Vă mulțumim că ați vizitat Nature.com. Folosiți o versiune de browser cu suport CSS limitat. Tub spiralat din oțel inoxidabil Pentru o experiență optimă, vă recomandăm să utilizați un browser actualizat (sau să dezactivați Modul de compatibilitate în Internet Explorer). În plus, pentru a asigura asistență continuă, afișăm site-ul fără stiluri și JavaScript.
Afișează un carusel cu trei diapozitive simultan. Folosește butoanele Anterior și Următor pentru a parcurge trei diapozitive simultan sau folosește butoanele cursorului de la final pentru a parcurge trei diapozitive simultan.
În acest studiu, proiectarea arcurilor de torsiune și compresie ale mecanismului de pliere a aripilor utilizat în rachetă, realizată cu un tub spiralat din oțel inoxidabil, este considerată o problemă de optimizare. După ce racheta părăsește tubul de lansare, aripile închise trebuie deschise și fixate pentru o anumită perioadă de timp. Scopul studiului a fost maximizarea energiei stocate în arcuri, astfel încât aripile să se poată desfășura în cel mai scurt timp posibil. În acest caz, ecuația energetică din ambele publicații a fost definită ca funcție obiectiv în procesul de optimizare. Diametrul firului, diametrul spiralei, numărul de spirale și parametrii de deviere necesari pentru proiectarea arcurilor au fost definiți ca variabile de optimizare. Există limite geometrice ale variabilelor datorate dimensiunii mecanismului, precum și limite ale factorului de siguranță datorate sarcinii suportate de arcuri. Algoritmul albinei (BA) a fost utilizat pentru a rezolva această problemă de optimizare și a efectua proiectarea arcurilor. Valorile energetice obținute cu BA sunt superioare celor obținute din studiile anterioare de proiectare a experimentelor (DOE). Arcurile și mecanismele proiectate folosind parametrii obținuți din optimizare au fost analizate pentru prima dată în programul ADAMS. După aceea, au fost efectuate teste experimentale prin integrarea arcurilor fabricate în mecanisme reale. În urma testului, s-a observat că aripile s-au deschis după aproximativ 90 de milisecunde. Această valoare este mult sub obiectivul proiectului de 200 de milisecunde. În plus, diferența dintre rezultatele analitice și cele experimentale este de doar 16 ms.
În aeronave și vehicule marine, mecanismele de pliere din oțel inoxidabil cu tuburi spiralate sunt esențiale. Aceste sisteme sunt utilizate în modificările și conversiile aeronavelor pentru a îmbunătăți performanța și controlul zborului. În funcție de modul de zbor, aripile se pliază și se desfășoară diferit pentru a reduce impactul aerodinamic1. Această situație poate fi comparată cu mișcările aripilor unor păsări și insecte în timpul zborului și scufundărilor de zi cu zi. În mod similar, planoarele se pliază și se desfășoară în submersibile pentru a reduce efectele hidrodinamice și a maximiza manevrabilitatea3. Un alt scop al acestor mecanisme este de a oferi avantaje volumetrice sistemelor, cum ar fi plierea elicei unui elicopter 4 pentru depozitare și transport. Aripile rachetei se pliază, de asemenea, în jos pentru a reduce spațiul de depozitare. Astfel, mai multe rachete pot fi plasate pe o suprafață mai mică a lansatorului 5. Componentele care sunt utilizate eficient la pliere și desfășurare sunt de obicei arcurile. În momentul plierii, energia este stocată în acesta și eliberată în momentul desfășurării. Datorită structurii sale flexibile, energia stocată și cea eliberată sunt egalizate. Arcul este conceput în principal pentru sistem, iar acest design prezintă o problemă de optimizare6. Deoarece, deși include diverse variabile precum diametrul sârmei, diametrul bobinei, numărul de spire, unghiul elicei și tipul de material, există și criterii precum masa, volumul, distribuția minimă a tensiunii sau disponibilitatea maximă a energiei7.
Acest studiu aduce în lumină proiectarea și optimizarea arcurilor pentru mecanismele de pliere a aripilor utilizate în sistemele de rachete. Aflându-se în interiorul tubului de lansare înainte de zbor, aripile rămân pliate la suprafața rachetei, iar după ieșirea din tubul de lansare, se desfac pentru o anumită perioadă de timp și rămân presate la suprafață. Acest proces este esențial pentru buna funcționare a rachetei. În mecanismul de pliere dezvoltat, deschiderea aripilor se realizează prin arcuri de torsiune, iar blocarea se realizează prin arcuri de compresie. Pentru a proiecta un arc adecvat, trebuie efectuat un proces de optimizare. În cadrul optimizării arcurilor, există diverse aplicații în literatura de specialitate.
Paredes și colab.8 au definit factorul maxim de rezistență la oboseală ca funcție obiectiv pentru proiectarea arcurilor elicoidale și au utilizat metoda cvasi-newtoniană ca metodă de optimizare. Variabilele în optimizare au fost identificate ca diametrul sârmei, diametrul spiralei, numărul de spire și lungimea arcului. Un alt parametru al structurii arcului este materialul din care este fabricat. Prin urmare, acest lucru a fost luat în considerare în studiile de proiectare și optimizare. Zebdi și colab.9 au stabilit obiective de rigiditate maximă și greutate minimă în funcția obiectiv din studiul lor, unde factorul de greutate a fost semnificativ. În acest caz, au definit materialul arcului și proprietățile geometrice ca variabile. Ei folosesc un algoritm genetic ca metodă de optimizare. În industria auto, greutatea materialelor este utilă în multe moduri, de la performanța vehiculului la consumul de combustibil. Minimizarea greutății în timpul optimizării arcurilor elicoidale pentru suspensie este un studiu bine-cunoscut10. Bahshesh și Bahshesh11 au identificat materiale precum sticla electrostatică, carbonul și Kevlarul ca variabile în munca lor în mediul ANSYS, cu scopul de a obține o greutate minimă și o rezistență maximă la tracțiune în diverse modele compozite de arcuri de suspensie. Procesul de fabricație este esențial în dezvoltarea arcurilor compozite. Astfel, diverse variabile intră în joc într-o problemă de optimizare, cum ar fi metoda de producție, etapele parcurse în proces și secvența acestor etape12,13. La proiectarea arcurilor pentru sisteme dinamice, trebuie luate în considerare frecvențele naturale ale sistemului. Se recomandă ca prima frecvență naturală a arcului să fie de cel puțin 5-10 ori frecvența naturală a sistemului pentru a evita rezonanța14. Taktak și colab.7 au decis să minimizeze masa arcului și să maximizeze prima frecvență naturală ca funcții obiectiv în proiectarea arcurilor elicoidale. Aceștia au folosit metode de căutare a modelelor, punct interior, mulțime activă și algoritmi genetici în instrumentul de optimizare Matlab. Cercetarea analitică face parte din cercetarea în proiectarea arcurilor, iar Metoda Elementului Finit este populară în acest domeniu15. Patil și colab.16 au dezvoltat o metodă de optimizare pentru reducerea greutății unui arc elicoidal de compresie folosind o procedură analitică și au testat ecuațiile analitice folosind metoda elementului finit. Un alt criteriu pentru creșterea utilității unui arc este creșterea energiei pe care o poate stoca. Acest caz asigură, de asemenea, că arcul își păstrează utilitatea pentru o perioadă lungă de timp. Rahul și Rameshkumar17 caută să reducă volumul arcului și să crească energia de deformare în proiectele de arcuri elicoidale pentru mașini. De asemenea, au folosit algoritmi genetici în cercetarea de optimizare.
După cum se poate observa, parametrii din studiul de optimizare variază de la sistem la sistem. În general, parametrii de rigiditate și tensiune de forfecare sunt importanți într-un sistem în care sarcina pe care o suportă este factorul determinant. Selecția materialelor este inclusă în sistemul limită de greutate cu acești doi parametri. Pe de altă parte, frecvențele naturale sunt verificate pentru a evita rezonanțele în sistemele extrem de dinamice. În sistemele în care utilitatea contează, energia este maximizată. În studiile de optimizare, deși FEM este utilizat pentru studii analitice, se poate observa că algoritmi metaeuristici, cum ar fi algoritmul genetic14,18 și algoritmul lupului cenușiu19, sunt utilizați împreună cu metoda clasică Newton într-un interval de anumiți parametri. Algoritmii metaeuristici au fost dezvoltați pe baza metodelor de adaptare naturală care se apropie de starea optimă într-o perioadă scurtă de timp, în special sub influența populației20,21. Cu o distribuție aleatorie a populației în zona de căutare, aceștia evită optimele locale și se îndreaptă spre optimele globale22. Astfel, în ultimii ani a fost adesea utilizat în contextul unor probleme industriale reale23,24.
Cazul critic pentru mecanismul de pliere dezvoltat în acest studiu este acela că aripile, care se aflau în poziția închisă înainte de zbor, se deschid la un anumit timp după ce părăsesc tubul. După aceea, elementul de blocare blochează aripa. Prin urmare, arcurile nu afectează direct dinamica zborului. În acest caz, scopul optimizării a fost maximizarea energiei stocate pentru a accelera mișcarea arcului. Diametrul rolei, diametrul firului, numărul de role și deformarea au fost definite ca parametri de optimizare. Datorită dimensiunilor mici ale arcului, greutatea nu a fost considerată un obiectiv. Prin urmare, tipul de material este definit ca fiind fix. Marja de siguranță pentru deformările mecanice este determinată ca o limitare critică. În plus, constrângerile de dimensiune variabilă sunt implicate în domeniul de aplicare al mecanismului. Metoda metaeuristică BA a fost aleasă ca metodă de optimizare. BA a fost preferată pentru structura sa flexibilă și simplă și pentru progresele sale în cercetarea optimizării mecanice25. În a doua parte a studiului, expresii matematice detaliate sunt incluse în cadrul proiectării de bază și al proiectării arcului mecanismului de pliere. A treia parte conține algoritmul de optimizare și rezultatele optimizării. Capitolul 4 efectuează analiza în programul ADAMS. Adecvarea arcurilor este analizată înainte de producție. Ultima secțiune conține rezultate experimentale și imagini de testare. Rezultatele obținute în studiu au fost, de asemenea, comparate cu lucrările anterioare ale autorilor folosind abordarea DOE.
Aripile dezvoltate în acest studiu ar trebui să se plieze spre suprafața rachetei. Aripile se rotesc din poziția pliată în poziția desfășurată. Pentru aceasta, a fost dezvoltat un mecanism special. În figura 1 este prezentată configurația pliată și desfășurată5 în sistemul de coordonate al rachetei.
În fig. 2 este prezentată o vedere în secțiune a mecanismului. Mecanismul este alcătuit din mai multe părți mecanice: (1) corpul principal, (2) arborele aripii, (3) rulmentul, (4) corpul blocării, (5) bucșa blocării, (6) știftul de oprire, (7) arcul de torsiune și (8) arcuri de compresie. Arborele aripii (2) este conectat la arcul de torsiune (7) prin intermediul manșonului de blocare (4). Toate cele trei părți se rotesc simultan după decolarea rachetei. Cu această mișcare de rotație, aripile se întorc în poziția lor finală. După aceea, știftul (6) este acționat de arcul de compresie (8), blocând astfel întregul mecanism al corpului de blocare (4)5.
Modulul de elasticitate (E) și modulul de forfecare (G) sunt parametri cheie de proiectare ai arcului. În acest studiu, s-a ales ca material pentru arc sârmă de oțel cu conținut ridicat de carbon (sârmă muzicală ASTM A228). Alți parametri sunt diametrul sârmei (d), diametrul mediu al spirei (Dm), numărul de spire (N) și deformarea arcului (xd pentru arcurile de compresie și θ pentru arcurile de torsiune)26. Energia stocată pentru arcurile de compresie \({(SE}_{x})\) și arcurile de torsiune (\({SE}_{\theta}\)) poate fi calculată din ecuațiile (1) și (2)26. (Valoarea modulului de forfecare (G) pentru arcul de compresie este de 83,7E9 Pa, iar valoarea modulului de elasticitate (E) pentru arcul de torsiune este de 203,4E9 Pa.)
Dimensiunile mecanice ale sistemului determină direct constrângerile geometrice ale arcului. În plus, ar trebui luate în considerare și condițiile în care va fi amplasată racheta. Acești factori determină limitele parametrilor arcului. O altă limitare importantă este factorul de siguranță. Definiția unui factor de siguranță este descrisă în detaliu de Shigley și colab.26. Factorul de siguranță al arcului de compresie (SFC) este definit ca tensiunea maximă admisibilă împărțită la tensiunea pe lungimea continuă. SFC poate fi calculat folosind ecuațiile (3), (4), (5) și (6)26. (Pentru materialul arcului utilizat în acest studiu, \({S}_{sy}=980 MPa\)). F reprezintă forța din ecuație, iar KB reprezintă factorul Bergstrasser de 26.
Factorul de siguranță la torsiune al unui arc (SFT) este definit ca M împărțit la k. SFT poate fi calculat din ecuațiile (7), (8), (9) și (10)26. (Pentru materialul utilizat în acest studiu, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)). În ecuație, M este utilizat pentru cuplu, \({k}^{^{\prime}}\) este utilizat pentru constanta arcului (cuplu/rotație), iar Ki este utilizat pentru factorul de corecție a tensiunii.
Principalul obiectiv de optimizare în acest studiu este maximizarea energiei arcului. Funcția obiectiv este formulată pentru a găsi \(\overrightarrow{\{X\}}\) care maximizează \(f(X)\). \({f}_{1}(X)\) și \({f}_{2}(X)\) sunt funcțiile energetice ale arcului de compresie, respectiv torsiune. Variabilele calculate și funcțiile utilizate pentru optimizare sunt prezentate în următoarele ecuații.
Diversele constrângeri impuse proiectării arcului sunt prezentate în următoarele ecuații. Ecuațiile (15) și (16) reprezintă factorii de siguranță pentru arcurile de compresie și respectiv torsiune. În acest studiu, SFC trebuie să fie mai mare sau egal cu 1,2, iar SFT trebuie să fie mai mare sau egal cu θ26.
Algoritmul BA a fost inspirat de strategiile albinelor de căutare a polenului27. Albinele caută prin trimiterea mai multor culegătoare în câmpurile de polen fertile și mai puține culegătoare în câmpurile de polen mai puțin fertile. Astfel, se obține cea mai mare eficiență din populația de albine. Pe de altă parte, albinele cercetașe continuă să caute noi zone cu polen, iar dacă există zone mai productive decât înainte, multe culegătoare vor fi direcționate către această nouă zonă28. BA constă din două părți: căutare locală și căutare globală. Căutarea locală caută mai multe comunități apropiate de minim (locații de elită), precum albinele, și caută mai puțin alte locații (locații optime sau selecte). O căutare arbitrară este efectuată în partea de căutare globală, iar dacă se găsesc valori bune, stațiile sunt mutate în partea de căutare locală în următoarea iterație. Algoritmul conține câțiva parametri: numărul de albine cercetașe (n), numărul de locații de căutare locală (m), numărul de locații de elită (e), numărul de culegătoare în locațiile de elită (nep), numărul de culegătoare în zonele optime. Situl (nsp), dimensiunea vecinătății (ngh) și numărul de iterații (I)29. Pseudocod-ul BA este prezentat în Figura 3.
Algoritmul încearcă să funcționeze între \({g}_{1}(X)\) și \({g}_{2}(X)\). Ca urmare a fiecărei iterații, se determină valori optime și se adună o populație în jurul acestor valori, în încercarea de a obține cele mai bune valori. Restricțiile sunt verificate în secțiunile de căutare locală și globală. Într-o căutare locală, dacă acești factori sunt corespunzători, se calculează valoarea energiei. Dacă noua valoare a energiei este mai mare decât valoarea optimă, se atribuie noua valoare valorii optime. Dacă cea mai bună valoare găsită în rezultatul căutării este mai mare decât elementul curent, noul element va fi inclus în colecție. Diagrama bloc a căutării locale este prezentată în Figura 4.
Populația este unul dintre parametrii cheie în BA. Din studiile anterioare se poate observa că extinderea populației reduce numărul de iterații necesare și crește probabilitatea de succes. Cu toate acestea, numărul de evaluări funcționale este, de asemenea, în creștere. Prezența unui număr mare de situri elită nu afectează semnificativ performanța. Numărul de situri elită poate fi scăzut dacă nu este zero30. Mărimea populației de albine cercetașe (n) este de obicei aleasă între 30 și 100. În acest studiu, au fost rulate atât scenarii cu 30, cât și cu 50 pentru a determina numărul adecvat (Tabelul 2). Alți parametri sunt determinați în funcție de populație. Numărul de situri selectate (m) este (aproximativ) 25% din dimensiunea populației, iar numărul de situri elită (e) dintre siturile selectate este de 25% din m. Numărul de albine care se hrănesc (numărul de căutări) a fost ales să fie 100 pentru parcelele elită și 30 pentru alte parcele locale. Căutarea în vecinătate este conceptul de bază al tuturor algoritmilor evolutivi. În acest studiu, a fost utilizată metoda vecinilor de tip tapering. Această metodă reduce dimensiunea vecinătății la o anumită rată în timpul fiecărei iterații. În iterațiile viitoare, se pot utiliza valori mai mici ale vecinătății30 pentru o căutare mai precisă.
Pentru fiecare scenariu, au fost efectuate zece teste consecutive pentru a verifica reproductibilitatea algoritmului de optimizare. În figura 5 sunt prezentate rezultatele optimizării arcului de torsiune pentru schema 1, iar în figura 6 – pentru schema 2. Datele testelor sunt prezentate și în tabelele 3 și 4 (un tabel care conține rezultatele obținute pentru arcul de compresie se află în Informațiile Suplimentare S1). Populația de albine intensifică căutarea unor valori bune în prima iterație. În scenariul 1, rezultatele unor teste au fost sub maxim. În scenariul 2, se poate observa că toate rezultatele optimizării se apropie de maxim datorită creșterii populației și a altor parametri relevanți. Se poate observa că valorile din scenariul 2 sunt suficiente pentru algoritm.
La obținerea valorii maxime a energiei în iterații, se oferă și un factor de siguranță ca o constrângere pentru studiu. Consultați tabelul pentru factorul de siguranță. Valorile energiei obținute folosind BA sunt comparate cu cele obținute folosind metoda 5 DOE în Tabelul 5. (Pentru ușurința fabricației, numărul de spire (N) al arcului de torsiune este de 4,9 în loc de 4,88, iar deformația (xd) este de 8 mm în loc de 7,99 mm în cazul arcului de compresie.) Se poate observa că BA este un rezultat mai bun. BA evaluează toate valorile prin căutări locale și globale. În acest fel, poate încerca mai multe alternative mai rapid.
În acest studiu, Adams a fost folosit pentru a analiza mișcarea mecanismului aripii. Lui Adams i se oferă mai întâi un model 3D al mecanismului. Apoi, se definește un arc cu parametrii selectați în secțiunea anterioară. În plus, trebuie definiți și alți parametri pentru analiza propriu-zisă. Aceștia sunt parametri fizici, cum ar fi conexiunile, proprietățile materialului, contactul, frecarea și gravitația. Există o articulație rotativă între arborele palei și rulment. Există 5-6 articulații cilindrice. Există 5-1 articulații fixe. Corpul principal este fabricat din aluminiu și este fix. Materialul restului pieselor este oțelul. Alegeți coeficientul de frecare, rigiditatea de contact și adâncimea de penetrare a suprafeței de frecare în funcție de tipul de material (oțel inoxidabil AISI 304). În acest studiu, parametrul critic este timpul de deschidere a mecanismului aripii, care trebuie să fie mai mic de 200 ms. Prin urmare, fiți atenți la timpul de deschidere a aripii în timpul analizei.
Ca urmare a analizei lui Adams, timpul de deschidere al mecanismului aripii este de 74 de milisecunde. Rezultatele simulării dinamice de la 1 la 4 sunt prezentate în Figura 7. Prima imagine din Figura 5 reprezintă momentul de începere a simulării, iar aripile se află în poziția de așteptare pentru pliere. (2) Afișează poziția aripii după 40 ms, când aripa s-a rotit cu 43 de grade. (3) prezintă poziția aripii după 71 de milisecunde. De asemenea, în ultima imagine (4) se arată sfârșitul virajului aripii și poziția deschisă. Ca urmare a analizei dinamice, s-a observat că mecanismul de deschidere a aripii este semnificativ mai scurt decât valoarea țintă de 200 ms. În plus, la dimensionarea arcurilor, limitele de siguranță au fost selectate dintre cele mai mari valori recomandate în literatura de specialitate.
După finalizarea tuturor studiilor de proiectare, optimizare și simulare, a fost fabricat și integrat un prototip al mecanismului. Prototipul a fost apoi testat pentru a verifica rezultatele simulării. Mai întâi, s-a fixat carcasa principală și s-au pliat aripile. Apoi, aripile au fost eliberate din poziția pliată și s-a realizat un videoclip cu rotirea aripilor din poziția pliată în cea desfășurată. Cronometrul a fost, de asemenea, utilizat pentru a analiza timpul în timpul înregistrării video.
În fig. 8 sunt prezentate cadrele video numerotate 1-4. Cadrul numărul 1 din figură arată momentul eliberării aripilor pliate. Acest moment este considerat momentul inițial t0. Cadrele 2 și 3 arată pozițiile aripilor la 40 ms și 70 ms după momentul inițial. Analizând cadrele 3 și 4, se poate observa că mișcarea aripii se stabilizează la 90 ms după t0, iar deschiderea aripii este completă între 70 și 90 ms. Această situație înseamnă că atât simularea, cât și testarea prototipului oferă aproximativ același timp de desfășurare a aripii, iar designul îndeplinește cerințele de performanță ale mecanismului.
În acest articol, arcurile de torsiune și compresie utilizate în mecanismul de pliere a aripilor sunt optimizate folosind BA. Parametrii pot fi atinși rapid cu puține iterații. Arcul de torsiune are o putere nominală de 1075 mJ, iar arcul de compresie are o putere nominală de 37,24 mJ. Aceste valori sunt cu 40-50% mai bune decât studiile DOE anterioare. Arcul este integrat în mecanism și analizat în programul ADAMS. La analiză, s-a constatat că aripile s-au deschis în 74 de milisecunde. Această valoare este mult sub obiectivul proiectului de 200 de milisecunde. Într-un studiu experimental ulterior, timpul de pornire a fost măsurat la aproximativ 90 ms. Această diferență de 16 milisecunde între analize se poate datora unor factori de mediu care nu au fost modelați în software. Se consideră că algoritmul de optimizare obținut ca urmare a studiului poate fi utilizat pentru diverse modele de arcuri.
Materialul arcului a fost predefinit și nu a fost utilizat ca variabilă în optimizare. Deoarece multe tipuri diferite de arcuri sunt utilizate în aeronave și rachete, analiza analizelor de bază (BA) va fi aplicată pentru a proiecta alte tipuri de arcuri folosind materiale diferite pentru a obține un design optim al arcului în cercetările viitoare.
Declarăm că acest manuscris este original, nu a fost publicat anterior și nu este în prezent luat în considerare pentru publicare în altă parte.
Toate datele generate sau analizate în cadrul acestui studiu sunt incluse în acest articol publicat [și în fișierul cu informații suplimentare].
Min, Z., Kin, VK și Richard, LJ Modernizarea conceptului de profil aerodinamic prin schimbări geometrice radicale. IES J. Partea A Civilizație. Compoziție. Proiect. 3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. și Bhushan, B. O prezentare generală a aripii posterioare a gândacului: structură, proprietăți mecanice, mecanisme și inspirație biologică. J. Mecha. Behavior. Biomedical Science. alma mater. 94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A. și Zhang, F. Proiectarea și analiza unui mecanism de propulsie pliabil pentru un planor subacvatic cu motor hibrid. Ocean Engineering 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS și Prithvi, K. Proiectarea și analiza unui mecanism de pliere a stabilizatorului orizontal pentru elicopter. J. Ing. rezervor de stocare intern. tehnologie. (IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. și Sahin, M. Optimizarea parametrilor mecanici ai unui design de aripă de rachetă pliabilă utilizând o abordare de proiectare experimentală. Internal J. Model. Optimization. 9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. și Hu, Metoda de proiectare XD, studiu de performanță și procesul de fabricație a arcurilor elicoidale compozite: o analiză. compose. composition. 252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. și Khaddar M. Optimizarea proiectării dinamice a arcurilor elicoidale. Apply for sound. 77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M. și Mascle, K. O procedură pentru optimizarea proiectării arcurilor de tensiune. Un calculator. Aplicarea metodei. Fur. Project. 191(8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. și Trochu F. Proiectarea optimă a arcurilor elicoidale compozite folosind optimizare multiobiectiv. J. Reinf. plastic. compose. 28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB și Desale, DD Optimizarea arcurilor elicoidale ale suspensiei față a triciclurilor. Proces. Producător. 20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. și Bahshesh M. Optimizarea arcurilor elicoidale din oțel cu arcuri compozite. Internal J. Multidisciplinary. The Science Project. 3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. și colab. Aflați mai multe despre numeroșii parametri care afectează performanța statică și dinamică a arcurilor elicoidale compozite. J. Market. Storage Tank. 20, 532–550 (2022).
Frank, J. Analiza și optimizarea arcurilor elicoidale compozite, teză de doctorat, Universitatea de Stat din Sacramento (2020).
Gu, Z., Hou, X. și Ye, J. Metode pentru proiectarea și analiza arcurilor elicoidale neliniare folosind o combinație de metode: analiza cu elemente finite, eșantionare limitată cu hipercub latin și programare genetică. Proces. Institutul Fur. Proiect. CJ Mecha. Proiect. Știința. 235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L. și colab. Arcuri elicoidale multifilare din fibră de carbon cu rată de elasticitate reglabilă: un studiu de proiectare și mecanism. J. Market. rezervor de stocare. 9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS și Jagtap ST Optimizarea greutății arcurilor elicoidale de compresie. J. Innov. rezervor de stocare intern. Multidisciplinar. 2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS și Rameshkumar, K. Optimizare multifuncțională și simulare numerică a arcurilor elicoidale pentru aplicații auto. Alma Mater. Process Today. 46. 4847–4853 (2021).
Bai, JB și colab. Definirea celor mai bune practici – Proiectarea optimă a structurilor elicoidale compozite folosind algoritmi genetici. compose. composition. 268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M. și Gokche, H. Utilizarea metodei de optimizare 灰狼 bazată pe optimizarea volumului minim al designului arcului de compresie, Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21–27 (2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. și Sait, SM. Metaeuristici care utilizează agenți multipli pentru optimizarea accidentelor. J. Veh. dec. intern 80(2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR și Erdash, MU Nou algoritm hibrid de optimizare a grupurilor Taguchi-salpa pentru proiectarea fiabilă a problemelor inginerești reale. alma mater. test. 63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR și Sait SM Proiectare fiabilă a mecanismelor robotizate de prindere folosind un nou algoritm hibrid de optimizare a lăcustelor. expert. system. 38(3), e12666 (2021).