AISI 304/304L Stainless steel coil tube kemikal nga sangkap, Pag-optimize sa Folding Wing Spring Parameter Gamit ang Honeybee Algorithm

Salamat sa pagbisita sa Nature.com.Naggamit ka usa ka bersyon sa browser nga adunay limitado nga suporta sa CSS.Alang sa labing kaayo nga kasinatian, among girekomenda nga mogamit ka usa ka bag-ong browser (o i-disable ang Compatibility Mode sa Internet Explorer).Dugang pa, aron masiguro ang padayon nga suporta, gipakita namon ang site nga wala’y mga istilo ug JavaScript.
Ang mga slider nga nagpakita sa tulo ka mga artikulo matag slide.Gamita ang likod ug sunod nga mga buton sa paglihok sa mga slide, o ang slide controller nga mga buton sa katapusan aron sa paglihok sa matag slide.

AISI 304/304L Stainless steel capillary coiled tubing

Ang AISI 304 nga stainless steel coil usa ka produkto sa tanan nga katuyoan nga adunay maayo kaayo nga pagsukol ug kini angay alang sa usa ka halapad nga lainlaing mga aplikasyon nga nanginahanglan maayo nga pagkaporma ug pagka-weldability.

Sheye Metal stocks 304 coils sa 0.3mm sa 16mm gibag-on ug 2B finish, BA finish, No.4 finish anaa kanunay.

Gawas sa tulo ka mga matang sa mga ibabaw, 304 stainless steel coil mahimong ihatod uban sa usa ka lain-laing mga nawong finishes.Ang grade 304 nga stainless adunay duha ka Cr (kasagaran 18%) ug nickel (kasagaran 8%) nga mga metal isip mga nag-unang non-iron constituents.

Kini nga matang sa coils kay kasagaran austenitic stainless steel, iya sa standard Cr-Ni stainless steel pamilya.

Kasagaran kini gigamit alang sa mga gamit sa panimalay ug konsumidor, kagamitan sa kusina, sulud sa sulud ug gawas sa balay, mga handrail, ug mga frame sa bintana, kagamitan sa industriya sa pagkaon ug ilimnon, mga tangke sa pagtipig.

Niini nga pagtuon, ang disenyo sa torsion ug compression spring sa wing folding mechanism nga gigamit sa rocket giisip nga problema sa pag-optimize.Human ang rocket mobiya sa paglusad nga tubo, ang sirado nga mga pako kinahanglan nga ablihan ug masiguro sa usa ka gidugayon nga panahon.Ang tumong sa pagtuon mao ang pagpadako sa enerhiya nga gitipigan sa mga tubod aron ang mga pako maka-deploy sa pinakamubo nga panahon.Sa kini nga kaso, ang equation sa enerhiya sa duha nga mga publikasyon gihubit ingon ang katuyoan nga gimbuhaton sa proseso sa pag-optimize.Ang wire diameter, coil diameter, gidaghanon sa mga coils, ug deflection parameters nga gikinahanglan alang sa spring design gihubit isip optimization variables.Adunay mga geometric nga limitasyon sa mga variable tungod sa gidak-on sa mekanismo, ingon man mga limitasyon sa safety factor tungod sa load nga gidala sa mga tubod.Ang algorithm sa honey bee (BA) gigamit sa pagsulbad niini nga problema sa pag-optimize ug paghimo sa disenyo sa tingpamulak.Ang mga kantidad sa enerhiya nga nakuha sa BA mas labaw sa nakuha gikan sa miaging mga pagtuon sa Design of Experiments (DOE).Ang mga tuburan ug mga mekanismo nga gidisenyo gamit ang mga parameter nga nakuha gikan sa pag-optimize una nga gisusi sa programa sa ADAMS.Pagkahuman niana, gihimo ang mga pagsulay sa eksperimento pinaagi sa paghiusa sa mga gigama nga tubo sa tinuud nga mga mekanismo.Ingon usa ka sangputanan sa pagsulay, naobserbahan nga ang mga pako naablihan pagkahuman sa mga 90 millisecond.Kini nga kantidad ubos kaayo sa target sa proyekto nga 200ms.Dugang pa, ang kalainan tali sa analytical ug experimental nga mga resulta mao lamang ang 16 ms.
Sa eroplano ug mga sakyanan sa dagat, ang mga mekanismo sa pagpilo kritikal.Kini nga mga sistema gigamit sa mga pagbag-o ug mga pagbag-o sa ayroplano aron mapauswag ang pasundayag ug kontrol sa paglupad.Depende sa mode sa paglupad, ang mga pako mopilo ug mobukhad nga lahi aron makunhuran ang epekto sa aerodynamic1.Kini nga kahimtang mahimong ikatandi sa mga lihok sa mga pako sa pipila ka mga langgam ug mga insekto sa adlaw-adlaw nga paglupad ug pag-diving.Sa susama, ang mga glider mopilo ug mobuklad sa mga submersible aron makunhuran ang hydrodynamic nga mga epekto ug mapadako ang pagdumala3.Ang laing katuyoan niini nga mga mekanismo mao ang paghatag ug 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.Sa ingon, daghang mga missile ang mahimong ibutang sa usa ka gamay nga lugar sa launcher 5. Ang mga sangkap nga epektibo nga gigamit sa pagpilo ug pagbuklad kasagaran mga tubod.Sa higayon sa pagpilo, ang enerhiya gitipigan niini ug gibuhian sa panahon sa pagbuklad.Tungod sa flexible nga istruktura niini, ang gitipigan ug gipagawas nga enerhiya gipakasama.Ang tubod sa panguna gidisenyo alang sa sistema, ug kini nga disenyo nagpresentar ug problema sa pag-optimize6.Tungod kay samtang kini naglakip sa lain-laing mga baryable sama sa wire diameter, coil diametro, gidaghanon sa mga turno, helix anggulo ug matang sa materyal, adunay usab mga criteria sama sa masa, gidaghanon, minimum nga pag-apod-apod sa stress o maximum nga enerhiya anaa7.
Kini nga pagtuon naghatag kahayag sa disenyo ug pag-optimize sa mga tubod alang sa mga mekanismo sa pagpilo sa pako nga gigamit sa mga rocket system.Naa sa sulod sa tubo sa paglusad sa wala pa ang paglupad, ang mga pako nagpabilin nga gipilo sa ibabaw sa rocket, ug pagkahuman sa paggawas sa tubo sa paglansad, kini gibuklad sa usa ka piho nga oras ug nagpabilin nga gipugos sa ibabaw.Kini nga proseso hinungdanon sa husto nga paglihok sa rocket.Sa naugmad nga mekanismo sa pagpilo, ang pag-abli sa mga pako gihimo sa mga torsion spring, ug ang pag-lock gihimo sa mga compression spring.Aron sa pagdesinyo sa usa ka angay nga tingpamulak, usa ka proseso sa pag-optimize kinahanglan nga himuon.Sulod sa pag-optimize sa tingpamulak, adunay lainlaing mga aplikasyon sa literatura.
Gihubit ni Paredes et al.8 ang maximum fatigue life factor isip usa ka tumong nga gimbuhaton alang sa disenyo sa helical spring ug gigamit ang quasi-Newtonian nga pamaagi isip pamaagi sa pag-optimize.Ang mga variable sa optimization giila nga wire diameter, coil diameter, gidaghanon sa mga turno, ug spring length.Ang laing parameter sa istruktura sa tingpamulak mao ang materyal nga gikan diin kini gihimo.Busa, gikonsiderar kini sa mga pagtuon sa disenyo ug pag-optimize.Zebdi ug uban pa.9 nagtakda og mga tumong sa maximum stiffness ug minimum nga gibug-aton sa tumong function sa ilang pagtuon, diin ang gibug-aton nga butang mahinungdanon.Sa kini nga kaso, gihubit nila ang materyal sa tingpamulak ug mga geometric nga kabtangan ingon mga variable.Gigamit nila ang genetic algorithm isip pamaagi sa pag-optimize.Sa industriya sa awto, ang gibug-aton sa mga materyales mapuslanon sa daghang mga paagi, gikan sa pasundayag sa awto hangtod sa pagkonsumo sa gasolina.Ang pagminus sa gibug-aton samtang ang pag-optimize sa mga coil spring alang sa pagsuspinde usa ka ilado nga pagtuon10.Ang Bahshesh ug Bahshesh11 nagpaila sa mga materyales sama sa E-glass, carbon ug Kevlar isip mga baryable sa ilang trabaho sa ANSYS environment nga adunay tumong nga makab-ot ang minimum nga gibug-aton ug maximum tensile strength sa nagkalain-laing suspension spring composite designs.Ang proseso sa paghimo hinungdanon sa pag-uswag sa mga composite spring.Busa, lain-laing mga baryable moabut ngadto sa play sa usa ka optimization problema, sama sa produksyon nga pamaagi, ang mga lakang nga gihimo sa proseso, ug ang pagkasunod-sunod sa mga lakang12,13.Kung nagdesinyo sa mga tubod alang sa dinamikong mga sistema, ang natural nga mga frequency sa sistema kinahanglan nga tagdon.Girekomenda nga ang una nga natural nga frequency sa tingpamulak labing menos 5-10 ka beses ang natural nga frequency sa sistema aron malikayan ang resonance14.Taktak et al.Nakahukom ang 7 nga pamenosan ang masa sa tubod ug i-maximize ang una nga natural nga frequency isip mga katuyoan sa katuyoan sa disenyo sa coil spring.Gigamit nila ang pagpangita sa pattern, sulud sa sulud, aktibo nga set, ug mga pamaagi sa genetic algorithm sa tool sa pag-optimize sa Matlab.Ang analitikal nga panukiduki kabahin sa panukiduki sa disenyo sa tingpamulak, ug ang Finite Element Method kay popular niining dapita15.Ang Patil et al.16 nakahimo og usa ka pamaagi sa pag-optimize alang sa pagkunhod sa gibug-aton sa usa ka compression helical spring gamit ang analytical procedure ug gisulayan ang analytical equation gamit ang finite element method.Ang laing sukdanan sa pagdugang sa kapuslanan sa usa ka tubod mao ang pagsaka sa enerhiya nga matipigan niini.Kini nga kaso usab nagsiguro nga ang tingpamulak nagpabilin sa iyang pagkamapuslanon sa taas nga panahon.Rahul ug Rameshkumar17 Paningkamot nga makunhuran ang gidaghanon sa tingpamulak ug madugangan ang kusog sa strain sa mga disenyo sa spring coil sa awto.Gigamit usab nila ang genetic algorithm sa panukiduki sa pag-optimize.
Sama sa makita, ang mga parameter sa pagtuon sa pag-optimize magkalainlain gikan sa sistema ngadto sa sistema.Sa kinatibuk-an, ang stiffness ug shear stress parameters importante sa usa ka sistema diin ang load nga gidala niini mao ang determining factor.Ang pagpili sa materyal gilakip sa sistema sa limitasyon sa gibug-aton nga adunay duha nga mga parameter.Sa laing bahin, ang natural nga mga frequency gisusi aron malikayan ang mga resonance sa labi ka dinamikong mga sistema.Sa mga sistema diin hinungdanon ang mga gamit, ang kusog gipadako.Sa mga pagtuon sa pag-optimize, bisan kung ang FEM gigamit alang sa analytical nga mga pagtuon, makita nga ang mga metaheuristic nga algorithm sama sa genetic algorithm14,18 ug ang grey wolf algorithm19 gigamit kauban ang klasikal nga pamaagi sa Newton sa sulud sa pipila nga mga parameter.Ang mga metaheuristic algorithm naugmad base sa natural nga mga pamaagi sa pagpahiangay nga nagpaduol sa kamalaumon nga kahimtang 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 mibalhin padulong sa global 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 sa kini nga pagtuon mao nga ang mga pako, nga naa sa sirado nga posisyon sa wala pa molupad, nagbukas sa usa ka piho nga oras pagkahuman mibiya sa tubo.Human niana, ang locking elemento nagbabag sa pako.Busa, ang mga tubod dili direktang makaapekto sa dynamics sa paglupad.Sa kini nga kaso, ang katuyoan sa pag-optimize mao ang pagpadako sa gitipig nga kusog aron mapadali ang paglihok sa tingpamulak.Ang diametro sa rolyo, diametro sa wire, gidaghanon sa mga rolyo ug pagtipas gihubit isip mga parameter sa pag-optimize.Tungod sa gamay nga gidak-on sa tubod, ang gibug-aton wala isipa nga tumong.Busa, ang matang sa materyal gihubit nga gitakda.Ang margin sa kaluwasan alang sa mekanikal nga mga deformasyon gitino isip usa ka kritikal nga limitasyon.Dugang pa, ang mga limitasyon sa lainlain nga gidak-on nalangkit sa sakup sa mekanismo.Ang BA metaheuristic nga pamaagi gipili isip pamaagi sa pag-optimize.Gipaboran ang BA tungod sa flexible ug yano nga istruktura, ug alang sa pag-uswag niini sa panukiduki sa mekanikal nga pag-optimize25.Sa ikaduhang bahin sa pagtuon, ang detalyado nga mga ekspresyon sa matematika gilakip sa gambalay sa batakang disenyo ug disenyo sa tingpamulak sa mekanismo sa pagpilo.Ang ikatulo nga bahin naglangkob sa algorithm sa pag-optimize ug mga resulta sa pag-optimize.Ang kapitulo 4 nagpahigayon ug pagtuki sa programa sa ADAMS.Ang kaangayan sa mga tubod gisusi sa wala pa ang produksiyon.Ang kataposang seksyon naglangkob sa mga resulta sa eksperimento ug mga hulagway sa pagsulay.Ang mga resulta nga nakuha sa pagtuon gitandi usab sa miaging trabaho sa mga tagsulat gamit ang DOE nga pamaagi.
Ang mga pako nga naugmad niini nga pagtuon kinahanglang mopilo paingon sa ibabaw sa rocket.Ang mga pako nagtuyok gikan sa gipilo ngadto sa gibuklad nga posisyon.Alang niini, usa ka espesyal nga mekanismo ang gihimo.Sa fig.Ang 1 nagpakita sa gipilo ug gibuklad nga configuration5 sa rocket coordinate system.
Sa fig.Ang 2 nagpakita sa usa ka seksyon nga pagtan-aw sa mekanismo.Ang mekanismo naglangkob sa daghang mekanikal nga mga bahin: (1) nag-unang lawas, (2) wing shaft, (3) bearing, (4) lock body, (5) lock bush, (6) stop pin, (7) torsion spring ug ( 8) compression spring.Ang wing shaft (2) konektado sa torsion spring (7) pinaagi sa locking sleeve (4).Ang tanan nga tulo ka bahin nagtuyok dungan pagkahuman sa rocket nga molupad.Uban niini nga rotational nga paglihok, ang mga pako moliko sa ilang katapusan nga posisyon.Pagkahuman niana, ang pin (6) gipalihok sa compression spring (8), sa ingon gibabagan ang tibuuk nga mekanismo sa locking body (4)5.
Ang elastic modulus (E) ug shear modulus (G) mao ang yawe nga mga parameter sa disenyo sa tubod.Niini nga pagtuon, ang taas nga carbon spring steel wire (Music wire ASTM A228) gipili isip spring material.Ang ubang mga parameter mao ang wire diameter (d), average coil diameter (Dm), gidaghanon sa coils (N) ug spring deflection (xd para sa compression spring ug θ para sa torsion spring)26.Ang gitipigan nga kusog alang sa mga tubod sa kompresyon \({(SE}_{x})\) ug torsion (\({SE}_{\theta}\)) nga mga tubod mahimong kwentahon gikan sa equation.(1) ug (2)26.(Ang shear modulus (G) value para sa compression spring kay 83.7E9 Pa, ug ang elastic modulus (E) value para sa torsion spring kay 203.4E9 Pa.)
Ang mekanikal nga mga sukod sa sistema direkta nga nagtino sa geometric nga mga limitasyon sa tingpamulak.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 tingpamulak.Ang 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 ingon ang labing taas nga gitugotan nga stress nga gibahin sa stress sa padayon nga gitas-on.Ang SFC mahimong kalkulado gamit ang mga equation.(3), (4), (5) ug (6)26.(Alang sa spring material 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 tubod (SFT) gihubit nga M gibahin sa k.Ang SFT mahimong kalkulado gikan sa equation.(7), (8), (9) ug (10)26.(Alang sa materyal nga gigamit niini nga pagtuon, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)).Sa equation, ang M gigamit para sa torque, \({k}^{^{\prime}}\) gigamit para sa spring constant (torque/rotation), ug ang Ki gigamit para sa stress correction factor.
Ang nag-unang tumong sa pag-optimize niini nga pagtuon mao ang pagpadako sa kusog sa tingpamulak.Ang katuyoan nga gimbuhaton giporma aron makit-an ang \(\overrightarrow{\{X\}}\) nga nagpadako sa \(f(X)\).Ang \({f}_{1}(X)\) ug \({f}_{2}(X)\) mao ang mga gimbuhaton sa enerhiya sa compression ug torsion spring, matag usa.Ang kalkulado nga mga variable ug function nga gigamit alang sa pag-optimize gipakita sa mosunod nga mga equation.
Ang lain-laing mga limitasyon nga gibutang sa disenyo sa tubod gihatag sa mosunod nga mga equation.Ang mga equation (15) ug (16) nagrepresentar sa mga hinungdan sa kaluwasan alang sa compression ug torsion spring, matag usa.Niini nga pagtuon, ang SFC kinahanglang mas dako o katumbas sa 1.2 ug ang SFT kinahanglang mas dako o katumbas sa θ26.
Ang BA giinspirar sa mga estratehiya sa pagpangita sa pollen sa mga putyukan27.Ang mga putyukan nangita pinaagi sa pagpadala ug daghang mga mangangayam ngadto sa tabunok nga mga pollen field ug mas diyutay nga mga mangangayam ngadto sa dili kaayo tabunok nga mga pollen field.Sa ingon, ang labing kadaghan nga kaepektibo gikan sa populasyon sa putyokan nakab-ot.Sa laing bahin, ang mga scout bees nagpadayon sa pagpangita og bag-ong mga lugar sa pollen, ug kung adunay mas produktibo nga mga lugar kaysa kaniadto, daghang mga forager ang ipunting sa bag-ong lugar28.Ang BA naglangkob sa duha ka bahin: lokal nga pagpangita ug global nga pagpangita.Ang usa ka lokal nga pagpangita mangita alang sa daghang mga komunidad nga duol sa labing gamay (elite nga mga site), sama sa mga putyokan, ug gamay sa ubang mga site (mas maayo o gipakita nga mga site).Ang usa ka arbitraryong pagpangita gihimo sa tibuok kalibutan nga bahin sa pagpangita, ug kung maayo nga mga kantidad ang makit-an, ang mga istasyon ibalhin sa lokal nga bahin sa pagpangita sa sunod nga pag-uli.Ang algorithm naglangkob sa 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 forager sa labing maayo nga mga dapit.Site (nsp), gidak-on sa kasilinganan (ngh), ug gidaghanon sa mga pag-uli (I)29.Ang BA pseudocode gipakita sa Figure 3.
Ang algorithm mosulay sa pagtrabaho tali sa \({g}_{1}(X)\) ug \({g}_{2}(X)\).Ingon usa ka sangputanan sa matag pag-uli, ang kamalaumon nga mga kantidad gitino ug usa ka populasyon ang gitigum sa palibot niini nga mga kantidad sa pagsulay nga makuha ang labing kaayo nga mga kantidad.Ang mga pagdili gisusi sa lokal ug global nga mga seksyon sa pagpangita.Sa usa ka lokal nga pagpangita, kung kini nga mga hinungdan angay, ang kantidad sa enerhiya kalkulado.Kung ang bag-ong kantidad sa enerhiya mas dako kaysa sa kamalaumon nga kantidad, i-assign ang bag-ong kantidad sa labing kamalaumon nga kantidad.Kung ang labing kaayo nga kantidad nga nakit-an sa resulta sa pagpangita mas dako kaysa sa karon nga elemento, ang bag-ong elemento iapil sa koleksyon.Ang block diagram sa lokal nga pagpangita gipakita sa Figure 4.
Ang populasyon usa sa mga nag-unang parameter sa BA.Makita gikan sa nangaging mga pagtuon nga ang pagpalapad sa populasyon makapakunhod sa gidaghanon sa mga pag-ulit nga gikinahanglan ug nagdugang sa posibilidad sa kalampusan.Bisan pa, ang gidaghanon sa mga functional nga pagtasa nagkadaghan usab.Ang presensya sa usa ka dako nga gidaghanon sa mga elite nga mga site dili kaayo makaapekto sa pasundayag.Ang ihap sa mga elite nga site mahimong mubu kung dili zero30.Ang gidak-on sa populasyon sa scout bee (n) kasagarang pilion tali sa 30 ug 100. Niini nga pagtuon, ang 30 ug 50 ka senaryo gipadagan aron mahibal-an ang tukma nga numero (Table 2).Ang ubang mga parameter gitino depende sa populasyon.Ang gidaghanon sa pinili nga mga dapit (m) kay (gibana-bana nga) 25% sa gidak-on sa populasyon, ug ang gidaghanon sa mga elite nga mga dapit (e) sa mga pinili nga mga dapit mao ang 25% sa m.Ang gidaghanon sa pagpakaon sa mga putyokan (gidaghanon sa pagpangita) gipili nga 100 alang sa mga elite plot ug 30 alang sa ubang mga lokal nga luna.Ang pagpangita sa kasilinganan mao ang sukaranan nga konsepto sa tanan nga mga algorithm sa ebolusyon.Niini nga pagtuon, gigamit ang tapering neighbors method.Kini nga pamaagi nagpamenos sa gidak-on sa kasilinganan sa usa ka piho nga rate sa matag pag-uli.Sa umaabot nga mga pag-uli, ang gagmay nga mga kantidad sa kasilinganan30 mahimong magamit alang sa usa ka mas tukma nga pagpangita.
Alang sa matag senaryo, napulo ka sunud-sunod nga mga pagsulay ang gihimo aron masusi ang pag-reproducibility sa algorithm sa pag-optimize.Sa fig.Ang 5 nagpakita sa mga resulta sa pag-optimize sa torsion spring alang sa scheme 1, ug sa fig.6 - alang sa laraw 2. Ang datos sa pagsulay gihatag usab sa mga lamesa 3 ug 4 (usa ka lamesa nga adunay sulud nga mga resulta nga nakuha alang sa compression spring anaa sa Supplementary Information S1).Ang populasyon sa putyokan nagpakusog sa pagpangita alang sa maayong mga kantidad sa una nga pag-uli.Sa scenario 1, ang mga resulta sa pipila ka mga pagsulay ubos sa maximum.Sa Scenario 2, makita nga ang tanan nga mga resulta sa pag-optimize nagkaduol na sa pinakataas tungod sa pagsaka sa populasyon ug uban pang may kalabutan nga mga parameter.Makita nga ang mga kantidad sa Scenario 2 igo na alang sa algorithm.
Kung makuha ang labing taas nga kantidad sa enerhiya sa mga pag-uli, usa ka hinungdan sa kaluwasan ang gihatag usab ingon usa ka pagpugong alang sa pagtuon.Tan-awa ang lamesa para sa safety factor.Ang mga kantidad sa enerhiya nga nakuha gamit ang BA gitandi sa nakuha gamit ang 5 DOE nga pamaagi sa Table 5. (Alang sa kasayon ​​sa paghimo, ang gidaghanon sa mga turno (N) sa torsion spring mao ang 4.9 imbes nga 4.88, ug ang deflection (xd) ) mao ang 8 mm sa baylo nga sa 7.99 mm sa kompresiyon spring.) Kini makita nga ang BA mao ang mas maayo nga Resulta.Gisusi sa BA ang tanan nga mga kantidad pinaagi sa lokal ug global nga pagpangita.Niining paagiha mas dali niyang masulayan ang daghang alternatibo.
Niini nga pagtuon, gigamit si Adams sa pag-analisar sa paglihok sa mekanismo sa pako.Si Adams unang gihatagan og 3D nga modelo sa mekanismo.Dayon ipasabut ang usa ka tubod nga adunay mga parameter nga gipili sa miaging seksyon.Dugang pa, ang ubang mga parameter kinahanglan nga ipasabut alang sa aktuwal nga pagtuki.Kini ang mga pisikal nga parameter sama sa koneksyon, materyal nga mga kabtangan, kontak, friction, ug grabidad.Adunay usa ka swivel joint tali sa blade shaft ug sa bearing.Adunay 5-6 cylindrical joints.Adunay 5-1 nga fixed joints.Ang nag-unang lawas gihimo sa aluminum nga materyal ug naayo.Ang materyal sa nahabilin nga mga bahin mao ang puthaw.Pilia ang coefficient sa friction, contact stiffness ug giladmon sa penetration sa friction surface depende sa matang 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 pa sa 200 ms.Busa, pagbantay sa oras sa pag-abli sa pako sa panahon sa pagtuki.
Ingon usa ka sangputanan sa pag-analisar ni Adams, ang oras sa pag-abli sa mekanismo sa pako mao ang 74 milliseconds.Ang mga resulta sa dinamikong simulation gikan sa 1 ngadto sa 4 gipakita sa Figure 7. Ang unang hulagway sa Figure.Ang 5 mao ang simulation nga oras sa pagsugod ug ang mga pako anaa sa naghulat nga posisyon alang sa pagpilo.(2) Nagpakita sa posisyon sa pako pagkahuman sa 40ms kung ang pako nagtuyok sa 43 degree.(3) nagpakita sa posisyon sa pako human sa 71 milliseconds.Usab sa kataposang hulagway (4) nagpakita sa kataposan sa pagliko sa pako ug sa bukas nga posisyon.Ingon usa ka sangputanan sa dinamikong pag-analisar, naobserbahan nga ang mekanismo sa pag-abli sa pako labi ka mubo kaysa target nga kantidad nga 200 ms.Dugang pa, kung gisukod ang mga tubod, gipili ang mga limitasyon sa kaluwasan gikan sa labing kataas nga mga kantidad nga girekomenda sa literatura.
Human makompleto ang tanan nga disenyo, optimization ug simulation nga mga pagtuon, usa ka prototype sa mekanismo ang gihimo ug gisagol.Gisulayan dayon ang prototype aron mapamatud-an ang mga resulta sa simulation.Una i-secure ang main shell ug pil-a ang mga pako.Dayon ang mga pako gibuhian gikan sa gipilo nga posisyon ug usa ka video ang gihimo sa pagtuyok sa mga pako gikan sa gipilo nga posisyon ngadto sa gipakatap.Ang timer gigamit usab sa pag-analisar sa oras sa panahon sa pagrekord sa video.
Sa fig.Ang 8 nagpakita sa mga video frame nga may numero nga 1-4.Ang numero sa frame 1 sa numero nagpakita sa higayon sa pagpagawas sa gipilo nga mga pako.Kini nga gutlo gikonsiderar nga inisyal nga gutlo sa oras t0.Ang mga bayanan 2 ug 3 nagpakita sa mga posisyon sa mga pako 40 ms ug 70 ms human sa unang higayon.Sa pag-analisar sa mga frame 3 ug 4, makita nga ang paglihok sa pako nag-stabilize sa 90 ms human sa t0, ug ang pag-abli sa pako nahuman tali sa 70 ug 90 ms.Kini nga sitwasyon nagpasabot nga ang pareho nga simulation ug prototype nga pagsulay naghatag sa gibana-bana nga parehas nga oras sa pag-deploy sa pako, ug ang disenyo nagtagbo sa mga kinahanglanon sa pasundayag sa mekanismo.
Niini nga artikulo, ang torsion ug compression spring nga gigamit sa wing folding mechanism gi-optimize gamit ang BA.Ang mga parametro dali nga maabot nga adunay pipila nga mga pag-uli.Ang torsion spring gi-rate sa 1075 mJ ug ang compression spring gi-rate sa 37.24 mJ.Kini nga mga kantidad 40-50% mas maayo kaysa sa miaging mga pagtuon sa DOE.Ang tingpamulak gisagol sa mekanismo ug gisusi sa programa sa ADAMS.Sa dihang gisusi, nakaplagan nga ang mga pako miabli sulod sa 74 milliseconds.Kini nga kantidad ubos kaayo sa target sa proyekto nga 200 milliseconds.Sa usa ka sunod-sunod nga eksperimento nga pagtuon, ang turn-on nga oras gisukod nga mga 90 ms.Kini nga 16 millisecond nga kalainan tali sa mga pag-analisar mahimong tungod sa mga hinungdan sa kalikopan nga wala gimodelo sa software.Gituohan nga ang algorithm sa pag-optimize nga nakuha isip resulta sa pagtuon mahimong magamit alang sa lainlaing mga disenyo sa tingpamulak.
Ang materyal sa tingpamulak gitakda nang daan ug wala gigamit ingon usa ka variable sa pag-optimize.Tungod kay daghang lain-laing matang sa mga tubod ang gigamit sa ayroplano ug mga rocket, ang BA magamit sa pagdesinyo sa ubang mga matang sa mga tubod gamit ang lain-laing mga materyales aron makab-ot ang labing maayo nga disenyo sa tingpamulak sa umaabot nga panukiduki.
Kami nagpahayag nga kini nga manuskrito orihinal, wala pa namantala kaniadto, ug wala karon gikonsiderar alang sa pagmantala sa ubang lugar.
Ang tanang datos nga namugna o gi-analisa niini nga pagtuon gilakip niining gipatik nga artikulo [ug dugang nga impormasyon nga payl].
Min, Z., Kin, VK ug Richard, LJ Aircraft Modernization sa airfoil nga konsepto pinaagi sa radical geometric nga mga kausaban.IES J. Bahin A Sibilisasyon.compound.proyekto.3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. ug Bhushan, B. Usa ka kinatibuk-ang pagtan-aw sa likod nga pakpak sa bakukang: istruktura, mekanikal nga mga kabtangan, mekanismo, ug biolohikal nga inspirasyon.J. Mecha.Paggawi.Biomedical Science.alma mater.94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A., ug Zhang, F. Disenyo ug pagtuki sa usa ka folding propulsion mechanism alang sa hybrid powered underwater glider.Ocean Engineering 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS ug Prithvi, K. Disenyo ug Pagtuki sa usa ka Helicopter Horizontal Stabilizer Folding Mechanism.internal J. Ing.tangke sa pagtipig.mga teknolohiya.(IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. ug Sahin, M. Pag-optimize sa mekanikal nga mga parameter sa usa ka folding rocket wing design gamit ang experiment design approach.internal J. Modelo.pag-optimize.9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, XD Design Method, Performance Study, ug Proseso sa Paggama sa Composite Coil Springs: Usa ka Review.pagsulat.compound.252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. ug Khaddar M. Dynamic design optimization sa coil springs.Pag-aplay alang sa tunog.77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M., ug Mascle, K. Usa ka pamaagi alang sa pag-optimize sa disenyo sa tension spring.kompyuter.aplikasyon sa pamaagi.balhibo.proyekto.191(8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. ug Trochu F. Labing maayo nga disenyo sa composite helical spring gamit ang multiobjective optimization.J. Reinf.plastik.pagsulat.28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB ug Desale, DD Optimization sa tricycle front suspension coil springs.proseso.tiggama.20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. ug Bahshesh M. Pag-optimize sa steel coil spring nga adunay composite spring.internal J. Multidisciplinary.ang siyensya.proyekto.3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. ug uban pa.Pagkat-on bahin sa daghang mga parameter nga makaapekto sa static ug dinamikong pasundayag sa mga composite coil spring.J. Merkado.tangke sa pagtipig.20, 532–550 (2022).
Frank, J. Pagtuki 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 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., ug uban pa.Adjustable Spring Rate Carbon Fiber Multi-Strand Coil Springs: Usa ka Pagtuon sa Disenyo ug Mekanismo.J. Merkado.tangke sa pagtipig.9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS ug Jagtap ST Weight optimization sa 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 coil springs alang sa automotive applications.alma mater.proseso karon.46, 4847–4853 (2021).
Bai, JB ug uban pa.Pagpatin-aw sa Labing Maayo nga Praktis - Labing Maayo nga Disenyo sa Composite Helical Structure Gamit ang Genetic Algorithm.pagsulat.compound.268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M., ug Gokche, H. Gamit ang 灰狼 optimization method base sa optimization sa minimum volume sa compression spring design, 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 crash.sulod J. Veh.dis.80(2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR ug Erdash, MU Bag-ong hybrid nga Taguchi-salpa group optimization algorithm alang sa kasaligang disenyo sa tinuod nga mga problema sa engineering.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 nga grasshopper optimization algorithm.eksperto.sistema.38(3), e12666 (2021).