ขอขอบคุณที่เยี่ยมชม Nature.com คุณกำลังใช้เบราว์เซอร์เวอร์ชันที่รองรับ CSS ได้จำกัด ท่อคอยล์สแตนเลส เพื่อประสบการณ์ที่ดีที่สุด เราขอแนะนำให้คุณใช้เบราว์เซอร์ที่อัปเดตแล้ว (หรือปิดใช้งานโหมดความเข้ากันได้ใน Internet Explorer) นอกจากนี้ เพื่อให้แน่ใจว่าได้รับการสนับสนุนอย่างต่อเนื่อง เราจึงแสดงไซต์โดยไม่มีสไตล์และ JavaScript
แสดงสไลด์ 3 สไลด์พร้อมกัน ใช้ปุ่ม Previous และ Next เพื่อเลื่อนดูสไลด์ 3 สไลด์พร้อมกัน หรือใช้ปุ่ม Slider ที่ท้ายสไลด์เพื่อเลื่อนดูสไลด์ 3 สไลด์พร้อมกัน
ในการศึกษานี้ การออกแบบสปริงบิดและสปริงอัดของกลไกการพับปีกที่ใช้ในจรวดนั้นถือเป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ หลังจากจรวดออกจากท่อปล่อย ปีกที่ปิดอยู่จะต้องเปิดออกและยึดไว้เป็นเวลาหนึ่งช่วง จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้คือการเพิ่มพลังงานที่เก็บไว้ในสปริงให้สูงสุด เพื่อให้ปีกสามารถกางออกได้ในระยะเวลาสั้นที่สุด ในกรณีนี้ สมการพลังงานในเอกสารเผยแพร่ทั้งสองฉบับถูกกำหนดให้เป็นฟังก์ชันวัตถุประสงค์ในกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพ เส้นผ่านศูนย์กลางของลวด เส้นผ่านศูนย์กลางของขดลวด จำนวนขดลวด และพารามิเตอร์การเบี่ยงเบนที่จำเป็นสำหรับการออกแบบสปริงถูกกำหนดให้เป็นตัวแปรเพิ่มประสิทธิภาพ มีข้อจำกัดทางเรขาคณิตสำหรับตัวแปรเนื่องจากขนาดของกลไก ตลอดจนข้อจำกัดของปัจจัยด้านความปลอดภัยเนื่องจากน้ำหนักที่สปริงรับไว้ อัลกอริทึมผึ้ง (BA) ถูกใช้เพื่อแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพนี้และดำเนินการออกแบบสปริง ค่าพลังงานที่ได้จาก BA นั้นดีกว่าค่าที่ได้จากการศึกษาการออกแบบการทดลอง (DOE) ก่อนหน้านี้ สปริงและกลไกที่ออกแบบโดยใช้พารามิเตอร์ที่ได้จากการปรับให้เหมาะสมนั้นได้รับการวิเคราะห์ในโปรแกรม ADAMS ก่อน จากนั้นจึงทำการทดสอบเชิงทดลองโดยผสานสปริงที่ผลิตขึ้นเข้ากับกลไกจริง จากผลการทดสอบพบว่าปีกเปิดออกหลังจากผ่านไปประมาณ 90 มิลลิวินาที ซึ่งค่านี้ต่ำกว่าเป้าหมายของโครงการที่ 200 มิลลิวินาทีอย่างมาก นอกจากนี้ ความแตกต่างระหว่างผลการวิเคราะห์และผลการทดลองอยู่ที่เพียง 16 มิลลิวินาทีเท่านั้น
ในเครื่องบินและยานพาหนะทางทะเลกลไกการพับท่อคอยล์สแตนเลสมีความสำคัญ ระบบเหล่านี้ใช้ในการดัดแปลงและแปลงเครื่องบินเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการบินและการควบคุม ปีกจะพับและกางออกแตกต่างกันขึ้นอยู่กับโหมดการบิน สถานการณ์นี้สามารถเปรียบเทียบได้กับการเคลื่อนไหวของปีกของนกและแมลงบางชนิดในระหว่างการบินและการดำน้ำในชีวิตประจำวัน ในทำนองเดียวกัน เครื่องร่อนจะพับและกางออกในเรือดำน้ำเพื่อลดผลกระทบของอุทกพลศาสตร์และเพิ่มการควบคุมให้สูงสุด 3 วัตถุประสงค์อีกประการหนึ่งของกลไกเหล่านี้คือเพื่อให้ข้อได้เปรียบเชิงปริมาตรแก่ระบบต่างๆ เช่น การพับใบพัดเฮลิคอปเตอร์ 4 เพื่อการจัดเก็บและขนส่ง ปีกของจรวดยังพับลงเพื่อลดพื้นที่จัดเก็บ ดังนั้น จึงสามารถวางขีปนาวุธได้มากขึ้นบนพื้นที่ที่เล็กลงของตัวปล่อย 5 ส่วนประกอบที่ใช้ได้ผลในการพับและกางออกมักจะเป็นสปริง ในขณะที่พับ พลังงานจะถูกเก็บไว้และปล่อยออกมาในขณะที่กางออก เนื่องจากโครงสร้างที่ยืดหยุ่น พลังงานที่เก็บไว้และปล่อยออกมาจึงเท่ากัน สปริงได้รับการออกแบบมาเพื่อระบบโดยเฉพาะ และการออกแบบนี้นำเสนอปัญหาด้านการเพิ่มประสิทธิภาพ6 เนื่องจากแม้ว่าจะมีตัวแปรต่างๆ มากมาย เช่น เส้นผ่านศูนย์กลางของลวด เส้นผ่านศูนย์กลางของขดลวด จำนวนรอบ มุมเกลียว และประเภทของวัสดุ แต่ยังมีเกณฑ์ต่างๆ เช่น มวล ปริมาตร การกระจายแรงเครียดขั้นต่ำ หรือความพร้อมใช้งานของพลังงานสูงสุด7
การศึกษาครั้งนี้จะอธิบายเกี่ยวกับการออกแบบและการปรับให้เหมาะสมของสปริงสำหรับกลไกการพับปีกที่ใช้ในระบบจรวด เมื่ออยู่ภายในท่อปล่อยก่อนการบิน ปีกจะยังคงพับอยู่บนพื้นผิวของจรวด และเมื่อออกจากท่อปล่อย ปีกจะกางออกเป็นระยะเวลาหนึ่งและยังคงกดอยู่บนพื้นผิว กระบวนการนี้มีความสำคัญต่อการทำงานที่เหมาะสมของจรวด ในกลไกการพับที่พัฒนาขึ้น ปีกจะเปิดออกโดยใช้สปริงบิด และล็อกโดยใช้สปริงอัด เพื่อออกแบบสปริงที่เหมาะสม จำเป็นต้องดำเนินการปรับให้เหมาะสม ในเอกสารต่างๆ เกี่ยวกับการปรับให้เหมาะสมของสปริง
Paredes et al.8 ได้กำหนดปัจจัยอายุความล้าสูงสุดเป็นฟังก์ชันวัตถุประสงค์สำหรับการออกแบบสปริงเกลียว และใช้หลักการควาซินิวตันเป็นวิธีการปรับให้เหมาะสม ตัวแปรในการปรับให้เหมาะสมได้แก่ เส้นผ่านศูนย์กลางลวด เส้นผ่านศูนย์กลางขดลวด จำนวนรอบ และความยาวสปริง พารามิเตอร์อีกประการหนึ่งของโครงสร้างสปริงคือวัสดุที่ใช้ผลิต ดังนั้น จึงนำปัจจัยนี้มาพิจารณาในการศึกษาการออกแบบและการปรับให้เหมาะสม Zebdi et al.9 ได้กำหนดเป้าหมายของความแข็งสูงสุดและน้ำหนักต่ำสุดในฟังก์ชันวัตถุประสงค์ในการศึกษาวิจัยของพวกเขา ซึ่งปัจจัยน้ำหนักมีความสำคัญ ในกรณีนี้ พวกเขาได้กำหนดวัสดุสปริงและคุณสมบัติทางเรขาคณิตเป็นตัวแปร พวกเขาใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมเป็นวิธีการปรับให้เหมาะสม ในอุตสาหกรรมยานยนต์ น้ำหนักของวัสดุมีประโยชน์ในหลายๆ ด้าน ตั้งแต่สมรรถนะของรถยนต์ไปจนถึงการสิ้นเปลืองน้ำมัน การลดน้ำหนักในขณะที่ปรับให้เหมาะสมสปริงขดสำหรับระบบกันสะเทือนเป็นการศึกษาวิจัยที่มีชื่อเสียง10 Bahshesh และ Bahshesh11 ระบุวัสดุ เช่น E-glass, คาร์บอน และ Kevlar เป็นตัวแปรในการทำงานในสภาพแวดล้อม ANSYS โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ได้น้ำหนักขั้นต่ำและความแข็งแรงในการดึงสูงสุดในการออกแบบสปริงคอมโพสิตแบบแขวนลอยต่างๆ กระบวนการผลิตมีความสำคัญอย่างยิ่งในการพัฒนาสปริงคอมโพสิต ดังนั้น ตัวแปรต่างๆ จึงเข้ามามีบทบาทในปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น วิธีการผลิต ขั้นตอนที่ดำเนินการในกระบวนการ และลำดับขั้นตอนเหล่านั้น12,13 เมื่อออกแบบสปริงสำหรับระบบไดนามิก จะต้องคำนึงถึงความถี่ธรรมชาติของระบบ ขอแนะนำว่าความถี่ธรรมชาติแรกของสปริงควรมีค่าอย่างน้อย 5-10 เท่าของความถี่ธรรมชาติของระบบเพื่อหลีกเลี่ยงการสั่นพ้อง14 Taktak et al.7 ตัดสินใจลดมวลของสปริงให้เหลือน้อยที่สุดและเพิ่มความถี่ธรรมชาติแรกให้สูงสุดเป็นฟังก์ชันวัตถุประสงค์ในการออกแบบสปริงขด พวกเขาใช้วิธีการค้นหารูปแบบ จุดภายใน ชุดแอ็คทีฟ และอัลกอริทึมทางพันธุกรรมในเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของ Matlab การวิจัยเชิงวิเคราะห์เป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยการออกแบบสปริง และวิธีไฟไนต์เอลิเมนต์เป็นที่นิยมในด้านนี้15 Patil และคณะ16 ได้พัฒนาวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพในการลดน้ำหนักของสปริงขดอัดโดยใช้ขั้นตอนการวิเคราะห์ และทดสอบสมการเชิงวิเคราะห์โดยใช้วิธีไฟไนต์เอลิเมนต์ เกณฑ์อีกประการหนึ่งสำหรับการเพิ่มความมีประโยชน์ของสปริงคือการเพิ่มพลังงานที่สามารถเก็บสะสมได้ กรณีนี้ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าสปริงจะคงความมีประโยชน์ไว้ได้เป็นระยะเวลานาน Rahul และ Rameshkumar17 พยายามลดปริมาตรของสปริงและเพิ่มพลังงานความเครียดในการออกแบบสปริงขดของรถยนต์ พวกเขายังใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมในการวิจัยการเพิ่มประสิทธิภาพอีกด้วย
ดังที่เห็น พารามิเตอร์ในการศึกษาการเพิ่มประสิทธิภาพแตกต่างกันไปในแต่ละระบบ โดยทั่วไป พารามิเตอร์ความแข็งและความเค้นเฉือนมีความสำคัญในระบบที่ภาระที่รับเป็นปัจจัยกำหนด การเลือกวัสดุจะรวมอยู่ในระบบจำกัดน้ำหนักพร้อมกับพารามิเตอร์ทั้งสองนี้ ในทางกลับกัน ความถี่ธรรมชาติจะถูกตรวจสอบเพื่อหลีกเลี่ยงการสั่นพ้องในระบบไดนามิกสูง ในระบบที่ยูทิลิตี้มีความสำคัญ พลังงานจะถูกเพิ่มสูงสุด ในการศึกษาการเพิ่มประสิทธิภาพ แม้ว่า FEM จะถูกใช้สำหรับการศึกษาวิเคราะห์ แต่ก็จะเห็นได้ว่าอัลกอริทึมเมตาฮิวริสติก เช่น อัลกอริทึมทางพันธุกรรม14,18 และอัลกอริทึมหมาป่าสีเทา19 ถูกนำมาใช้ร่วมกับวิธีนิวตันคลาสสิกภายในช่วงของพารามิเตอร์บางอย่าง อัลกอริทึมเมตาฮิวริสติกได้รับการพัฒนาขึ้นโดยอิงจากวิธีการปรับตัวตามธรรมชาติที่เข้าใกล้สถานะที่เหมาะสมที่สุดในช่วงเวลาสั้นๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายใต้อิทธิพลของประชากร20,21 ด้วยการกระจายประชากรแบบสุ่มในพื้นที่ค้นหา อัลกอริทึมจะหลีกเลี่ยงค่าที่เหมาะสมที่สุดในพื้นที่และเคลื่อนตัวไปสู่ค่าที่เหมาะสมที่สุดทั่วโลก22 ดังนั้น ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา อัลกอริทึมนี้จึงมักถูกใช้ในบริบทของปัญหาอุตสาหกรรมจริง23,24
กรณีวิกฤตสำหรับกลไกการพับที่พัฒนาขึ้นในการศึกษานี้คือปีกซึ่งอยู่ในตำแหน่งปิดก่อนบินจะเปิดออกหลังจากออกจากท่อในเวลาหนึ่ง หลังจากนั้นองค์ประกอบการล็อกจะปิดกั้นปีก ดังนั้นสปริงจึงไม่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อพลวัตการบิน ในกรณีนี้ เป้าหมายของการเพิ่มประสิทธิภาพคือการเพิ่มพลังงานที่เก็บไว้ให้สูงสุดเพื่อเร่งการเคลื่อนที่ของสปริง เส้นผ่านศูนย์กลางของม้วน เส้นผ่านศูนย์กลางของลวด จำนวนม้วนและการเบี่ยงเบนถูกกำหนดเป็นพารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพ เนื่องจากสปริงมีขนาดเล็ก น้ำหนักจึงไม่ถือเป็นเป้าหมาย ดังนั้น ประเภทของวัสดุจึงถูกกำหนดให้คงที่ ขอบเขตความปลอดภัยสำหรับการเสียรูปเชิงกลถูกกำหนดเป็นข้อจำกัดที่สำคัญ นอกจากนี้ ข้อจำกัดด้านขนาดที่แปรผันยังเกี่ยวข้องกับขอบเขตของกลไกอีกด้วย วิธีเมตาฮิวริสติก BA ถูกเลือกเป็นวิธีเพิ่มประสิทธิภาพ BA ได้รับความนิยมเนื่องจากโครงสร้างที่ยืดหยุ่นและเรียบง่าย และเนื่องจากความก้าวหน้าในการวิจัยการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงกล25 ในส่วนที่สองของการศึกษา มีการรวมนิพจน์ทางคณิตศาสตร์โดยละเอียดไว้ในกรอบงานของการออกแบบพื้นฐานและการออกแบบสปริงของกลไกการพับ ส่วนที่สามประกอบด้วยอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพและผลลัพธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ บทที่ 4 ดำเนินการวิเคราะห์ในโปรแกรม ADAMS ความเหมาะสมของสปริงจะได้รับการวิเคราะห์ก่อนการผลิต ส่วนสุดท้ายประกอบด้วยผลการทดลองและภาพทดสอบ ผลลัพธ์ที่ได้จากการศึกษายังได้รับการเปรียบเทียบกับงานก่อนหน้านี้ของผู้เขียนโดยใช้แนวทาง DOE
ปีกที่พัฒนาขึ้นในการศึกษานี้ควรพับเข้าหาพื้นผิวของจรวด ปีกหมุนจากตำแหน่งพับเป็นตำแหน่งกางออก เพื่อจุดประสงค์นี้ จึงมีการพัฒนากลไกพิเศษขึ้น ในรูปที่ 1 แสดงการกำหนดค่าพับและกางออก5 ในระบบพิกัดของจรวด
รูปที่ 2 แสดงมุมมองตัดขวางของกลไก กลไกประกอบด้วยชิ้นส่วนกลไกหลายชิ้น ได้แก่ (1) ตัวเครื่องหลัก (2) เพลาปีก (3) ตลับลูกปืน (4) ตัวล็อก (5) บูชล็อก (6) หมุดหยุด (7) สปริงบิด และ (8) สปริงอัด เพลาปีก (2) เชื่อมต่อกับสปริงบิด (7) ผ่านปลอกล็อก (4) ทั้งสามส่วนหมุนพร้อมกันหลังจากที่จรวดขึ้นบิน ด้วยการเคลื่อนไหวหมุนนี้ ปีกจะหมุนไปยังตำแหน่งสุดท้าย หลังจากนั้น หมุด (6) จะถูกกระตุ้นโดยสปริงอัด (8) จึงปิดกั้นกลไกทั้งหมดของตัวล็อก (4)5
โมดูลัสยืดหยุ่น (E) และโมดูลัสเฉือน (G) เป็นพารามิเตอร์การออกแบบหลักของสปริง ในการศึกษานี้ ลวดเหล็กกล้าสปริงคาร์บอนสูง (Music wire ASTM A228) ถูกเลือกเป็นวัสดุสปริง พารามิเตอร์อื่นๆ ได้แก่ เส้นผ่านศูนย์กลางลวด (d) เส้นผ่านศูนย์กลางคอยล์เฉลี่ย (Dm) จำนวนคอยล์ (N) และการโก่งตัวของสปริง (xd สำหรับสปริงอัดและ θ สำหรับสปริงบิด)26 พลังงานที่เก็บไว้สำหรับสปริงอัด \({(SE}_{x})\) และสปริงบิด (\({SE}_{\theta}\)) สามารถคำนวณได้จากสมการ (1) และ (2)26 (ค่าโมดูลัสเฉือน (G) สำหรับสปริงอัดคือ 83.7E9 Pa และค่าโมดูลัสยืดหยุ่น (E) สำหรับสปริงบิดคือ 203.4E9 Pa)
มิติทางกลของระบบกำหนดข้อจำกัดทางเรขาคณิตของสปริงโดยตรง นอกจากนี้ ควรคำนึงถึงเงื่อนไขที่จรวดจะตั้งอยู่ด้วย ปัจจัยเหล่านี้กำหนดขอบเขตของพารามิเตอร์ของสปริง ข้อจำกัดที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือค่าปัจจัยด้านความปลอดภัย คำจำกัดความของค่าปัจจัยด้านความปลอดภัยได้รับการอธิบายโดยละเอียดโดย Shigley et al.26 ค่าปัจจัยด้านความปลอดภัยของสปริงอัด (SFC) ถูกกำหนดให้เป็นความเค้นสูงสุดที่อนุญาตหารด้วยความเค้นตลอดความยาวต่อเนื่อง สามารถคำนวณ SFC ได้โดยใช้สมการ (3), (4), (5) และ (6)26 (สำหรับวัสดุสปริงที่ใช้ในการศึกษานี้ \({S}_{sy}=980 MPa\)) F แทนแรงในสมการ และ KB แทนค่าปัจจัย Bergstrasser ที่ 26
ค่าสัมประสิทธิ์ความปลอดภัยในการบิดของสปริง (SFT) ถูกกำหนดให้เป็น M หารด้วย k สามารถคำนวณ SFT ได้จากสมการ (7), (8), (9) และ (10)26 (สำหรับวัสดุที่ใช้ในการศึกษานี้ \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)) ในสมการ M ใช้สำหรับแรงบิด \({k}^{^{\prime}}\) ใช้สำหรับค่าคงที่ของสปริง (แรงบิด/การหมุน) และ Ki ใช้สำหรับค่าสัมประสิทธิ์การแก้ไขความเค้น
เป้าหมายหลักของการเพิ่มประสิทธิภาพในการศึกษานี้คือการเพิ่มพลังงานของสปริงให้สูงสุด ฟังก์ชันเป้าหมายได้รับการกำหนดขึ้นเพื่อค้นหา \(\overrightarrow{\{X\}}\) ที่ทำให้ \(f(X)\) สูงสุด \({f}_{1}(X)\) และ \({f}_{2}(X)\) คือฟังก์ชันพลังงานของสปริงอัดและสปริงบิดตามลำดับ ตัวแปรและฟังก์ชันที่คำนวณได้ซึ่งใช้สำหรับเพิ่มประสิทธิภาพจะแสดงอยู่ในสมการต่อไปนี้
ข้อจำกัดต่างๆ ที่กำหนดไว้ในการออกแบบสปริงจะแสดงอยู่ในสมการต่อไปนี้ สมการ (15) และ (16) แสดงถึงปัจจัยด้านความปลอดภัยสำหรับสปริงอัดและสปริงบิดตามลำดับ ในการศึกษานี้ SFC จะต้องมากกว่าหรือเท่ากับ 1.2 และ SFT จะต้องมากกว่าหรือเท่ากับ θ26
BA ได้รับแรงบันดาลใจจากกลยุทธ์ในการหาเกสรของผึ้ง27 ผึ้งจะหาเกสรโดยส่งผู้หาเกสรจำนวนมากไปยังทุ่งเกสรที่อุดมสมบูรณ์และส่งผู้หาเกสรจำนวนน้อยลงไปยังทุ่งเกสรที่อุดมสมบูรณ์น้อยกว่า ดังนั้นจึงทำให้ประชากรผึ้งมีประสิทธิภาพสูงสุด ในทางกลับกัน ผึ้งสอดแนมจะค้นหาพื้นที่เกสรใหม่ๆ ต่อไป และหากมีพื้นที่ที่มีผลผลิตมากกว่าเดิม ผู้หาเกสรจำนวนมากจะถูกส่งไปที่พื้นที่ใหม่นี้28 BA ประกอบด้วยสองส่วน: การค้นหาในพื้นที่และการค้นหาทั่วโลก การค้นหาในพื้นที่จะค้นหาชุมชนเพิ่มเติมใกล้กับพื้นที่ขั้นต่ำ (ไซต์ระดับสูง) เช่น ผึ้ง และค้นหาน้อยลงสำหรับไซต์อื่นๆ (ไซต์ที่เหมาะสมหรือไซต์ที่เลือก) การค้นหาโดยพลการจะดำเนินการในส่วนการค้นหาทั่วโลก และหากพบค่าที่ดี สถานีต่างๆ จะถูกย้ายไปยังส่วนการค้นหาในพื้นที่ในการวนซ้ำครั้งถัดไป อัลกอริทึมประกอบด้วยพารามิเตอร์บางอย่าง: จำนวนผึ้งสอดแนม (n), จำนวนไซต์การค้นหาในพื้นที่ (m), จำนวนไซต์ระดับสูง (e), จำนวนผู้หาเกสรในไซต์ระดับสูง (nep), จำนวนผู้หาเกสรในพื้นที่ที่เหมาะสม ไซต์ (nsp) ขนาดละแวกใกล้เคียง (ngh) และจำนวนการวนซ้ำ (I)29 ซูโดโค้ด BA แสดงอยู่ในรูปที่ 3
อัลกอริทึมจะพยายามทำงานระหว่าง \({g}_{1}(X)\) และ \({g}_{2}(X)\) จากผลลัพธ์ของการวนซ้ำแต่ละครั้ง ค่าที่เหมาะสมจะถูกกำหนด และประชากรจะถูกรวบรวมไว้รอบๆ ค่าเหล่านี้เพื่อพยายามรับค่าที่ดีที่สุด ข้อจำกัดจะถูกตรวจสอบในส่วนการค้นหาในพื้นที่และทั่วโลก ในการค้นหาในพื้นที่ หากปัจจัยเหล่านี้เหมาะสม ค่าพลังงานจะถูกคำนวณ หากค่าพลังงานใหม่มากกว่าค่าที่เหมาะสม ให้กำหนดค่าใหม่ให้กับค่าที่เหมาะสม หากค่าที่ดีที่สุดที่พบในผลการค้นหามากกว่าองค์ประกอบปัจจุบัน องค์ประกอบใหม่จะถูกเพิ่มเข้าไปในคอลเลกชัน แผนผังบล็อกของการค้นหาในพื้นที่แสดงไว้ในรูปที่ 4
ประชากรเป็นหนึ่งในพารามิเตอร์หลักใน BA จากการศึกษาครั้งก่อน จะเห็นได้ว่าการขยายประชากรช่วยลดจำนวนการวนซ้ำที่จำเป็นและเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จ อย่างไรก็ตาม จำนวนการประเมินการทำงานก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน การมีไซต์ระดับสูงจำนวนมากไม่ได้ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ จำนวนไซต์ระดับสูงอาจต่ำได้หากไม่ใช่ศูนย์30 ขนาดของประชากรผึ้งสอดแนม (n) มักจะเลือกระหว่าง 30 ถึง 100 ในการศึกษานี้ ได้มีการดำเนินการทั้งสถานการณ์ 30 และ 50 เพื่อกำหนดจำนวนที่เหมาะสม (ตารางที่ 2) พารามิเตอร์อื่นๆ จะถูกกำหนดขึ้นอยู่กับประชากร จำนวนไซต์ที่เลือก (m) คือ (ประมาณ) 25% ของขนาดประชากร และจำนวนไซต์ระดับสูง (e) ในไซต์ที่เลือกคือ 25% ของ m จำนวนผึ้งที่กำลังกินอาหาร (จำนวนการค้นหา) ถูกเลือกเป็น 100 สำหรับแปลงผึ้งระดับสูงและ 30 สำหรับแปลงท้องถิ่นอื่นๆ การค้นหาละแวกใกล้เคียงเป็นแนวคิดพื้นฐานของอัลกอริทึมวิวัฒนาการทั้งหมด ในการศึกษาครั้งนี้ ได้ใช้วิธีการลดขนาดเพื่อนบ้าน วิธีนี้ช่วยลดขนาดของละแวกใกล้เคียงในอัตราหนึ่งในแต่ละรอบ ในรอบต่อๆ ไป สามารถใช้ค่าละแวกใกล้เคียงที่เล็กกว่า30 เพื่อค้นหาได้แม่นยำยิ่งขึ้น
สำหรับแต่ละสถานการณ์ ได้มีการทดสอบต่อเนื่องกันสิบครั้งเพื่อตรวจสอบความสามารถในการทำซ้ำของอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ ในรูปที่ 5 แสดงผลของการเพิ่มประสิทธิภาพของสปริงบิดสำหรับโครงร่าง 1 และในรูปที่ 6 สำหรับโครงร่าง 2 ข้อมูลการทดสอบจะแสดงในตาราง 3 และ 4 (ตารางที่มีผลลัพธ์ที่ได้สำหรับสปริงอัดอยู่ในข้อมูลเสริม S1) ประชากรผึ้งทำให้การค้นหาค่าที่ดีในรอบแรกเข้มข้นขึ้น ในสถานการณ์ที่ 1 ผลลัพธ์ของการทดสอบบางส่วนอยู่ต่ำกว่าค่าสูงสุด ในสถานการณ์ที่ 2 จะเห็นได้ว่าผลลัพธ์การเพิ่มประสิทธิภาพทั้งหมดเข้าใกล้ค่าสูงสุดเนื่องจากประชากรเพิ่มขึ้นและพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องอื่นๆ จะเห็นได้ว่าค่าในสถานการณ์ที่ 2 นั้นเพียงพอสำหรับอัลกอริทึม
เมื่อได้รับค่าพลังงานสูงสุดในแต่ละรอบ จะมีการกำหนดปัจจัยด้านความปลอดภัยเป็นข้อจำกัดในการศึกษาด้วย ดูค่าปัจจัยด้านความปลอดภัยในตาราง ค่าพลังงานที่ได้โดยใช้ BA จะถูกนำไปเปรียบเทียบกับค่าที่ได้จากวิธี 5 DOE ในตาราง 5 (เพื่อความสะดวกในการผลิต จำนวนรอบ (N) ของสปริงบิดคือ 4.9 แทนที่จะเป็น 4.88 และการโก่งตัว (xd) คือ 8 มม. แทนที่จะเป็น 7.99 มม. ในสปริงอัด) จะเห็นได้ว่า BA ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า BA ประเมินค่าทั้งหมดผ่านการค้นหาในพื้นที่และทั่วโลก วิธีนี้ทำให้เขาสามารถลองทางเลือกอื่นๆ ได้เร็วขึ้น
ในการศึกษานี้ Adams ถูกใช้เพื่อวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของกลไกปีก ก่อนอื่น Adams จะได้รับแบบจำลอง 3 มิติของกลไก จากนั้นจึงกำหนดสปริงด้วยพารามิเตอร์ที่เลือกไว้ในหัวข้อก่อนหน้า นอกจากนี้ ยังต้องกำหนดพารามิเตอร์อื่นๆ สำหรับการวิเคราะห์จริง ซึ่งได้แก่ พารามิเตอร์ทางกายภาพ เช่น การเชื่อมต่อ คุณสมบัติของวัสดุ การสัมผัส แรงเสียดทาน และแรงโน้มถ่วง มีข้อต่อหมุนระหว่างเพลาใบพัดและตลับลูกปืน มีข้อต่อทรงกระบอก 5-6 ข้อ มีข้อต่อคงที่ 5-1 ข้อ ตัวเครื่องหลักทำจากวัสดุอลูมิเนียมและคงที่ วัสดุของชิ้นส่วนที่เหลือเป็นเหล็ก เลือกค่าสัมประสิทธิ์แรงเสียดทาน ความแข็งในการสัมผัส และความลึกของการแทรกซึมของพื้นผิวแรงเสียดทานขึ้นอยู่กับประเภทของวัสดุ (สแตนเลส AISI 304) ในการศึกษานี้ พารามิเตอร์ที่สำคัญคือเวลาเปิดของกลไกปีก ซึ่งต้องน้อยกว่า 200 มิลลิวินาที ดังนั้น ควรจับตาดูเวลาเปิดปีกระหว่างการวิเคราะห์
จากผลการวิเคราะห์ของ Adams พบว่าเวลาเปิดของกลไกปีกคือ 74 มิลลิวินาที ผลการจำลองแบบไดนามิกจาก 1 ถึง 4 แสดงในรูปที่ 7 ภาพแรกในรูปที่ 5 คือเวลาเริ่มต้นการจำลองและปีกอยู่ในตำแหน่งรอการพับ (2) แสดงตำแหน่งของปีกหลังจาก 40 มิลลิวินาทีเมื่อปีกหมุน 43 องศา (3) แสดงตำแหน่งของปีกหลังจาก 71 มิลลิวินาที นอกจากนี้ ในภาพสุดท้าย (4) ยังแสดงจุดสิ้นสุดของการหมุนของปีกและตำแหน่งเปิด จากผลการวิเคราะห์แบบไดนามิก พบว่ากลไกการเปิดปีกสั้นกว่าค่าเป้าหมายที่ 200 มิลลิวินาทีอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ เมื่อปรับขนาดสปริง ขีดจำกัดความปลอดภัยจะถูกเลือกจากค่าสูงสุดที่แนะนำในเอกสาร
หลังจากเสร็จสิ้นการออกแบบ การปรับปรุง และการศึกษาการจำลองทั้งหมดแล้ว ต้นแบบของกลไกก็ถูกผลิตและบูรณาการ จากนั้นจึงทดสอบต้นแบบเพื่อตรวจสอบผลการจำลอง ขั้นแรกให้ยึดเปลือกหลักและพับปีก จากนั้นปล่อยปีกออกจากตำแหน่งที่พับไว้ และสร้างวิดีโอของการหมุนของปีกจากตำแหน่งที่พับไว้ไปยังตำแหน่งที่กางออก ตัวจับเวลายังถูกใช้เพื่อวิเคราะห์เวลาในระหว่างการบันทึกวิดีโออีกด้วย
รูปที่ 8 แสดงเฟรมวิดีโอที่หมายเลข 1-4 เฟรมหมายเลข 1 ในรูปแสดงช่วงเวลาในการปลดปีกที่พับออก ช่วงเวลานี้ถือเป็นช่วงเวลาเริ่มต้นของเวลา t0 เฟรม 2 และ 3 แสดงตำแหน่งของปีก 40 มิลลิวินาทีและ 70 มิลลิวินาทีหลังจากช่วงเวลาเริ่มต้น เมื่อวิเคราะห์เฟรม 3 และ 4 จะเห็นได้ว่าการเคลื่อนไหวของปีกจะคงที่ 90 มิลลิวินาทีหลังจาก t0 และปีกจะเปิดออกอย่างสมบูรณ์ระหว่าง 70 ถึง 90 มิลลิวินาที สถานการณ์นี้หมายความว่าทั้งการจำลองและการทดสอบต้นแบบให้เวลาในการกางปีกที่ใกล้เคียงกัน และการออกแบบก็ตรงตามข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพของกลไก
ในบทความนี้ สปริงบิดและสปริงอัดที่ใช้ในกลไกการพับปีกได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยใช้ BA พารามิเตอร์ต่างๆ สามารถเข้าถึงได้อย่างรวดเร็วด้วยการทำซ้ำเพียงไม่กี่ครั้ง สปริงบิดมีค่าพิกัดที่ 1,075 มิลลิจูล และสปริงอัดมีค่าพิกัดที่ 37.24 มิลลิจูล ค่าเหล่านี้ดีขึ้น 40-50% เมื่อเทียบกับการศึกษา DOE ก่อนหน้านี้ สปริงถูกผสานเข้ากับกลไกและวิเคราะห์ในโปรแกรม ADAMS เมื่อวิเคราะห์แล้ว พบว่าปีกเปิดออกภายใน 74 มิลลิวินาที ค่านี้ต่ำกว่าเป้าหมายของโครงการที่ 200 มิลลิวินาทีมาก ในการศึกษาทดลองครั้งต่อมา พบว่าเวลาเปิดเครื่องอยู่ที่ประมาณ 90 มิลลิวินาที ความแตกต่าง 16 มิลลิวินาทีระหว่างการวิเคราะห์นี้อาจเกิดจากปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมที่ไม่ได้จำลองในซอฟต์แวร์ เชื่อกันว่าอัลกอริทึมการปรับให้เหมาะสมที่ได้จากการศึกษาสามารถนำไปใช้กับการออกแบบสปริงต่างๆ ได้
วัสดุสปริงถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าและไม่ใช้เป็นตัวแปรในการปรับให้เหมาะสม เนื่องจากสปริงประเภทต่างๆ มากมายถูกใช้ในเครื่องบินและจรวด BA จึงถูกนำไปใช้ในการออกแบบสปริงประเภทอื่นๆ โดยใช้วัสดุที่แตกต่างกัน เพื่อให้ได้การออกแบบสปริงที่เหมาะสมที่สุดในการวิจัยในอนาคต
เราขอประกาศว่าต้นฉบับนี้เป็นต้นฉบับดั้งเดิม ไม่เคยเผยแพร่ต่อสาธารณะมาก่อน และไม่อยู่ระหว่างการพิจารณาเผยแพร่ที่อื่นในปัจจุบัน
ข้อมูลทั้งหมดที่สร้างขึ้นหรือวิเคราะห์ในการศึกษาครั้งนี้รวมอยู่ในบทความที่ตีพิมพ์นี้ [และไฟล์ข้อมูลเพิ่มเติม]
Min, Z., Kin, VK และ Richard, LJ การปรับปรุงแนวคิดของปีกเครื่องบินโดยใช้การเปลี่ยนแปลงทางเรขาคณิตที่รุนแรง IES J. ส่วน A อารยธรรม. การประพันธ์. โครงการ. 3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. และ Bhushan, B. ภาพรวมของปีกหลังของด้วง: โครงสร้าง คุณสมบัติทางกล กลไก และแรงบันดาลใจทางชีวภาพ J. Mecha. Behavior. Biomedical Science. alma mater. 94, 63–73 (2019)
เฉิน, Z., หยู, เจ., จาง, เอ. และจาง, เอฟ. การออกแบบและวิเคราะห์กลไกขับเคลื่อนแบบพับได้สำหรับเครื่องร่อนใต้น้ำที่ขับเคลื่อนด้วยไฮบริด Ocean Engineering 119, 125–134 (2016)
Kartik, HS และ Prithvi, K. การออกแบบและวิเคราะห์กลไกการพับเสถียรภาพแนวนอนของเฮลิคอปเตอร์ เทคโนโลยีถังเก็บภายใน J. Ing. (IGERT) 9(05), 110–113 (2020)
Kulunk, Z. และ Sahin, M. การเพิ่มประสิทธิภาพของพารามิเตอร์เชิงกลของการออกแบบปีกจรวดพับได้โดยใช้แนวทางการออกแบบการทดลอง แบบจำลอง J ภายใน การเพิ่มประสิทธิภาพ 9(2), 108–112 (2019)
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, XD วิธีการออกแบบ การศึกษาประสิทธิภาพ และกระบวนการผลิตสปริงขดคอมโพสิต: บทวิจารณ์ compose. composition. 252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. และ Khaddar M. การเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบแบบไดนามิกของสปริงขด ประยุกต์ใช้กับเสียง 77, 178–183 (2014)
Paredes, M., Sartor, M. และ Mascle, K. ขั้นตอนสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบสปริงดึง คอมพิวเตอร์ การประยุกต์ใช้ของวิธีการ โครงการ fur. 191(8-10), 783-797 (2001)
Zebdi O., Bouhili R. และ Trochu F. การออกแบบที่เหมาะสมที่สุดของสปริงเกลียวแบบคอมโพสิตโดยใช้การเพิ่มประสิทธิภาพแบบหลายวัตถุประสงค์ J. Reinf. พลาสติก. คอมโพสิต 28 (14), 1713–1732 (2009)
Pawart, HB และ Desale, DD การเพิ่มประสิทธิภาพของสปริงขดช่วงล่างด้านหน้ารถสามล้อ กระบวนการ ผู้ผลิต 20, 428–433 (2018)
Bahshesh M. และ Bahshesh M. การเพิ่มประสิทธิภาพของสปริงขดเหล็กด้วยสปริงคอมโพสิต J. ภายใน สหวิทยาการ วิทยาศาสตร์. โปรเจ็กต์ 3(6), 47–51 (2012)
Chen, L. et al. เรียนรู้เกี่ยวกับพารามิเตอร์ต่างๆ มากมายที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพแบบคงที่และแบบไดนามิกของสปริงขดคอมโพสิต J. Market. storage tank. 20, 532–550 (2022)
Frank, J. การวิเคราะห์และการเพิ่มประสิทธิภาพของสปริงเกลียวแบบผสม วิทยานิพนธ์ระดับปริญญาเอก มหาวิทยาลัย Sacramento State (2020)
Gu, Z., Hou, X. และ Ye, J. วิธีการออกแบบและวิเคราะห์สปริงเกลียวไม่เชิงเส้นโดยใช้วิธีการผสมผสาน: การวิเคราะห์องค์ประกอบจำกัด การสุ่มตัวอย่างแบบจำกัดของ Latin hypercube และการเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม กระบวนการ สถาบัน Fur โครงการ CJ Mecha โครงการ วิทยาศาสตร์ 235(22), 5917–5930 (2021)
Wu, L. และคณะ สปริงขดหลายเส้นคาร์บอนไฟเบอร์ที่มีอัตราสปริงปรับได้: การศึกษาการออกแบบและกลไก J. Market. ถังเก็บ 9(3), 5067–5076 (2020)
Patil DS, Mangrulkar KS และ Jagtap ST การเพิ่มประสิทธิภาพน้ำหนักของสปริงเกลียวอัด ภายในถังเก็บ J. Innov. สหวิทยาการ 2(11), 154–164 (2016)
Rahul, MS และ Rameshkumar, K. การเพิ่มประสิทธิภาพเอนกประสงค์และการจำลองเชิงตัวเลขของสปริงขดสำหรับการใช้งานในยานยนต์ Alma Mater. กระบวนการในปัจจุบัน 46. ​​4847–4853 (2021)
Bai, JB และคณะ การกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด – การออกแบบโครงสร้างเกลียวแบบผสมที่เหมาะสมที่สุดโดยใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรม compose. composition. 268, 113982 (2021)
Shahin, I., Dorterler, M. และ Gokche, H. การใช้แนวทางการเพิ่มประสิทธิภาพของ 灰狼 โดยอาศัยการเพิ่มประสิทธิภาพของปริมาตรขั้นต่ำของการออกแบบสปริงอัด Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21–27 (2017)
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. และ Sait, SM Metaheuristics ใช้ตัวแทนหลายตัวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขัดข้อง ภายใน J. Veh. ธ.ค. 80(2–4), 223–240 (2019)
Yildyz, AR และ Erdash, MU อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพกลุ่ม Taguchi-salpa แบบไฮบริดใหม่สำหรับการออกแบบปัญหาทางวิศวกรรมที่แท้จริงอย่างน่าเชื่อถือ Alma Mater. Test. 63(2), 157–162 (2021)
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR และ Sait SM การออกแบบกลไกจับของหุ่นยนต์ที่เชื่อถือได้โดยใช้อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพตั๊กแตนไฮบริดใหม่ ระบบผู้เชี่ยวชาญ 38(3), e12666 (2021)