תודה שביקרתם באתר Nature.com. אתם משתמשים בגרסת דפדפן עם תמיכה מוגבלת ב-CSS. צינור סליל מפלדת אל-חלד. לחוויית המשתמש הטובה ביותר, אנו ממליצים להשתמש בדפדפן מעודכן (או להשבית את מצב התאימות ב-Internet Explorer). בנוסף, כדי להבטיח תמיכה מתמשכת, אנו מציגים את האתר ללא סגנונות ו-JavaScript.
מציג קרוסלה של שלוש שקופיות בו זמנית. השתמשו בכפתורים הקודם והבא כדי לעבור בין שלוש שקופיות בו זמנית, או השתמשו בכפתורי המחוון בסוף כדי לעבור בין שלוש שקופיות בו זמנית.
במחקר זה, צינור סליל מפלדת אל-חלד, תכנון קפיצי הפיתול והדחיסה של מנגנון קיפול הכנף המשמש ברקטה נחשב כבעיית אופטימיזציה. לאחר שהרקטה עוזבת את צינור השיגור, יש לפתוח ולאבטח את הכנפיים הסגורות למשך זמן מסוים. מטרת המחקר הייתה למקסם את האנרגיה המאוחסנת בקפיצים כך שהכנפיים יוכלו להיפרס בזמן הקצר ביותר האפשרי. במקרה זה, משוואת האנרגיה בשני הפרסומים הוגדרה כפונקציית המטרה בתהליך האופטימיזציה. קוטר החוט, קוטר הסליל, מספר הסלילים ופרמטרי הסטייה הנדרשים לתכנון הקפיץ הוגדרו כמשתני אופטימיזציה. ישנן מגבלות גיאומטריות על המשתנים עקב גודל המנגנון, כמו גם מגבלות על גורם הבטיחות עקב העומס שנושא הקפיצים. אלגוריתם דבורת הדבש (BA) שימש לפתרון בעיית אופטימיזציה זו ולביצוע תכנון הקפיץ. ערכי האנרגיה שהתקבלו עם BA עדיפים על אלו שהתקבלו ממחקרי תכנון ניסויים (DOE) קודמים. קפיצים ומנגנונים שתוכננו באמצעות הפרמטרים שהתקבלו מהאופטימיזציה נותחו לראשונה בתוכנית ADAMS. לאחר מכן, בוצעו ניסויים על ידי שילוב הקפיצים המיוצרים במנגנונים אמיתיים. כתוצאה מהניסוי, נצפה כי הכנפיים נפתחו לאחר כ-90 מילישניות. ערך זה נמוך בהרבה מיעד הפרויקט, העומד על 200 מילישניות. בנוסף, ההפרש בין התוצאות האנליטיות לתוצאות הניסוייות הוא רק 16 מילישניות.
במטוסים וכלי רכב ימיים, מנגנוני קיפול צינורות סליל מפלדת אל-חלד הם קריטיים. מערכות אלו משמשות בשינויים ובהמרות של מטוסים כדי לשפר את ביצועי הטיסה והשליטה. בהתאם למצב הטיסה, הכנפיים מתקפלות ונפרשות בצורה שונה כדי להפחית את ההשפעה האווירודינמית1. ניתן להשוות מצב זה לתנועות הכנפיים של ציפורים וחרקים מסוימים במהלך טיסה וצלילה יומיומיים. באופן דומה, דאונים מתקפלים ונפרשים בצוללות כדי להפחית את ההשפעות ההידרודינמיות ולמקסם את הטיפול3. מטרה נוספת של מנגנונים אלו היא לספק יתרונות נפחיים למערכות כמו קיפול מדחף מסוק4 לאחסון והובלה. כנפי הרקטה מתקפלות גם הן כדי להפחית את שטח האחסון. לפיכך, ניתן להציב יותר טילים על שטח קטן יותר של המשגר5. הרכיבים המשמשים ביעילות בקיפול ובפריסה הם בדרך כלל קפיצים. ברגע הקיפול, אנרגיה מאוחסנת בו ומשתחררת ברגע הפריסה. בשל מבנהו הגמיש, אנרגיה המאוחסנת והמשתחררת משוות. הקפיץ מיועד בעיקר למערכת, ותכנון זה מציג בעיית אופטימיזציה6. מכיוון שבעוד שהוא כולל משתנים שונים כגון קוטר חוט, קוטר סליל, מספר סיבובים, זווית הסליל וסוג החומר, ישנם גם קריטריונים כגון מסה, נפח, פיזור מאמץ מינימלי או זמינות אנרגיה מקסימלית7.
מחקר זה שופך אור על תכנון ואופטימיזציה של קפיצים עבור מנגנוני קיפול כנפיים המשמשים במערכות רקטיות. בתוך צינור השיגור לפני הטיסה, הכנפיים נשארות מקופלות על פני השטח של הרקטה, ולאחר היציאה מצינור השיגור, הן נפרשות למשך זמן מסוים ונשארות לחוצות אל פני השטח. תהליך זה קריטי לתפקוד תקין של הרקטה. במנגנון הקיפול שפותח, פתיחת הכנפיים מתבצעת על ידי קפיצי פיתול, והנעילה מתבצעת על ידי קפיצי דחיסה. כדי לתכנן קפיץ מתאים, יש לבצע תהליך אופטימיזציה. במסגרת אופטימיזציית הקפיצים, ישנם יישומים שונים בספרות.
פארדס ועמיתיו הגדירו את גורם אורך החיים המרבי לעייפות כפונקציה מטרה לתכנון קפיצי סליל והשתמשו בשיטה קוואזי-ניוטונית כשיטת אופטימיזציה. משתנים באופטימיזציה זוהו כקוטר חוט, קוטר סליל, מספר סיבובים ואורך קפיץ. פרמטר נוסף של מבנה הקפיץ הוא החומר שממנו הוא עשוי. לכן, זה נלקח בחשבון במחקרי התכנון והאופטימיזציה. זבדי ועמיתיו הציבו יעדים של קשיחות מקסימלית ומשקל מינימלי בפונקציית המטרה במחקר שלהם, כאשר גורם המשקל היה משמעותי. במקרה זה, הם הגדירו את חומר הקפיץ ואת התכונות הגיאומטריות כמשתנים. הם משתמשים באלגוריתם גנטי כשיטת אופטימיזציה. בתעשיית הרכב, משקל החומרים שימושי במובנים רבים, החל מביצועי הרכב ועד צריכת דלק. מזעור משקל תוך אופטימיזציה של קפיצי סליל למתלה הוא מחקר ידוע. בהשש ובהשש זיהו חומרים כגון E-glass, פחמן וקבלר כמשתנים בעבודתם בסביבת ANSYS במטרה להשיג משקל מינימלי וחוזק מתיחה מקסימלי בעיצובים מרוכבים שונים של קפיצי מתלה. תהליך הייצור הוא קריטי בפיתוח קפיצים מרוכבים. לפיכך, משתנים שונים נכנסים לתמונה בבעיית אופטימיזציה, כגון שיטת הייצור, השלבים הננקטים בתהליך ורצף השלבים הללו12,13. בעת תכנון קפיצים עבור מערכות דינמיות, יש לקחת בחשבון את התדרים הטבעיים של המערכת. מומלץ שהתדר הטבעי הראשון של הקפיץ יהיה לפחות פי 5-10 מהתדר הטבעי של המערכת כדי למנוע תהודה14. טקטק ועמיתיו7 החליטו למזער את מסת הקפיץ ולמקסם את התדר הטבעי הראשון כפונקציות מטרה בתכנון קפיץ הסליל. הם השתמשו בשיטות חיפוש תבניות, נקודה פנימית, קבוצה פעילה ואלגוריתם גנטי בכלי האופטימיזציה של Matlab. מחקר אנליטי הוא חלק ממחקר תכנון קפיצים, ושיטת האלמנטים הסופיים פופולרית בתחום זה15. פאטיל ועמיתיו16 פיתחו שיטת אופטימיזציה להפחתת משקלו של קפיץ סלילי דחיסה באמצעות הליך אנליטי ובדקו את המשוואות האנליטיות באמצעות שיטת האלמנטים הסופיים. קריטריון נוסף להגדלת התועלת של קפיץ הוא העלייה באנרגיה שהוא יכול לאגור. מקרה זה גם מבטיח שהקפיץ ישמור על שימושיותו למשך זמן רב. רהול ורמשקומאר17 מבקשים להפחית את נפח הקפיץ ולהגדיל את אנרגיית המאמץ בתכנון קפיצי סליל של מכוניות. הם גם השתמשו באלגוריתמים גנטיים במחקר אופטימיזציה.
כפי שניתן לראות, הפרמטרים במחקר האופטימיזציה משתנים ממערכת למערכת. באופן כללי, פרמטרים של קשיחות ומאמץ גזירה חשובים במערכת שבה העומס שהיא נושאת הוא הגורם הקובע. בחירת חומרים כלולה במערכת מגבלת המשקל עם שני פרמטרים אלה. מצד שני, תדרים טבעיים נבדקים כדי למנוע תהודה במערכות דינמיות ביותר. במערכות שבהן התועלת חשובה, האנרגיה ממקסמת. במחקרי אופטימיזציה, למרות ש-FEM משמש למחקרים אנליטיים, ניתן לראות שאלגוריתמים מטא-הוריסטיים כמו האלגוריתם הגנטי14,18 ואלגוריתם הזאב האפור19 משמשים יחד עם שיטת ניוטון הקלאסית בטווח של פרמטרים מסוימים. אלגוריתמים מטא-הוריסטיים פותחו על סמך שיטות הסתגלות טבעיות המתקרבות למצב אופטימלי בפרק זמן קצר, במיוחד בהשפעת האוכלוסייה20,21. עם התפלגות אקראית של האוכלוסייה באזור החיפוש, הם נמנעים מאופטימיזציה מקומית ועוברים לעבר אופטימיזציה גלובלית22. לפיכך, בשנים האחרונות הוא שימש לעתים קרובות בהקשר של בעיות תעשייתיות אמיתיות23,24.
המקרה הקריטי למנגנון הקיפול שפותח במחקר זה הוא שהכנפיים, שהיו במצב סגור לפני הטיסה, נפתחות זמן מסוים לאחר עזיבתן את הצינור. לאחר מכן, רכיב הנעילה חוסם את הכנף. לכן, הקפיצים אינם משפיעים ישירות על דינמיקת הטיסה. במקרה זה, מטרת האופטימיזציה הייתה למקסם את האנרגיה המאוחסנת כדי להאיץ את תנועת הקפיץ. קוטר הגליל, קוטר החוט, מספר הגלילים והסטייה הוגדרו כפרמטרי אופטימיזציה. בשל גודלו הקטן של הקפיץ, משקל לא נחשב למטרה. לכן, סוג החומר מוגדר כקבוע. מרווח הבטיחות לעיוותים מכניים נקבע כמגבלה קריטית. בנוסף, מגבלות גודל משתנות מעורבות בהיקף המנגנון. שיטת המטא-הוריסטיקה BA נבחרה כשיטת האופטימיזציה. BA זכתה להעדפה בזכות המבנה הגמיש והפשוט שלה, ובזכות התקדמותה במחקר האופטימיזציה המכנית25. בחלק השני של המחקר, ביטויים מתמטיים מפורטים כלולים במסגרת התכנון הבסיסי ותכנון הקפיץ של מנגנון הקיפול. החלק השלישי מכיל את אלגוריתם האופטימיזציה ותוצאות האופטימיזציה. פרק 4 מבצע ניתוח בתוכנית ADAMS. התאמת הקפיצים מנותחת לפני הייצור. החלק האחרון מכיל תוצאות ניסוי ותמונות בדיקה. התוצאות שהתקבלו במחקר הושוו גם לעבודות קודמות של המחברים תוך שימוש בגישת DOE.
הכנפיים שפותחו במחקר זה צריכות להתקפל לכיוון פני השטח של הרקטה. הכנפיים מסתובבות ממצב מקופל למצב נפרש. לשם כך פותח מנגנון מיוחד. באיור 1 מוצגת התצורה המקופלת והנפרשת5 במערכת הקואורדינטות של הרקטה.
איור 2 מציג חתך של המנגנון. המנגנון מורכב ממספר חלקים מכניים: (1) גוף ראשי, (2) ציר כנף, (3) מיסב, (4) גוף נעילה, (5) תותב נעילה, (6) פין עצירה, (7) קפיץ פיתול ו-(8) קפיצי דחיסה. ציר הכנף (2) מחובר לקפיץ הפיתול (7) דרך שרוול הנעילה (4). שלושת החלקים מסתובבים בו זמנית לאחר שהטיל המריא. בתנועה סיבובית זו, הכנפיים מסתובבות למיקומן הסופי. לאחר מכן, הפין (6) מופעל על ידי קפיץ הדחיסה (8), ובכך חוסם את כל מנגנון גוף הנעילה (4)5.
מודול אלסטיות (E) ומודולוס גזירה (G) הם פרמטרי תכנון מרכזיים של הקפיץ. במחקר זה, נבחר תיל פלדת קפיץ עתיר פחמן (Music wire ASTM A228) כחומר הקפיץ. פרמטרים נוספים הם קוטר התיל (d), קוטר הסליל הממוצע (Dm), מספר הסלילים (N) וסטיית הקפיץ (xd עבור קפיצי דחיסה ו-θ עבור קפיצי פיתול)26. ניתן לחשב את האנרגיה המאוחסנת עבור קפיצי דחיסה \({(SE}_{x})\) וקפיצי פיתול (\({SE}_{\theta}\)) מהמשוואה (1) ו-(2)26. (ערך מודול הגזירה (G) עבור קפיץ הדחיסה הוא 83.7E9 Pa, וערך מודול האלסטיות (E) עבור קפיץ הפיתול הוא 203.4E9 Pa.)
הממדים המכניים של המערכת קובעים ישירות את האילוצים הגיאומטריים של הקפיץ. בנוסף, יש לקחת בחשבון גם את התנאים שבהם ימוקם הרקטה. גורמים אלה קובעים את גבולות פרמטרי הקפיץ. מגבלה חשובה נוספת היא מקדם הבטיחות. הגדרת מקדם הבטיחות מתוארת בפירוט על ידי שיגלי ואחרים. מקדם הבטיחות של קפיץ הדחיסה (SFC) מוגדר כמאמץ המרבי המותר חלקי המאמץ על פני האורך הרציף. ניתן לחשב את SFC באמצעות משוואות (3), (4), (5) ו-(6). (עבור חומר הקפיץ בו נעשה שימוש במחקר זה, \({S}_{sy}=980 MPa\)). F מייצג את הכוח במשוואה ו-KB מייצג את מקדם ברגסטרסר של 26.
מקדם הבטיחות לפיתול של קפיץ (SFT) מוגדר כ-M חלקי k. ניתן לחשב את SFT מהמשוואות (7), (8), (9) ו-(10)26. (עבור החומר בו נעשה שימוש במחקר זה, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)). במשוואה, M משמש עבור מומנט, \({k}^{^{\prime}}\) משמש עבור קבוע הקפיץ (מומנט/סיבוב), ו-Ki משמש עבור מקדם תיקון המאמץ.
מטרת האופטימיזציה העיקרית במחקר זה היא למקסם את אנרגיית הקפיץ. פונקציית המטרה מנוסחת כדי למצוא את \(\overrightarrow{\{X\}}\) שממקסם את \(f(X)\). \(f_{1}(X)\) ו- \(f}_{2}(X)\) הן פונקציות האנרגיה של קפיץ הדחיסה והפיתול, בהתאמה. המשתנים והפונקציות המחושבים ששימשו לאופטימיזציה מוצגים במשוואות הבאות.
האילוצים השונים המוטלים על תכנון הקפיץ ניתנים במשוואות הבאות. משוואות (15) ו-(16) מייצגות את גורמי הבטיחות עבור קפיצי דחיסה ופיתול, בהתאמה. במחקר זה, SFC חייב להיות גדול או שווה ל-1.2 ו-SFT חייב להיות גדול או שווה ל-θ26.
חיפוש גנטי (BA) קיבל השראה מאסטרטגיות חיפוש האבקה של דבורים27. דבורים מחפשות על ידי שליחת יותר מלקטים לשדות אבקה פוריים ופחות מלקטים לשדות אבקה פחות פוריים. לפיכך, מושגת היעילות הגדולה ביותר מאוכלוסיית הדבורים. מצד שני, דבורי סיור ממשיכות לחפש אזורים חדשים של אבקה, ואם ישנם אזורים פרודוקטיביים יותר מבעבר, מלקטים רבים יופנו לאזור חדש זה28. חיפוש גנטי מורכב משני חלקים: חיפוש מקומי וחיפוש גלובלי. חיפוש מקומי מחפש יותר קהילות ליד המינימום (אתרים עילית), כמו דבורים, ומחפש פחות אתרים אחרים (אתרים אופטימליים או נבחרים). חיפוש שרירותי מתבצע בחלק החיפוש הגלובלי, ואם נמצאים ערכים טובים, התחנות מועברות לחלק החיפוש המקומי באיטרציה הבאה. האלגוריתם מכיל כמה פרמטרים: מספר דבורי הסיור (n), מספר אתרי החיפוש המקומיים (m), מספר אתרי העילית (e), מספר מלקטים באתרי עילית (nep), מספר מלקטים באזורים אופטימליים. אתר (nsp), גודל שכונה (ngh) ומספר איטרציות (I)29. הפסאודו-קוד של ה-BA מוצג באיור 3.
האלגוריתם מנסה לעבוד בין \({g}_{1}(X)\) לבין \({g}_{2}(X)\). כתוצאה מכל איטרציה, נקבעים ערכים אופטימליים ואוכלוסייה נאספת סביב ערכים אלה בניסיון להשיג את הערכים הטובים ביותר. מגבלות נבדקות במקטעי החיפוש המקומי והגלובלי. בחיפוש מקומי, אם גורמים אלה מתאימים, מחושב ערך האנרגיה. אם ערך האנרגיה החדש גדול מהערך האופטימלי, יש להקצות את הערך החדש לערך האופטימלי. אם הערך הטוב ביותר שנמצא בתוצאת החיפוש גדול מהאלמנט הנוכחי, האלמנט החדש ייכלל באוסף. דיאגרמת הבלוקים של החיפוש המקומי מוצגת באיור 4.
אוכלוסייה היא אחד הפרמטרים המרכזיים בניתוח שכבות (BA). ממחקרים קודמים ניתן לראות כי הרחבת האוכלוסייה מפחיתה את מספר האיטרציות הנדרשות ומגדילה את סיכויי ההצלחה. עם זאת, גם מספר ההערכות הפונקציונליות עולה. נוכחותם של מספר רב של אתרי עילית אינה משפיעה באופן משמעותי על הביצועים. מספר אתרי העילית יכול להיות נמוך אם הוא אינו אפס30. גודל אוכלוסיית דבורי הסיור (n) נבחר בדרך כלל בין 30 ל-100. במחקר זה, בוצעו תרחישים של 30 ו-50 כדי לקבוע את המספר המתאים (טבלה 2). פרמטרים אחרים נקבעים בהתאם לאוכלוסייה. מספר האתרים שנבחרו (m) הוא (בערך) 25% מגודל האוכלוסייה, ומספר אתרי העילית (e) מבין האתרים שנבחרו הוא 25% מ-m. מספר דבורי הניזון (מספר החיפושים) נבחר להיות 100 עבור חלקות עילית ו-30 עבור חלקות מקומיות אחרות. חיפוש שכונות הוא הרעיון הבסיסי של כל האלגוריתמים האבולוציוניים. במחקר זה, נעשה שימוש בשיטת השכנים המתחדדים. שיטה זו מקטינה את גודל השכונה בקצב מסוים במהלך כל איטרציה. באיטרציות עתידיות, ניתן להשתמש בערכי שכונה קטנים יותר לחיפוש מדויק יותר.
עבור כל תרחיש, בוצעו עשרה בדיקות רצופות כדי לבדוק את שחזור אלגוריתם האופטימיזציה. באיור 5 מוצגות תוצאות האופטימיזציה של קפיץ הפיתול עבור סכימה 1, ובאיור 6 - עבור סכימה 2. נתוני הבדיקה ניתנים גם בטבלאות 3 ו-4 (טבלה המכילה את התוצאות שהתקבלו עבור קפיץ הדחיסה נמצאת במידע המשלים S1). אוכלוסיית הדבורים מגבירה את החיפוש אחר ערכים טובים באיטרציה הראשונה. בתרחיש 1, תוצאות חלק מהבדיקות היו מתחת למקסימום. בתרחיש 2, ניתן לראות שכל תוצאות האופטימיזציה מתקרבות למקסימום עקב הגידול באוכלוסייה ופרמטרים רלוונטיים אחרים. ניתן לראות שהערכים בתרחיש 2 מספיקים עבור האלגוריתם.
כאשר מתקבל ערך האנרגיה המקסימלי באיטרציות, מקדם בטיחות מסופק גם כאילוץ למחקר. ראה טבלה עבור מקדם בטיחות. ערכי האנרגיה המתקבלים באמצעות BA מושווים לאלו המתקבלים באמצעות שיטת 5 DOE בטבלה 5. (לנוחות הייצור, מספר הסיבובים (N) של קפיץ הפיתול הוא 4.9 במקום 4.88, והסטייה (xd) היא 8 מ"מ במקום 7.99 מ"מ בקפיץ הדחיסה.) ניתן לראות ש-BA הוא תוצאה טובה יותר. BA מעריך את כל הערכים באמצעות חיפושים מקומיים וגלובליים. בדרך זו הוא יכול לנסות חלופות רבות יותר מהר יותר.
במחקר זה, נעשה שימוש בניתוח תנועת מנגנון הכנף של אדם. תחילה ניתן לאדמס מודל תלת-ממדי של המנגנון. לאחר מכן, הגדר קפיץ באמצעות הפרמטרים שנבחרו בסעיף הקודם. בנוסף, יש להגדיר מספר פרמטרים נוספים לצורך הניתוח בפועל. אלו הם פרמטרים פיזיקליים כגון חיבורים, תכונות חומר, מגע, חיכוך וכוח משיכה. קיים מפרק סיבוב בין ציר הלהב למיסב. ישנם 5-6 מפרקים גליליים. ישנם 5-1 מפרקים קבועים. הגוף הראשי עשוי מאלומיניום והוא קבוע. החומר של שאר החלקים הוא פלדה. בחר את מקדם החיכוך, קשיחות המגע ועומק החדירה של משטח החיכוך בהתאם לסוג החומר. (נירוסטה AISI 304) במחקר זה, הפרמטר הקריטי הוא זמן הפתיחה של מנגנון הכנף, שחייב להיות פחות מ-200 מילישניות. לכן, יש לשים לב לזמן פתיחת הכנף במהלך הניתוח.
כתוצאה מניתוחו של אדמס, זמן הפתיחה של מנגנון הכנף הוא 74 מילישניות. תוצאות הסימולציה הדינמית מ-1 עד 4 מוצגות באיור 7. התמונה הראשונה באיור 5 היא זמן תחילת הסימולציה והכנפיים נמצאות במצב המתנה לקיפול. (2) מציג את מיקום הכנף לאחר 40 מילישניות כאשר הכנף הסתובבה 43 מעלות. (3) מציג את מיקום הכנף לאחר 71 מילישניות. כמו כן, בתמונה האחרונה (4) מוצג סוף סיבוב הכנף ומצב הפתיחה. כתוצאה מניתוח דינמי, נצפה כי מנגנון פתיחת הכנף קצר משמעותית מערך היעד של 200 מילישניות. בנוסף, בעת קביעת גודל הקפיצים, נבחרו מגבלות הבטיחות מהערכים הגבוהים ביותר המומלצים בספרות.
לאחר השלמת כל מחקרי התכנון, האופטימיזציה והסימולציה, יוצר ושולב אב טיפוס של המנגנון. לאחר מכן נבדק האב טיפוס כדי לאמת את תוצאות הסימולציה. תחילה אבטחו את המעטפת הראשית וקיפלו את הכנפיים. לאחר מכן שוחררו הכנפיים ממצבן המקופל וצולם סרטון של סיבוב הכנפיים ממצב מקופל למצב פרוס. הטיימר שימש גם לניתוח הזמן במהלך הקלטת וידאו.
איור 8 מציג פריימים ממוספרים 1-4. פריים מספר 1 באיור מציג את רגע שחרור הכנפיים המקופלות. רגע זה נחשב לרגע ההתחלתי של הזמן t0. פריימים 2 ו-3 מציגים את מיקומן של הכנפיים 40 אלפיות השנייה ו-70 אלפיות השנייה לאחר הרגע ההתחלתי. בעת ניתוח פריימים 3 ו-4, ניתן לראות שתנועת הכנף מתייצבת 90 אלפיות השנייה לאחר t0, ופתיחת הכנף הושלמה בין 70 ל-90 אלפיות השנייה. מצב זה אומר שגם הסימולציה וגם בדיקת האב טיפוס נותנות בערך את אותו זמן פריסת כנף, והתכנון עומד בדרישות הביצועים של המנגנון.
במאמר זה, קפיצי הפיתול והדחיסה המשמשים במנגנון קיפול הכנף עוברים אופטימיזציה באמצעות BA. ניתן להגיע לפרמטרים במהירות עם מספר איטרציות ספורות. קפיץ הפיתול מדורג כ-1075 mJ וקפיץ הדחיסה מדורג כ-37.24 mJ. ערכים אלה טובים ב-40-50% ממחקרים קודמים של DOE. הקפיץ משולב במנגנון ונותח בתוכנית ADAMS. בניתוח, נמצא כי הכנפיים נפתחו תוך 74 מילישניות. ערך זה נמוך בהרבה מיעד הפרויקט של 200 מילישניות. במחקר ניסיוני נוסף, זמן ההפעלה נמדד כ-90 מילישניות. הפרש זה של 16 מילישניות בין הניתוחים עשוי לנבוע מגורמים סביבתיים שלא עוצבו בתוכנה. ההערכה היא כי אלגוריתם האופטימיזציה שהתקבל כתוצאה מהמחקר יכול לשמש עבור עיצובים שונים של קפיצים.
חומר הקפיץ הוגדר מראש ולא שימש כמשתנה באופטימיזציה. מאחר וסוגים רבים ושונים של קפיצים משמשים במטוסים ובטילים, ניתוח בסיסי (BA) ישמש לתכנון סוגים אחרים של קפיצים המשתמשים בחומרים שונים כדי להשיג תכנון אופטימלי של קפיצים במחקר עתידי.
אנו מצהירים כי כתב יד זה הינו מקורי, לא פורסם בעבר, ואינו נשקל כעת לפרסום במקום אחר.
כל הנתונים שנוצרו או נותחו במחקר זה כלולים במאמר שפורסם [ובקובץ מידע נוסף].
מין, ז., קין, ו.ק. וריצ'רד, ל.י. מודרניזציה של תפיסת כנף האוויר באמצעות שינויים גיאומטריים רדיקליים. IES J. חלק א', ציוויליזציה. קומפוזיציה. פרויקט. 3(3), 188–195 (2010).
סאן, ג'., ליו, ק. ובושאן, ב. סקירה כללית של כנפי החיפושית: מבנה, תכונות מכניות, מנגנונים והשראה ביולוגית. ג'. מכה. התנהגות. מדע ביו-רפואי. אלמה מאטר. 94, 63–73 (2019).
צ'ן, ז., יו, ג'., ג'אנג, א., וג'אנג, פ. תכנון וניתוח של מנגנון הנעה מתקפל עבור דאון תת-ימי היברידי. Ocean Engineering 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS ו-Prithvi, K. תכנון וניתוח של מנגנון קיפול מייצב אופקי למסוק. טכנולוגיית מיכל אחסון פנימית של J. Ing. (IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
קולונק, ז. וסאהין, מ. אופטימיזציה של הפרמטרים המכניים של עיצוב כנף רקטה מתקפלת באמצעות גישת עיצוב ניסויים. J internal. Model. optimization. 9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, שיטת תכנון XD, מחקר ביצועים ותהליך ייצור של קפיצי סליל מרוכבים: סקירה. compose. composition. 252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. and Khaddar M. אופטימיזציה דינמית של תכנון קפיצי סליל. Apply for sound. 77, 178–183 (2014).
Pardes, M., Sartor, M., and Mascle, K. הליך לאופטימיזציה של תכנון קפיצי מתח. יישום ממוחשב של השיטה. לפרויקט. 191(8-10), 783-797 (2001).
זבדי א., בוהילי ר. וטרוכו פ. תכנון אופטימלי של קפיצי סליל מרוכבים באמצעות אופטימיזציה רב-אובייקטיבית. J. Reinf. plastic. compose. 28 (14), 1713–1732 (2009).
פאווארט, HB ודסאל, DD אופטימיזציה של קפיצי סליל קדמיים לתלת אופן. תהליך. יצרן. 20, 428–433 (2018).
בהשש מ. ובהשש מ. אופטימיזציה של קפיצי סליל מפלדה עם קפיצים מרוכבים. Internal J. Multidisciplinary. the science. project. 3(6), 47–51 (2012).
צ'ן, ל' ואחרים. למדו על הפרמטרים הרבים המשפיעים על הביצועים הסטטיים והדינמיים של קפיצי סליל מרוכבים. J. Market. מיכל אחסון. 20, 532–550 (2022).
פרנק, י. ניתוח ואופטימיזציה של קפיצים סליליים מרוכבים, עבודת דוקטורט, אוניברסיטת סקרמנטו סטייט (2020).
גו, ז., הו, ש. ויה, י. שיטות לתכנון וניתוח קפיצים סליליים לא ליניאריים באמצעות שילוב של שיטות: ניתוח אלמנטים סופיים, דגימה מוגבלת של היפרקוביה לטינית ותכנות גנטי. תהליך. מכון פר. פרויקט. CJ Mecha. פרויקט. המדע. 235(22), 5917–5930 (2021).
וו, ל., ואחרים. קפיצי סליל רב-גדיליים מסיבי פחמן בעלי קצב קפיץ מתכוונן: מחקר עיצוב ומנגנון. J. Market. מיכל אחסון. 9(3), 5067–5076 (2020).
פאטיל DS, מנגרלקר KS ו-Jagtap ST אופטימיזציה של משקל קפיצי דחיסה סליליים. מיכל אחסון פנימי של J. Innov. Multidisciplinary. 2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS ו-Rameshkumar, K. אופטימיזציה רב-תכליתית וסימולציה נומרית של קפיצי סליל עבור יישומי רכב. אלמה מאטר. תהליך היום. 46. ​​4847–4853 (2021).
באי, ג'יי.בי ואחרים. הגדרת שיטות עבודה מומלצות - תכנון אופטימלי של מבנים סליליים מרוכבים באמצעות אלגוריתמים גנטיים. compose. composition. 268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M., and Gokche, H. שימוש בשיטת האופטימיזציה 灰狼 המבוססת על אופטימיזציה של הנפח המינימלי של תכנון קפיץ הדחיסה, Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21–27 (2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. and Sait, SM מטא-הוריסטיקה באמצעות סוכנים מרובים לאופטימיזציה של קריסות. internal J. Veh. dec. 80(2–4), 223–240 (2019).
יילדיז, א.ר. וארדש, מו. אלגוריתם אופטימיזציה היברידי חדש של קבוצת טגוצ'י-סלפה לתכנון אמין של בעיות הנדסיות אמיתיות. אלמה מאטר. מבחן. 63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR and Sait SM תכנון אמין של מנגנוני אחיזה רובוטיים באמצעות אלגוריתם אופטימיזציה היברידי חדש של חגב. expert. system. 38(3), e12666 (2021).