Cảm ơn bạn đã ghé thăm Nature.com. Bạn đang sử dụng phiên bản trình duyệt có hỗ trợ CSS hạn chế. Ống cuộn bằng thép không gỉ. Để có trải nghiệm tốt nhất, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng trình duyệt được cập nhật (hoặc tắt Chế độ tương thích trong Internet Explorer). Ngoài ra, để đảm bảo hỗ trợ liên tục, chúng tôi hiển thị trang web mà không có kiểu dáng và JavaScript.
Hiển thị đồng thời ba slide dạng băng chuyền. Sử dụng các nút Trước và Tiếp theo để chuyển qua ba slide một lúc, hoặc sử dụng các nút trượt ở cuối để chuyển qua ba slide một lúc.
Trong nghiên cứu này, việc thiết kế lò xo xoắn và nén của cơ cấu gập cánh được sử dụng trong tên lửa được xem như một bài toán tối ưu hóa. Sau khi tên lửa rời khỏi ống phóng, các cánh đã đóng phải được mở ra và cố định trong một khoảng thời gian nhất định. Mục tiêu của nghiên cứu là tối đa hóa năng lượng tích trữ trong lò xo để cánh có thể bung ra trong thời gian ngắn nhất có thể. Trong trường hợp này, phương trình năng lượng trong cả hai ấn phẩm được định nghĩa là hàm mục tiêu trong quá trình tối ưu hóa. Đường kính dây, đường kính cuộn, số vòng xoắn và các thông số độ lệch cần thiết cho thiết kế lò xo được định nghĩa là các biến tối ưu hóa. Có những giới hạn hình học đối với các biến do kích thước của cơ cấu, cũng như giới hạn về hệ số an toàn do tải trọng mà lò xo phải chịu. Thuật toán ong mật (BA) được sử dụng để giải quyết bài toán tối ưu hóa này và thực hiện thiết kế lò xo. Các giá trị năng lượng thu được bằng thuật toán BA vượt trội hơn so với các giá trị thu được từ các nghiên cứu Thiết kế Thí nghiệm (DOE) trước đây. Các lò xo và cơ cấu được thiết kế bằng cách sử dụng các thông số thu được từ quá trình tối ưu hóa được phân tích đầu tiên trong chương trình ADAMS. Sau đó, các thử nghiệm thực nghiệm được tiến hành bằng cách tích hợp các lò xo đã chế tạo 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 200 mili giây 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 cấu gấp ống thép không gỉ đóng vai trò rất quan trọng. Các hệ thống này được sử dụng trong việc sửa đổi và chuyển đổi máy bay để cải thiện hiệu suất bay và khả năng điều khiển. Tùy thuộc vào chế độ bay, cánh sẽ gấp và mở ra theo các cách khác nhau để giảm tác động khí động học1. Tình huống này có thể được so sánh với chuyển động của cánh một số loài chim và côn trùng trong quá trình bay và lặn hàng ngày. Tương tự, tàu lượn gấp và mở ra trong tàu ngầm để giảm tác động thủy động học và tối đa hóa khả năng điều khiển3. Một mục đích khác của các cơ cấu này là mang lại lợi thế về thể tích cho các hệ thống như việc gấp cánh quạt trực thăng4 để lưu trữ và vận chuyển. Cánh của tên lửa cũng gấp xuống để giảm không gian lưu trữ. Do đó, có thể đặt nhiều tên lửa hơn trên một diện tích nhỏ hơn của bệ phóng5. Các bộ phận được sử dụng hiệu quả trong việc gấp và mở thường là lò xo. Tại thời điểm gấp, năng lượng được lưu trữ trong đó và được 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 chủ yếu được thiết kế cho hệ thống, và thiết kế này đặt ra một bài toán tối ưu hóa6. Bởi vì ngoài việc bao gồm nhiều biến số khác nhau như đường kính dây, đường kính cuộn dây, số vòng dây, góc xoắn ốc và loại vật liệu, còn có các tiêu chí như khối lượng, thể tích, phân bố ứng suất tối thiểu hoặc khả năng cung cấp năng lượng tối đa7.
Nghiên cứu này làm sáng tỏ thiết kế và tối ưu hóa lò xo cho cơ cấu gập cánh được sử dụng trong hệ thống tên lửa. Trước khi phóng, cánh tên lửa nằm bên trong ống phóng và được gập lại trên bề mặt tên lửa. Sau khi ra khỏi ống phóng, chúng sẽ mở ra trong một khoảng thời gian nhất định và giữ nguyên trạng thái ép sát bề mặt. Quá trình này rất quan trọng đối với hoạt động đúng đắn của tên lửa. Trong cơ cấu gập được 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, cần phải thực hiện một quá trình tối ưu hóa. Trong lĩnh vực tối ưu hóa lò xo, có nhiều ứng dụng khác nhau trong tài liệu nghiên cứu.
Paredes et al.8 đã định nghĩa hệ số tuổi thọ mỏi tối đa là hàm mục tiêu cho thiết kế lò xo xoắn ốc và sử dụng phương pháp quasi-Newtonian 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 xoắn và chiều dài lò xo. Một thông số khác của cấu trúc lò xo là vật liệu chế tạo. Do đó, yếu tố này đã được xem xét trong các nghiên cứu thiết kế và tối ưu hóa. Zebdi et al.9 đã đặt mục tiêu độ cứng tối đa và trọng lượng tối thiểu trong hàm mục tiêu trong nghiên cứu của họ, trong đó yếu tố trọng lượng rất quan trọng. Trong trường hợp này, họ đã 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 vật liệu rất hữu ích theo nhiều cách, từ hiệu suất xe đến mức tiêu thụ nhiên liệu. Việc giảm thiểu trọng lượng trong khi 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 các 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 đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển lò xo composite. Do đó, nhiều biến số ảnh hưởng đến bài toán tối ưu hóa, chẳng hạn như phương pháp sản xuất, các bước thực hiện trong quy trình và trình tự của các bước đó12,13. Khi thiết kế lò xo cho hệ thống động, tần số tự nhiên của hệ thống phải được tính đến. Nên sử dụng tần số tự nhiên đầu tiên của lò xo ít nhất gấp 5-10 lần tần số tự nhiên của hệ thống để tránh hiện tượng cộng hưởng14. Taktak et al. 7 đã quyết định tối thiểu hóa khối lượng của lò xo và tối đa hóa tần số tự nhiên đầu tiên làm hàm mục tiêu trong thiết kế lò xo cuộn. Họ đã sử dụng các phương pháp tìm kiếm mẫu, điểm nội, tập hợp 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 et al.16 đã phát triển một phương pháp tối ưu hóa để giảm trọng lượng của lò xo xoắn nén bằng cách sử dụng quy trình phân tích và kiểm tra các phương trình phân 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 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 ô tô. Họ cũng đã sử dụng thuật toán di truyền trong nghiên cứu tối ưu hóa.
Như có thể thấy, các tham số trong nghiên cứu tối ưu hóa thay đổi tùy thuộc vào từng hệ thống. Nhìn chung, các tham số độ cứng và ứng suất cắt rất quan trọng trong một hệ thống mà tải trọng mà nó chịu là yếu tố quyết định. Việc lựa chọn vật liệu được bao gồm trong hệ thống giới hạn trọng lượng với hai tham số này. Mặt khác, tần số tự nhiên được kiểm tra để tránh cộng hưởng trong các hệ thống có tính động cao. Trong các hệ thống mà tính hữu dụng là vấn đề quan trọng, năng lượng được tối đa hóa. Trong các nghiên cứu tối ưu hóa, mặc dù phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) được sử dụng cho các nghiên cứu phân tích, nhưng có thể thấy rằng các thuật toán siêu heuristic 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 siêu heuristic được phát triển dựa trên các phương pháp thích nghi tự nhiên tiếp cận trạng thái tối ưu trong một khoảng thời gian ngắn, đặc biệt là dưới ảnh hưởng của quần thể20,21. Với sự phân bố ngẫu nhiên của quần thể trong khu vực tìm kiếm, chúng tránh được các điểm tối ưu cục bộ và tiến tới các điểm tối ưu toàn cục22. Do đó, 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 cấu gấp được phát triển trong nghiên cứu này là các cánh, vốn ở vị trí đóng trước khi bay, sẽ mở ra sau một thời gian nhất định sau khi rời khỏi ống. Sau đó, bộ phận khóa sẽ chặn cánh lại. Do đó, lò xo không ảnh hưởng trực tiếp đến động lực học bay. Trong trường hợp này, mục tiêu của việc tối ưu hóa là tối đa hóa năng lượng tích trữ để tăng tốc chuyển động của lò xo. Đường kính cuộn, đường kính dây, số lượng cuộn và độ lệch được xác định là các tham số tối ưu hóa. Do kích thước nhỏ của lò xo, trọng lượng không được coi là mục tiêu. Do đó, loại vật liệu được xác định là cố định. Biên độ an toàn cho các biến dạng cơ học được xác định là giới hạn quan trọng. Ngoài ra, các ràng buộc về kích thước thay đổi cũng nằm trong phạm vi của cơ cấu. Phương pháp siêu thuật toán 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 của nó 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 ADAMS. Tính phù hợp của lò xo được phân tích trước khi sản xuất. Phần cuối cùng chứa các kết quả thí nghiệm và hình ảnh thử nghiệm. Các kết quả thu được trong nghiên cứu cũng được so sánh với công trình trước đây của các tác giả sử dụng phương pháp DOE.
Các cánh được phát triển trong nghiên cứu này phải gập về phía bề mặt của tên lửa. Các cánh xoay từ vị trí gập sang vị trí mở. Để làm được điều này, một cơ chế đặc biệt đã được phát triển. Hình 1 thể hiện cấu hình gập và mở5 trong hệ tọa độ của tên lửa.
Hình 2 thể hiện mặt cắt của cơ cấu. Cơ cấu bao gồm một số bộ phận cơ khí: (1) thân chính, (2) trục cánh, (3) ổ trục, (4) thân khóa, (5) ống 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 lót khóa (4). Cả ba bộ phận quay đồng thời sau khi tên lửa cất cánh. Với chuyển động quay này, các cánh quay đến vị trí cuối cùng của chúng. Sau đó, chốt (6) được kích hoạt bởi lò xo nén (8), do đó khóa 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 cacbon cao (dây đàn ASTM A228) được chọn làm vật liệu lò xo. Các thông số khác là đường kính dây (d), đường kính vòng xoắn trung bình (Dm), số vòng xoắn (N) và độ lệch lò xo (xd đối với lò xo nén và θ đối với lò xo xoắn)26. Năng lượng tích trữ của 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 mà tên lửa sẽ được đặt cũng cần được xem xét. Những yếu tố này xác định giới hạn của các thông số lò xo. Một giới hạn quan trọng khác là hệ số an toàn. Định nghĩa về hệ số an toàn được mô tả chi tiết bởi Shigley et al.26. Hệ số an toàn của lò xo nén (SFC) được định nghĩa là ứng suất cho phép tối đa chia cho ứng suất trên chiều dài liên tục. SFC có thể được tính bằng cách sử dụng 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 biểu thị lực trong phương trình và KB biểu thị hệ số Bergstrasser của 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 vật liệu được sử dụng trong nghiên cứu này, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)). Trong phương trình, M được sử dụng cho mômen xoắn, \({k}^{^{\prime}}\) được sử dụng cho hằng số lò xo (mômen xoắn/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 \(\overrightarrow{\{X\}}\) sao cho \(f(X)\) đạt giá trị cực đại. \({f}_{1}(X)\) và \({f}_{2}(X)\) lần lượt là các hàm năng lượng của lò xo nén và lò xo xoắn. ​​Các biến và hàm được tính toán dùng cho tối ưu hóa được thể hiện trong các phương trình sau.
Các ràng buộc khác nhau đặt ra cho thiết kế lò xo được đưa ra trong các phương trình sau. Phương trình (15) và (16) lần lượt biểu thị hệ số an toàn cho 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.
Thuật toán BA được lấy cảm hứng từ chiến lược tìm kiếm phấn hoa của ong27. Ong tìm kiếm bằng cách cử nhiều ong thợ đến các cánh đồng phấn hoa màu mỡ và ít ong thợ hơn đến các cánh đồng phấn hoa kém màu mỡ. Nhờ đó, hiệu quả cao nhất từ ​​quần thể ong được đạt được. Mặt khác, ong trinh sát tiếp tục tìm kiếm các khu vực phấn hoa mới, và nếu có các khu vực năng suất hơn trước, nhiều ong thợ sẽ được điều hướng đến khu vực mới này28. Thuật toán BA bao gồm hai phần: tìm kiếm cục bộ và tìm kiếm toàn cục. Tìm kiếm cục bộ tìm kiếm nhiều quần thể gần điểm tối thiểu (vị trí ưu tú), giống như ong, và tìm kiếm ít hơn ở các vị trí khác (vị trí tối ưu hoặc vị trí được chọn). Một tìm kiếm ngẫu nhiên được thực hiện trong phần tìm kiếm toàn cục, và nếu tìm thấy các giá trị tốt, các vị trí sẽ được chuyển sang 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 vị trí tìm kiếm cục bộ (m), số lượng vị trí ưu tú (e), số lượng ong thợ trong các vị trí ưu tú (nep), số lượng ong thợ trong các khu vực tối ưu (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 trong khoảng từ \({g}_{1}(X)\) đến \({g}_{2}(X)\). Kết quả của mỗi lần lặp là các giá trị tối ưu được xác định và một tập hợp các phần tử được tập hợp xung quanh các giá trị này nhằm mục đích tìm ra các giá trị tốt nhất. Các ràng buộc được kiểm tra trong các phần tìm kiếm cục bộ và toàn cục. Trong tìm kiếm cục bộ, nếu các yếu tố này phù hợp, giá trị năng lượng sẽ được tính toán. Nếu giá trị năng lượng mới lớn hơn giá trị tối ưu, hãy gán giá trị mới cho giá trị tối ưu. Nếu giá trị tốt nhất tìm thấy trong kết quả tìm kiếm lớn hơn phần tử hiện tại, phần tử mới sẽ được đưa vào tập hợp. Sơ đồ khối của tìm kiếm cục bộ được thể hiện trong Hình 4.
Số lượng cá thể trong quần thể là một trong những tham số quan trọng trong thuật toán BA. Các nghiên cứu trước đây cho thấy việc mở rộng quần thể làm giảm số lần lặp cần thiết và tăng khả năng thành công. Tuy nhiên, số lượng đánh giá chức năng cũng tăng lên. Sự hiện diện của một số lượng lớn các vị trí ưu tú không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất. Số lượng vị trí ưu tú có thể thấp nếu không phải là 0. Kích thước 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 thực hiện để xác định số lượng phù hợp (Bảng 2). Các tham số khác được xác định tùy thuộc vào quần thể. Số lượng vị trí được chọn (m) xấp xỉ 25% kích thước quần thể, và số lượng vị trí ưu tú (e) trong số các vị trí được chọn là 25% của m. Số lượng ong cho ăn (số lần tìm kiếm) được chọn là 100 cho các ô ưu tú và 30 cho các ô cục bộ khác. Tìm kiếm lân cận là khái niệm cơ bản của tất cả các thuật toán tiến hóa. Trong nghiên cứu này, phương pháp lân cận giảm dần đã được sử dụng. Phương pháp này giảm kích thước vùng lân cận với một tỷ lệ nhất định trong mỗi lần lặp. Trong các lần lặp tiếp theo, các giá trị vùng lân cận nhỏ hơn30 có thể được sử dụng để tìm kiếm chính xác hơn.
Đối với mỗi kịch bản, mười lần thử nghiệm liên tiếp đã được thực hiện để kiểm tra khả năng tái tạo của thuật toán tối ưu hóa. Hình 5 hiển thị kết quả tối ưu hóa lò xo xoắn cho phương án 1, và hình 6 – cho phương án 2. Dữ liệu thử nghiệm cũng được cung cấp trong bảng 3 và 4 (bảng chứa kết quả thu được cho lò xo nén nằm trong Thông tin bổ sung S1). Số lượng 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 thấp hơn giá trị tối đa. Trong kịch bản 2, có thể thấy rằng tất cả các kết quả tối ưu hóa đều đang tiến gần đến giá trị tối đa do sự gia tăng số lượng ong và các tham số liên quan khác. Có thể thấy rằng các giá trị trong kịch bản 2 là đủ cho thuật toán.
Khi thu được giá trị năng lượng tối đa trong các lần lặp, một 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 bằng phương pháp BA được so sánh với các giá trị thu được bằng phương pháp 5DOE trong Bảng 5. (Để dễ chế tạo, số vòng xoắn (N) của lò xo xoắn là 4,9 thay vì 4,88, và độ lệch (xd) là 8 mm thay vì 7,99 mm trong lò xo nén.) Có thể thấy rằng phương pháp BA cho kết quả tốt hơn. BA đánh giá tất cả các giá trị thông qua tra cứu cục bộ và toàn cục. Bằng cách này, nó có thể thử nhiều phương án thay thế nhanh hơn.
Trong nghiên cứu này, phần mềm Adams được sử dụng để phân tích chuyển động của cơ cấu cánh. Đầu tiên, Adams cung cấp mô hình 3D của cơ cấu. Sau đó, xác định một lò xo với các thông số đã chọn ở phần trước. Ngoài ra, cần phải xác định một số thông số khác cho phân tích thực tế. Đó 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 cánh và ổ trục. Có 5-6 khớp trụ. Có 5-1 khớp cố định. Thân chính được làm bằng vật liệu nhôm và được 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. Do đó, cần theo dõi thời gian mở cánh trong quá trình phân tích.
Theo phân tích của Adams, thời gian mở của cơ cấu cánh là 74 mili giây. Kết quả mô phỏng động từ 1 đến 4 được thể hiện trong Hình 7. Hình ảnh đầu tiên trong Hình 5 là thời điểm bắt đầu mô phỏng và cánh đang ở vị trí chờ gập. (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. Hình ảnh cuối cùng (4) cho thấy điểm kết thúc của vòng quay cánh và vị trí mở. Kết quả phân tích động cho thấy cơ cấu mở cánh có thời gian ngắn hơn đáng kể so với giá trị mục tiêu là 200 ms. Ngoài ra, khi tính toán kích thước lò xo, giới hạn an toàn được chọn từ các giá trị cao nhất được khuyến nghị trong tài liệu.
Sau khi hoàn tất tất cả các nghiên cứu thiết kế, tối ưu hóa và mô phỏng, một nguyên mẫu của cơ cấu đã được chế tạo và tích hợp. Nguyên mẫu sau đó được thử nghiệm để xác minh kết quả mô phỏng. Đầu tiên, cố định vỏ chính và gập cánh lại. Sau đó, các cánh được thả ra khỏi vị trí gập và một video được quay lại quá trình quay của cánh từ vị trí gập đến vị trí mở rộng. Đồng hồ bấm giờ cũng được sử dụng để phân tích thời gian trong quá trình quay video.
Hình 8 hiển thị các khung hình video được đánh số từ 1 đến 4. Khung hình số 1 trong hình cho thấy thời điểm bung cánh khi đã gập lại. Thời điểm này được coi là thời điểm ban đầu t0. Khung hình 2 và 3 cho thấy vị trí của cánh sau 40 ms và 70 ms kể từ thời điểm ban đầu. Khi phân tích khung hình 3 và 4, có thể thấy rằng chuyển động của cánh ổn định sau 90 ms kể từ t0, và quá trình bung cánh hoàn tất trong khoảng từ 70 đến 90 ms. Tình huống này có nghĩa là cả mô phỏng và thử nghiệm nguyên mẫu đều cho thời gian bung cánh xấp xỉ nhau, và thiết kế đáp ứng được các yêu cầu về hiệu suất của cơ cấu.
Trong bài viết này, các lò xo xoắn và nén được sử dụng trong cơ cấu gập cánh được tối ưu hóa bằng thuật toán BA. Các thông số có thể đạt được nhanh chóng chỉ với một vài lần lặp. Lò xo xoắn có năng lượng định mức là 1075 mJ và lò xo nén là 37,24 mJ. Các 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 rằng 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 thực nghiệm tiếp theo, thời gian bật được đo là khoảng 90 ms. Sự khác biệt 16 mili giây giữa các phân tích 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 kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng cho nhiều 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. Vì nhiều loại lò xo khác nhau được sử dụng trong máy bay và tên lửa, nên trong nghiên cứu tương lai, thuật toán 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.
Chúng tôi tuyên bố rằng bản thảo này là bản gốc, chưa từng được công bố trước đây và hiện không đang được xem xét để xuất bản ở bất kỳ nơi nào khác.
Tất cả dữ liệu được tạo ra hoặc phân tích trong nghiên cứu này đều được bao gồm trong bài báo 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 triệt để. IES J. Phần A Văn minh. thành phần. 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 nguồn cảm hứng sinh học. Tạp chí Cơ học, Hành vi, Khoa học Y sinh, Đại học Alma Mater, 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 động cơ lai. Kỹ thuật Đại dương 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS và Prithvi, K. Thiết kế và phân tích cơ chế gấp của bộ ổn định ngang máy bay trực thăng. Tạp chí kỹ thuật nội bộ. 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 cách sử dụng phương pháp thiết kế thí nghiệm. Tạp chí nội bộ. Mô hình. 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: Tổng quan. compose. composition. 252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. và Khaddar M. Tối ưu hóa thiết kế động của lò xo cuộn. Ứng dụng cho âm thanh. 77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M., và Mascle, K. Một quy trình để tối ưu hóa thiết kế lò xo căng. Ứng dụng máy tính của phương pháp. Dự án fur. 191(8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. và Trochu F. Thiết kế tối ưu lò xo xoắn ốc composite bằng cách sử dụng tối ưu hóa đa mục tiêu. J. Reinf. plastic. compose. 28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB và Desale, DD Tối ưu hóa lò xo cuộn hệ thống treo trước xe ba bánh. quy trình. nhà sản xuất. 20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. và Bahshesh M. Tối ưu hóa lò xo cuộn thép bằng lò xo composite. Tạp chí nội bộ. 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. Tạp chí Thị trường bể chứa. 20, 532–550 (2022).
Frank, J. Phân tích và tối ưu hóa lò xo xoắn ốc composite, Luận án Tiến sĩ, Đại học Sacramento State (2020).
Gu, Z., Hou, X. và Ye, J. Phương pháp thiết kế và phân tích lò xo xoắn ốc phi tuyến bằng cách kết hợp các phương pháp: phân tích phần tử hữu hạn, lấy mẫu giới hạn siêu lập phương Latinh và lập trình di truyền. quy trình. Viện Fur. dự án. CJ Mecha. dự án. khoa học. 235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L., et al. Lò xo cuộn đa sợi bằng sợi carbon có thể điều chỉnh độ cứng lò xo: ​​Nghiên cứu thiết kế và cơ chế. Tạp chí thị trường bể chứa. 9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS và Jagtap ST Tối ưu hóa trọng lượng của lò xo xoắn nén. Tạp chí nội bộ về 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 lò xo cuộn cho ứng dụng ô tô. alma mater. process today. 46. ​​4847–4853 (2021).
Bai, JB và cộng sự. Xác định phương pháp thực hành tốt nhất – Thiết kế tối ưu các cấu trúc xoắn ốc composite bằng thuật toán di truyền. compose. composition. 268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M., và Gokche, H. Sử dụng phương pháp tối ưu hóa 灰狼 dựa trên tối ưu hóa thể tích tối thiểu của thiết kế lò xo nén, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Ghazi, 3(2), 21–27 (2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. và Sait, SM Siêu thuật toán sử dụng nhiều tác nhân để tối ưu hóa các vụ va chạm. Tạp chí nội bộ về xe cộ. dec. 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. alma mater. test. 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 sử dụng thuật toán tối ưu hóa châu chấu lai mới. chuyên gia. hệ thống. 38(3), e12666 (2021).