียง 16 มิลลิวินาทีเท่านั้น
ในอากาศยานและยานพาหนะทางทะเล กลไกการพับท่อขดสแตนเลสมีความสำคัญอย่างยิ่ง ระบบเหล่านี้ถูกนำไปใช้ในการดัดแปลงและปรับปรุงอากาศยานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบินและการควบคุม ขึ้นอยู่กับโหมดการบิน ปีกจะพับและกางออกแตกต่างกันเพื่อลดผลกระทบทางอากาศพลศาสตร์¹ สถานการณ์นี้สามารถเปรียบเทียบได้กับการเคลื่อนไหวของปีกของนกและแมลงบางชนิดในระหว่างการบินและการดำน้ำในชีวิตประจำวัน ในทำนองเดียวกัน เครื่องร่อนจะพับและกางออกในเรือดำน้ำเพื่อลดผลกระทบทางอุทกพลศาสตร์และเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุม³ วัตถุประสงค์อีกประการหนึ่งของกลไกเหล่านี้คือการให้ข้อได้เปรียบด้านปริมาตรแก่ระบบต่างๆ เช่น การพับใบพัดเฮลิคอปเตอร์⁴ เพื่อการจัดเก็บและการขนส่ง ปีกของจรวดก็พับลงเพื่อลดพื้นที่จัดเก็บเช่นกัน ดังนั้นจึงสามารถวางขีปนาวุธได้มากขึ้นในพื้นที่ที่เล็กลงของแท่นยิง⁵ ส่วนประกอบที่ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในการพับและกางออกมักจะเป็นสปริง ในขณะที่พับ พลังงานจะถูกเก็บไว้ในสปริงและปล่อยออกมาในขณะที่กางออก เนื่องจากโครงสร้างที่ยืดหยุ่น พลังงานที่เก็บและปล่อยออกมาจึงเท่ากัน สปริงได้รับการออกแบบมาสำหรับระบบนี้เป็นหลัก และการออกแบบนี้ทำให้เกิดปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ⁶ เนื่องจากนอกจากจะมีตัวแปรต่างๆ เช่น เส้นผ่านศูนย์กลางของลวด เส้นผ่านศูนย์กลางของขดลวด จำนวนรอบ มุมเกลียว และชนิดของวัสดุแล้ว ยังมีเกณฑ์อื่นๆ เช่น มวล ปริมาตร การกระจายความเค้นขั้นต่ำ หรือพลังงานสูงสุดที่มีอยู่7
งานวิจัยนี้ศึกษาเกี่ยวกับการออกแบบและการปรับปรุงประสิทธิภาพของสปริงสำหรับกลไกการพับปีกที่ใช้ในระบบจรวด ก่อนการบิน ปีกจะพับอยู่บนพื้นผิวของจรวดภายในท่อปล่อย และหลังจากออกจากท่อปล่อยแล้ว ปีกจะกางออกเป็นระยะเวลาหนึ่งและยังคงกดแนบกับพื้นผิว กระบวนการนี้มีความสำคัญต่อการทำงานที่ถูกต้องของจรวด ในกลไกการพับที่พัฒนาขึ้น การกางปีกจะดำเนินการโดยสปริงบิด และการล็อกจะดำเนินการโดยสปริงอัด ในการออกแบบสปริงที่เหมาะสม จำเป็นต้องดำเนินการกระบวนการปรับประสิทธิภาพให้เหมาะสม ในด้านการปรับประสิทธิภาพของสปริง มีการประยุกต์ใช้งานต่างๆ มากมายในเอกสารทางวิชาการ
Paredes et al.8 กำหนดปัจจัยอายุการใช้งานสูงสุดเป็นฟังก์ชันเป้าหมายสำหรับการออกแบบสปริงขด และใช้วิธีการแบบกึ่งนิวตันเป็นวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวแปรในการเพิ่มประสิทธิภาพได้แก่ เส้นผ่านศูนย์กลางของลวด เส้นผ่านศูนย์กลางของขดลวด จำนวนรอบ และความยาวของสปริง พารามิเตอร์อีกประการหนึ่งของโครงสร้างสปริงคือวัสดุที่ใช้ทำ ดังนั้นจึงนำมาพิจารณาในการออกแบบและการศึกษาการเพิ่มประสิทธิภาพ Zebdi et al.9 ตั้งเป้าหมายไว้ที่ความแข็งสูงสุดและน้ำหนักต่ำสุดในฟังก์ชันเป้าหมายในการศึกษาของพวกเขา โดยที่ปัจจัยน้ำหนักมีความสำคัญ ในกรณีนี้ พวกเขากำหนดวัสดุของสปริงและคุณสมบัติทางเรขาคณิตเป็นตัวแปร พวกเขาใช้อัลกอริธึมทางพันธุกรรมเป็นวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ ในอุตสาหกรรมยานยนต์ น้ำหนักของวัสดุมีประโยชน์ในหลายด้าน ตั้งแต่ประสิทธิภาพของยานยนต์ไปจนถึงการสิ้นเปลืองเชื้อเพลิง การลดน้ำหนักในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพสปริงขดสำหรับระบบกันสะเทือนเป็นการศึกษาที่เป็นที่รู้จักกันดี10 Bahshesh และ Bahshesh11 ระบุวัสดุต่างๆ เช่น E-glass, คาร์บอน และ Kevlar เป็นตัวแปรในการทำงานของพวกเขาในสภาพแวดล้อม ANSYS โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ได้น้ำหนักน้อยที่สุดและความแข็งแรงดึงสูงสุดในการออกแบบสปริงแขวนแบบคอมโพสิตต่างๆ กระบวนการผลิตมีความสำคัญอย่างยิ่งในการพัฒนาสปริงคอมโพสิต ดังนั้น ตัวแปรต่างๆ จึงเข้ามามีบทบาทในปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น วิธีการผลิต ขั้นตอนต่างๆ ในกระบวนการ และลำดับของขั้นตอนเหล่านั้น12,13 เมื่อออกแบบสปริงสำหรับระบบไดนามิก ต้องคำนึงถึงความถี่ธรรมชาติของระบบด้วย ขอแนะนำว่าความถี่ธรรมชาติแรกของสปริงควรมีอย่างน้อย 5-10 เท่าของความถี่ธรรมชาติของระบบเพื่อหลีกเลี่ยงการสั่นพ้อง14 Taktak และคณะ 7 ตัดสินใจที่จะลดมวลของสปริงและเพิ่มความถี่ธรรมชาติแรกให้สูงสุดเป็นฟังก์ชันเป้าหมายในการออกแบบสปริงขด พวกเขาใช้วิธีการค้นหารูปแบบ จุดภายใน ชุดแอคทีฟ และอัลกอริทึมทางพันธุกรรมในเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Matlab การวิจัยเชิงวิเคราะห์เป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยการออกแบบสปริง และวิธีการไฟไนต์เอเลเมนต์เป็นที่นิยมในด้านนี้15 Patil และคณะ16 ได้พัฒนาวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อลดน้ำหนักของสปริงขดอัดโดยใช้กระบวนการวิเคราะห์ และทดสอบสมการวิเคราะห์โดยใช้วิธีไฟไนต์เอเลเมนต์ เกณฑ์อีกประการหนึ่งสำหรับการเพิ่มประโยชน์ของสปริงคือการเพิ่มพลังงานที่สปริงสามารถเก็บสะสมได้ กรณีนี้ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าสปริงจะยังคงมีประโยชน์ใช้สอยได้เป็นเวลานาน Rahul และ Rameshkumar17 พยายามลดปริมาตรของสปริงและเพิ่มพลังงานความเครียดในการออกแบบสปริงขดในรถยนต์ พวกเขายังใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมในการวิจัยการเพิ่มประสิทธิภาพด้วย
ดังที่เห็นได้ พารามิเตอร์ในการศึกษาการปรับให้เหมาะสมจะแตกต่างกันไปในแต่ละระบบ โดยทั่วไป พารามิเตอร์ความแข็งและความเค้นเฉือนมีความสำคัญในระบบที่ภาระที่รับเป็นปัจจัยกำหนด การเลือกวัสดุจะรวมอยู่ในระบบจำกัดน้ำหนักด้วยพารามิเตอร์ทั้งสองนี้ ในทางกลับกัน ความถี่ธรรมชาติจะถูกตรวจสอบเพื่อหลีกเลี่ยงการสั่นพ้องในระบบที่มีพลวัตสูง ในระบบที่ประโยชน์ใช้สอยมีความสำคัญ พลังงานจะถูกทำให้สูงสุด ในการศึกษาการปรับให้เหมาะสม แม้ว่า FEM จะถูกใช้สำหรับการศึกษาเชิงวิเคราะห์ แต่จะเห็นได้ว่าอัลกอริทึมเมตาฮิวริสติก เช่น อัลกอริทึมทางพันธุกรรม14,18 และอัลกอริทึมหมาป่าสีเทา19 ถูกนำมาใช้ร่วมกับวิธีนิวตันแบบคลาสสิกภายในช่วงของพารามิเตอร์บางอย่าง อัลกอริทึมเมตาฮิวริสติกได้รับการพัฒนาขึ้นโดยอาศัยวิธีการปรับตัวตามธรรมชาติที่เข้าใกล้สถานะที่เหมาะสมที่สุดในระยะเวลาอันสั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายใต้อิทธิพลของประชากร20,21 ด้วยการกระจายแบบสุ่มของประชากรในพื้นที่ค้นหา พวกมันจะหลีกเลี่ยงจุดเหมาะสมที่สุดเฉพาะที่และเคลื่อนไปสู่จุดเหมาะสมที่สุดทั่วโลก22 ดังนั้น ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาจึงมักถูกนำมาใช้ในบริบทของปัญหาอุตสาหกรรมจริง23,24
กรณีวิกฤตสำหรับกลไกการพับที่พัฒนาขึ้นในงานวิจัยนี้คือ ปีกซึ่งอยู่ในตำแหน่งปิดก่อนการบิน จะกางออกหลังจากออกจากท่อไปแล้วระยะหนึ่ง จากนั้นองค์ประกอบล็อคจะปิดกั้นปีก ดังนั้นสปริงจึงไม่ส่งผลโดยตรงต่อพลศาสตร์การบิน ในกรณีนี้ เป้าหมายของการปรับให้เหมาะสมคือการเพิ่มพลังงานสะสมให้สูงสุดเพื่อเร่งการเคลื่อนที่ของสปริง เส้นผ่านศูนย์กลางของม้วน เส้นผ่านศูนย์กลางของลวด จำนวนม้วน และการโก่งตัวถูกกำหนดให้เป็นพารามิเตอร์การปรับให้เหมาะสม เนื่องจากขนาดของสปริงมีขนาดเล็ก น้ำหนักจึงไม่ได้ถูกพิจารณาเป็นเป้าหมาย ดังนั้นชนิดของวัสดุจึงถูกกำหนดให้เป็นค่าคงที่ ขอบเขตความปลอดภัยสำหรับการเสียรูปทางกลถูกกำหนดให้เป็นข้อจำกัดที่สำคัญ นอกจากนี้ ข้อจำกัดด้านขนาดที่แปรผันได้ยังเกี่ยวข้องกับขอบเขตของกลไก วิธีการเมตาฮิวริสติก BA ถูกเลือกใช้เป็นวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ BA ได้รับความนิยมเนื่องจากโครงสร้างที่ยืดหยุ่นและเรียบง่าย และความก้าวหน้าในการวิจัยการเพิ่มประสิทธิภาพทางกล²⁵ ในส่วนที่สองของงานวิจัยนี้ จะรวมถึงนิพจน์ทางคณิตศาสตร์โดยละเอียดในกรอบของการออกแบบพื้นฐานและการออกแบบสปริงของกลไกการพับ ส่วนที่สามประกอบด้วยอัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพและผลลัพธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ บทที่ 4 ดำเนินการวิเคราะห์ในโปรแกรม ADAMS โดยวิเคราะห์ความเหมาะสมของสปริงก่อนการผลิต ส่วนสุดท้ายประกอบด้วยผลการทดลองและภาพการทดสอบ ผลลัพธ์ที่ได้จากการศึกษาครั้งนี้ยังถูกนำไปเปรียบเทียบกับงานวิจัยก่อนหน้านี้ของผู้เขียนซึ่งใช้วิธีการออกแบบการทดลอง (DOE) ด้วย
ปีกที่พัฒนาขึ้นในงานวิจัยนี้ควรพับเข้าหาพื้นผิวของจรวด ปีกจะหมุนจากตำแหน่งพับไปสู่ตำแหน่งกางออก เพื่อการนี้ จึงได้มีการพัฒนากลไกพิเศษขึ้น รูปที่ 1 แสดงการจัดเรียงตัวในตำแหน่งพับและกางออก5 ในระบบพิกัดของจรวด
รูปที่ 2 แสดงภาพตัดขวางของกลไก กลไกประกอบด้วยชิ้นส่วนกลไกหลายชิ้น: (1) ตัวเรือนหลัก (2) เพลาปีก (3) แบริ่ง (4) ตัวล็อค (5) บูชล็อค (6) หมุดหยุด (7) สปริงบิด และ (8) สปริงอัด เพลาปีก (2) เชื่อมต่อกับสปริงบิด (7) ผ่านปลอกล็อค (4) ชิ้นส่วนทั้งสามจะหมุนพร้อมกันหลังจากจรวดทะยานขึ้น ด้วยการเคลื่อนที่แบบหมุนนี้ ปีกจะหมุนไปยังตำแหน่งสุดท้าย หลังจากนั้น หมุด (6) จะถูกกระตุ้นโดยสปริงอัด (8) ทำให้กลไกทั้งหมดของตัวล็อค (4)5 ถูกบล็อก
โมดูลัสความยืดหยุ่น (E) และโมดูลัสเฉือน (G) เป็นพารามิเตอร์การออกแบบที่สำคัญของสปริง ในการศึกษานี้ เลือกใช้ลวดเหล็กสปริงคาร์บอนสูง (ลวดดนตรี ASTM A228) เป็นวัสดุสปริง พารามิเตอร์อื่นๆ ได้แก่ เส้นผ่านศูนย์กลางลวด (d) เส้นผ่านศูนย์กลางขดลวดเฉลี่ย (Dm) จำนวนขดลวด (N) และการโก่งตัวของสปริง (xd สำหรับสปริงอัด และ θ สำหรับสปริงบิด)26 พลังงานสะสมสำหรับสปริงอัด \({(SE}_{x})\) และสปริงบิด (\({SE}_{\theta}\)) สามารถคำนวณได้จากสมการ (1) และ (2)26 (ค่าโมดูลัสเฉือน (G) สำหรับสปริงอัดคือ 83.7E9 Pa และค่าโมดูลัสความยืดหยุ่น (E) สำหรับสปริงบิดคือ 203.4E9 Pa)
มิติเชิงกลของระบบกำหนดข้อจำกัดทางเรขาคณิตของสปริงโดยตรง นอกจากนี้ ควรคำนึงถึงสภาพแวดล้อมที่จรวดจะตั้งอยู่ด้วย ปัจจัยเหล่านี้เป็นตัวกำหนดขีดจำกัดของพารามิเตอร์สปริง ข้อจำกัดที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือปัจจัยด้านความปลอดภัย คำจำกัดความของปัจจัยด้านความปลอดภัยได้รับการอธิบายโดยละเอียดโดย Shigley et al.26 ปัจจัยด้านความปลอดภัยของสปริงอัด (SFC) ถูกกำหนดให้เป็นความเค้นที่อนุญาตสูงสุดหารด้วยความเค้นตลอดความยาวต่อเนื่อง SFC สามารถคำนวณได้โดยใช้สมการ (3), (4), (5) และ (6)26 (สำหรับวัสดุสปริงที่ใช้ในการศึกษานี้ \({S}_{sy}=980 MPa\)) F แทนแรงในสมการ และ KB แทนปัจจัย Bergstrasser ของ 26
ปัจจัยความปลอดภัยของการบิดของสปริง (SFT) ถูกกำหนดให้เป็น M หารด้วย k SFT สามารถคำนวณได้จากสมการ (7), (8), (9) และ (10)26 (สำหรับวัสดุที่ใช้ในการศึกษานี้ \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)) ในสมการ M ใช้สำหรับแรงบิด \({k}^{^{\prime}}\) ใช้สำหรับค่าคงที่ของสปริง (แรงบิด/การหมุน) และ Ki ใช้สำหรับปัจจัยการแก้ไขความเค้น
เป้าหมายหลักของการปรับให้เหมาะสมในงานวิจัยนี้คือการเพิ่มพลังงานของสปริงให้สูงสุด ฟังก์ชันเป้าหมายถูกกำหนดขึ้นเพื่อหาค่า \(\overrightarrow{\{X\}}\) ที่ทำให้ \(f(X)\) มีค่าสูงสุด โดยที่ \({f}_{1}(X)\) และ \({f}_{2}(X)\) คือฟังก์ชันพลังงานของสปริงอัดและสปริงบิดตามลำดับ ตัวแปรและฟังก์ชันที่ใช้ในการปรับให้เหมาะสมแสดงอยู่ในสมการต่อไปนี้
ข้อจำกัดต่างๆ ที่กำหนดไว้ในการออกแบบสปริงแสดงอยู่ในสมการต่อไปนี้ สมการ (15) และ (16) แสดงถึงปัจจัยความปลอดภัยสำหรับสปริงอัดและสปริงบิดตามลำดับ ในการศึกษานี้ SFC ต้องมากกว่าหรือเท่ากับ 1.2 และ SFT ต้องมากกว่าหรือเท่ากับ θ26
BA ได้รับแรงบันดาลใจจากกลยุทธ์การหาเกสรของผึ้ง27 ผึ้งจะหาเกสรโดยการส่งผึ้งงานจำนวนมากไปยังพื้นที่ที่มีเกสรอุดมสมบูรณ์ และส่งผึ้งงานจำนวนน้อยลงไปยังพื้นที่ที่มีเกสรอุดมสมบูรณ์น้อยกว่า ดังนั้นจึงทำให้ประชากรผึ้งมีประสิทธิภาพสูงสุด ในทางกลับกัน ผึ้งสำรวจจะยังคงมองหาพื้นที่ที่มีเกสรใหม่ๆ และหากมีพื้นที่ที่มีผลผลิตมากกว่าเดิม ผึ้งงานจำนวนมากจะถูกส่งไปยังพื้นที่ใหม่นี้28 BA ประกอบด้วยสองส่วน คือ การค้นหาในพื้นที่และการค้นหาทั่วโลก การค้นหาในพื้นที่จะค้นหาชุมชนที่อยู่ใกล้ค่าต่ำสุด (แหล่งชั้นยอด) มากขึ้น เช่นเดียวกับผึ้ง และค้นหาแหล่งอื่นๆ น้อยลง (แหล่งที่เหมาะสมที่สุดหรือแหล่งที่เลือก) การค้นหาแบบสุ่มจะดำเนินการในส่วนการค้นหาทั่วโลก และหากพบค่าที่ดี สถานีจะถูกย้ายไปยังส่วนการค้นหาในพื้นที่ในการวนซ้ำครั้งถัดไป อัลกอริทึมประกอบด้วยพารามิเตอร์บางอย่าง ได้แก่ จำนวนผึ้งสำรวจ (n) จำนวนแหล่งค้นหาในพื้นที่ (m) จำนวนแหล่งชั้นยอด (e) จำนวนผึ้งงานในแหล่งชั้นยอด (nep) และจำนวนผึ้งงานในพื้นที่ที่เหมาะสมที่สุด ไซต์ (nsp), ขนาดของย่านใกล้เคียง (ngh) และจำนวนรอบการทำซ้ำ (I)29 รหัสเทียม BA แสดงอยู่ในรูปที่ 3
อัลกอริทึมพยายามทำงานระหว่างค่า \({g}_{1}(X)\) และ \({g}_{2}(X)\) ในแต่ละรอบการทำงาน จะมีการกำหนดค่าที่เหมาะสมที่สุด และรวบรวมกลุ่มตัวอย่างรอบๆ ค่าเหล่านี้เพื่อพยายามให้ได้ค่าที่ดีที่สุด มีการตรวจสอบข้อจำกัดในส่วนของการค้นหาแบบโลคอลและแบบโกลบอล ในการค้นหาแบบโลคอล หากปัจจัยเหล่านี้เหมาะสม จะคำนวณค่าพลังงาน หากค่าพลังงานใหม่มากกว่าค่าที่เหมาะสมที่สุด ให้กำหนดค่าใหม่นั้นให้กับค่าที่เหมาะสมที่สุด หากค่าที่ดีที่สุดที่พบในผลการค้นหามากกว่าค่าปัจจุบัน ค่าใหม่นั้นจะถูกเพิ่มเข้าไปในกลุ่มตัวอย่าง แผนภาพบล็อกของการค้นหาแบบโลคอลแสดงในรูปที่ 4
จำนวนประชากรเป็นหนึ่งในพารามิเตอร์สำคัญใน BA จากการศึกษาครั้งก่อนๆ พบว่าการเพิ่มจำนวนประชากรจะช่วยลดจำนวนรอบการทำงานที่จำเป็นและเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จ อย่างไรก็ตาม จำนวนการประเมินการทำงานก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน การมีพื้นที่ชั้นยอดจำนวนมากไม่ได้ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ จำนวนพื้นที่ชั้นยอดอาจมีน้อยได้หากไม่ใช่ศูนย์30 ขนาดของประชากรผึ้งสำรวจ (n) มักจะเลือกอยู่ระหว่าง 30 ถึง 100 ในการศึกษาครั้งนี้ ได้ทำการทดลองทั้งสถานการณ์ 30 และ 50 เพื่อกำหนดจำนวนที่เหมาะสม (ตารางที่ 2) พารามิเตอร์อื่นๆ จะถูกกำหนดขึ้นอยู่กับจำนวนประชากร จำนวนพื้นที่ที่เลือก (m) คือ (โดยประมาณ) 25% ของขนาดประชากร และจำนวนพื้นที่ชั้นยอด (e) ในบรรดาพื้นที่ที่เลือกคือ 25% ของ m จำนวนผึ้งที่หาอาหาร (จำนวนการค้นหา) ถูกเลือกให้เป็น 100 สำหรับแปลงชั้นยอดและ 30 สำหรับแปลงท้องถิ่นอื่นๆ การค้นหาในบริเวณใกล้เคียงเป็นแนวคิดพื้นฐานของอัลกอริทึมวิวัฒนาการทั้งหมด ในการศึกษานี้ใช้วิธีการลดขนาดเพื่อนบ้านแบบค่อยเป็นค่อยไป วิธีนี้จะลดขนาดของพื้นที่ใกล้เคียงลงในอัตราที่กำหนดในแต่ละรอบการทำซ้ำ ในรอบการทำซ้ำถัดไป สามารถใช้ค่าพื้นที่ใกล้เคียงที่เล็กลง30 เพื่อการค้นหาที่แม่นยำยิ่งขึ้น
สำหรับแต่ละสถานการณ์ ได้ทำการทดสอบต่อเนื่องกันสิบครั้งเพื่อตรวจสอบความสามารถในการทำซ้ำของอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม รูปที่ 5 แสดงผลลัพธ์ของการปรับสปริงบิดสำหรับแบบแผนที่ 1 และรูปที่ 6 สำหรับแบบแผนที่ 2 ข้อมูลการทดสอบยังแสดงอยู่ในตารางที่ 3 และ 4 (ตารางที่มีผลลัพธ์ที่ได้สำหรับสปริงอัดอยู่ในข้อมูลเพิ่มเติม S1) ประชากรผึ้งจะเพิ่มความเข้มข้นในการค้นหาค่าที่ดีในรอบแรก ในสถานการณ์ที่ 1 ผลลัพธ์ของการทดสอบบางส่วนต่ำกว่าค่าสูงสุด ในสถานการณ์ที่ 2 จะเห็นได้ว่าผลลัพธ์การปรับให้เหมาะสมทั้งหมดเข้าใกล้ค่าสูงสุดเนื่องจากการเพิ่มขึ้นของประชากรและพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องอื่นๆ จะเห็นได้ว่าค่าในสถานการณ์ที่ 2 นั้นเพียงพอสำหรับอัลกอริธึม
ในการหาค่าพลังงานสูงสุดในการวนซ้ำ จะมีการกำหนดค่าความปลอดภัยไว้เป็นข้อจำกัดในการศึกษาด้วย ดูตารางสำหรับค่าความปลอดภัย ค่าพลังงานที่ได้จากการใช้ BA จะถูกเปรียบเทียบกับค่าที่ได้จากวิธี 5 DOE ในตารางที่ 5 (เพื่อความสะดวกในการผลิต จำนวนรอบ (N) ของสปริงบิดคือ 4.9 แทนที่จะเป็น 4.88 และการโก่งตัว (xd) คือ 8 มม. แทนที่จะเป็น 7.99 มม. ในสปริงอัด) จะเห็นได้ว่า BA ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า BA ประเมินค่าทั้งหมดผ่านการค้นหาแบบโลคอลและโกลบอล ด้วยวิธีนี้จึงสามารถลองทางเลือกต่างๆ ได้เร็วขึ้น
ในการศึกษาครั้งนี้ ได้ใช้โปรแกรม Adams ในการวิเคราะห์การเคลื่อนที่ของกลไกปีก โดยเริ่มจากการให้แบบจำลอง 3 มิติของกลไกแก่โปรแกรม Adams จากนั้นกำหนดสปริงด้วยพารามิเตอร์ที่เลือกไว้ในส่วนก่อนหน้า นอกจากนี้ ยังต้องกำหนดพารามิเตอร์อื่นๆ เพิ่มเติมสำหรับการวิเคราะห์จริง เช่น พารามิเตอร์ทางกายภาพ เช่น การเชื่อมต่อ คุณสมบัติของวัสดุ การสัมผัส แรงเสียดทาน และแรงโน้มถ่วง มีข้อต่อหมุนได้ระหว่างเพลาใบพัดกับแบริ่ง มีข้อต่อทรงกระบอก 5-6 ข้อ และข้อต่อยึด 5-1 ข้อ ตัวเรือนหลักทำจากวัสดุอะลูมิเนียมและยึดอยู่กับที่ ส่วนที่เหลือทำจากเหล็ก เลือกค่าสัมประสิทธิ์แรงเสียดทาน ความแข็งของการสัมผัส และความลึกของการแทรกซึมของพื้นผิวแรงเสียดทานตามชนิดของวัสดุ (เหล็กกล้าไร้สนิม AISI 304) ในการศึกษาครั้งนี้ พารามิเตอร์ที่สำคัญคือเวลาในการเปิดของกลไกปีก ซึ่งต้องน้อยกว่า 200 มิลลิวินาที ดังนั้นจึงต้องให้ความสำคัญกับเวลาในการเปิดปีกในระหว่างการวิเคราะห์
จากผลการวิเคราะห์ของอดัมส์ เวลาในการเปิดกลไกปีกคือ 74 มิลลิวินาที ผลลัพธ์ของการจำลองแบบไดนามิกตั้งแต่ 1 ถึง 4 แสดงในรูปที่ 7 ภาพแรกในรูปที่ 5 คือเวลาเริ่มต้นการจำลองและปีกอยู่ในตำแหน่งรอพับ (2) แสดงตำแหน่งของปีกหลังจาก 40 มิลลิวินาที เมื่อปีกหมุนไป 43 องศา (3) แสดงตำแหน่งของปีกหลังจาก 71 มิลลิวินาที และในภาพสุดท้าย (4) แสดงจุดสิ้นสุดของการหมุนของปีกและตำแหน่งที่เปิดออก จากผลการวิเคราะห์แบบไดนามิก พบว่ากลไกการเปิดปีกนั้นสั้นกว่าค่าเป้าหมาย 200 มิลลิวินาทีอย่างมาก นอกจากนี้ เมื่อกำหนดขนาดสปริง ขีดจำกัดความปลอดภัยถูกเลือกจากค่าสูงสุดที่แนะนำในเอกสารทางวิชาการ
หลังจากเสร็จสิ้นขั้นตอนการออกแบบ การปรับให้เหมาะสม และการจำลองทั้งหมดแล้ว ได้มีการผลิตและประกอบต้นแบบของกลไกขึ้น จากนั้นจึงทำการทดสอบต้นแบบเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์จากการจำลอง เริ่มจากยึดเปลือกหลักให้แน่นและพับปีก จากนั้นจึงปล่อยปีกออกจากตำแหน่งที่พับอยู่ และบันทึกวิดีโอการหมุนของปีกจากตำแหน่งที่พับอยู่ไปยังตำแหน่งที่กางออก นอกจากนี้ยังใช้ตัวจับเวลาเพื่อวิเคราะห์เวลาในระหว่างการบันทึกวิดีโอด้วย
ภาพที่ 8 แสดงเฟรมวิดีโอหมายเลข 1-4 เฟรมที่ 1 ในภาพแสดงช่วงเวลาที่ปีกที่พับอยู่กางออก ช่วงเวลานี้ถือเป็นช่วงเวลาเริ่มต้น t0 เฟรมที่ 2 และ 3 แสดงตำแหน่งของปีก 40 มิลลิวินาที และ 70 มิลลิวินาที หลังจากช่วงเวลาเริ่มต้น เมื่อวิเคราะห์เฟรมที่ 3 และ 4 จะเห็นได้ว่าการเคลื่อนที่ของปีกมีเสถียรภาพ 90 มิลลิวินาที หลังจาก t0 และการกางปีกเสร็จสมบูรณ์ระหว่าง 70 ถึง 90 มิลลิวินาที สถานการณ์นี้หมายความว่าทั้งการจำลองและการทดสอบต้นแบบให้เวลาในการกางปีกที่ใกล้เคียงกัน และการออกแบบเป็นไปตามข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพของกลไก
ในบทความนี้ สปริงบิดและสปริงอัดที่ใช้ในกลไกการพับปีกได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยใช้ BA (Based Analysis) พารามิเตอร์ต่างๆ สามารถเข้าถึงได้อย่างรวดเร็วด้วยการทำซ้ำเพียงไม่กี่ครั้ง สปริงบิดมีค่าพลังงาน 1075 มิลลิจูล และสปริงอัดมีค่าพลังงาน 37.24 มิลลิจูล ค่าเหล่านี้ดีกว่าการศึกษา DOE ก่อนหน้านี้ 40-50% สปริงถูกรวมเข้ากับกลไกและวิเคราะห์ในโปรแกรม ADAMS เมื่อวิเคราะห์แล้ว พบว่าปีกกางออกภายใน 74 มิลลิวินาที ค่านี้ต่ำกว่าเป้าหมายของโครงการที่ 200 มิลลิวินาทีมาก ในการศึกษาทดลองครั้งต่อมา เวลาในการเปิดใช้งานวัดได้ประมาณ 90 มิลลิวินาที ความแตกต่าง 16 มิลลิวินาทีระหว่างการวิเคราะห์อาจเกิดจากปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมที่ไม่ได้จำลองไว้ในซอฟต์แวร์ เชื่อว่าอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมที่ได้จากการศึกษานี้สามารถนำไปใช้กับการออกแบบสปริงต่างๆ ได้
วัสดุของสปริงถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าและไม่ได้ถูกนำมาใช้เป็นตัวแปรในการปรับให้เหมาะสม เนื่องจากมีการใช้สปริงหลายประเภทในเครื่องบินและจรวด ดังนั้นในงานวิจัยในอนาคตจะนำ BA มาใช้ในการออกแบบสปริงประเภทอื่นๆ โดยใช้วัสดุที่แตกต่างกัน เพื่อให้ได้การออกแบบสปริงที่เหมาะสมที่สุด
เราขอรับรองว่าต้นฉบับนี้เป็นผลงานต้นฉบับที่ไม่เคยได้รับการตีพิมพ์มาก่อน และขณะนี้ไม่ได้อยู่ระหว่างการพิจารณาเพื่อตีพิมพ์ที่อื่นใด
ข้อมูลทั้งหมดที่สร้างหรือวิเคราะห์ในงานวิจัยนี้รวมอยู่ในบทความที่ตีพิมพ์นี้แล้ว [และไฟล์ข้อมูลเพิ่มเติม]
Min, Z., Kin, VK และ Richard, LJ การปรับปรุงแนวคิดปีกเครื่องบินให้ทันสมัยด้วยการเปลี่ยนแปลงทางเรขาคณิตอย่างรุนแรง IES J. Part A อารยธรรม. องค์ประกอบ. โครงการ. 3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. และ Bhushan, B. ภาพรวมของปีกหลังของด้วง: โครงสร้าง คุณสมบัติทางกล กลไก และแรงบันดาลใจทางชีววิทยา J. Mecha. Behavior. Biomedical Science. alma mater. 94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A. และ Zhang, F. การออกแบบและการวิเคราะห์กลไกการขับเคลื่อนแบบพับได้สำหรับเครื่องร่อนใต้น้ำแบบไฮบริด วิศวกรรมมหาสมุทร 119, 125–134 (2016)
Kartik, HS และ Prithvi, K. การออกแบบและการวิเคราะห์กลไกการพับแพนหางระดับแนวนอนของเฮลิคอปเตอร์ วารสารวิศวกรรมภายใน (IGERT) 9(05), 110–113 (2020)
Kulunk, Z. และ Sahin, M. การเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ทางกลของการออกแบบปีกจรวดพับได้โดยใช้วิธีการออกแบบการทดลอง Internal Journal of Model. Optimization. 9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, XD วิธีการออกแบบ การศึกษาประสิทธิภาพ และกระบวนการผลิตสปริงขดลวดคอมโพสิต: บทวิจารณ์ compose. composition. 252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. และ Khaddar M. การเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบแบบไดนามิกของสปริงขดลวด ประยุกต์ใช้สำหรับเสียง 77, 178–183 (2014)
Paredes, M., Sartor, M. และ Mascle, K. ขั้นตอนการปรับปรุงการออกแบบสปริงรับแรงดึง การประยุกต์ใช้คอมพิวเตอร์ของวิธีการนี้ fur. project. 191(8-10), 783-797 (2001)
Zebdi O., Bouhili R. และ Trochu F. การออกแบบสปริงเกลียวคอมโพสิตที่เหมาะสมที่สุดโดยใช้การเพิ่มประสิทธิภาพแบบหลายวัตถุประสงค์ J. Reinf. plastic. compose. 28 (14), 1713–1732 (2009)
Pawart, HB และ Desale, DD การเพิ่มประสิทธิภาพของสปริงคอยล์ช่วงล่างด้านหน้าของรถสามล้อ กระบวนการผลิต 20, 428–433 (2018)
Bahshesh M. และ Bahshesh M. การเพิ่มประสิทธิภาพของสปริงขดเหล็กด้วยสปริงคอมโพสิต วารสารภายในสหวิทยาการ โครงการวิทยาศาสตร์ 3(6), 47–51 (2012)
Chen, L. และคณะ เรียนรู้เกี่ยวกับพารามิเตอร์ต่างๆ ที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพเชิงสถิตและเชิงพลวัตของสปริงขดลวดคอมโพสิต วารสารตลาดถังเก็บ 20, 532–550 (2022)
แฟรงค์, เจ. การวิเคราะห์และการปรับปรุงประสิทธิภาพของสปริงเกลียวคอมโพสิต วิทยานิพนธ์ปริญญาเอก มหาวิทยาลัยรัฐแซคราเมนโต (2020)
Gu, Z., Hou, X. และ Ye, J. วิธีการออกแบบและวิเคราะห์สปริงเกลียวแบบไม่เชิงเส้นโดยใช้การผสมผสานวิธีการต่างๆ ได้แก่ การวิเคราะห์องค์ประกอบจำกัด การสุ่มตัวอย่างแบบจำกัดด้วยไฮเปอร์คิวบ์ละติน และการเขียนโปรแกรมเชิงพันธุกรรม กระบวนการ สถาบัน Fur โครงการ CJ Mecha โครงการ วิทยาศาสตร์ 235(22), 5917–5930 (2021)
Wu, L. และคณะ สปริงขดลวดหลายเส้นคาร์บอนไฟเบอร์ที่ปรับอัตราสปริงได้: การศึกษาการออกแบบและกลไก วารสารตลาด ถังเก็บ 9(3), 5067–5076 (2020)
Patil DS, Mangrulkar KS และ Jagtap ST การเพิ่มประสิทธิภาพน้ำหนักของสปริงเกลียวอัดภายใน J. Innov. ถังเก็บแบบสหวิทยาการ 2(11), 154–164 (2016)
Rahul, MS และ Rameshkumar, K. การเพิ่มประสิทธิภาพอเนกประสงค์และการจำลองเชิงตัวเลขของสปริงขดลวดสำหรับการใช้งานในยานยนต์ alma mater. process today. 46. ​​4847–4853 (2021).
Bai, JB และคณะ การกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด – การออกแบบโครงสร้างเกลียวคอมโพสิตที่เหมาะสมที่สุดโดยใช้อัลกอริธึมทางพันธุกรรม compose. composition. 268, 113982 (2021)
Shahin, I., Dorterler, M. และ Gokche, H. การใช้วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ 灰狼 โดยอิงจากการเพิ่มประสิทธิภาพปริมาตรขั้นต่ำของการออกแบบสปริงอัด Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21–27 (2017)
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. และ Sait, SM เมตาฮิวริสติกส์โดยใช้เอเจนต์หลายตัวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการชน Internal J. Veh. dec. 80(2–4), 223–240 (2019)
Yildyz, AR และ Erdash, MU อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพกลุ่ม Taguchi-salpa แบบไฮบริดใหม่สำหรับการออกแบบที่เชื่อถือได้ของปัญหาทางวิศวกรรมจริง การทดสอบของมหาวิทยาลัย 63(2), 157–162 (2021)
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR และ Sait SM การออกแบบกลไกจับยึดหุ่นยนต์ที่เชื่อถือได้โดยใช้อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพตั๊กแตนไฮบริดใหม่ expert. system. 38(3), e12666 (2021)