Cảm ơn bạn đã truy cập Nature.com. Bạn đang sử dụng phiên bản trình duyệt có hỗ trợ CSS hạn chế. Ống cuộn thép không gỉ Để có trải nghiệm tốt nhất, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng trình duyệt đã cập nhật (hoặc tắt Chế độ tương thích trong Internet Explorer). Ngoài ra, để đảm bảo hỗ trợ liên tục, chúng tôi hiển thị trang web mà không có kiểu dáng và JavaScript.
Hiển thị một vòng quay gồm ba slide cùng một lúc. Sử dụng các nút Trước và Tiếp theo để di chuyển qua ba slide cùng một lúc hoặc sử dụng các nút thanh trượt ở cuối để di chuyển qua ba slide cùng một lúc.
Trong nghiên cứu này, ống cuộn thép không gỉ thiết kế lò xo xoắn và lò xo nén của cơ cấu gấp cánh được sử dụng trong tên lửa được coi là một vấn đề tối ưu hóa. Sau khi tên lửa rời khỏi ống phóng, các cánh đóng phải được mở ra và cố định trong một khoảng thời gian nhất định. Mục đích của nghiên cứu là tối đa hóa năng lượng được lưu trữ trong các lò xo để các cánh có thể triển khai trong thời gian ngắn nhất có thể. Trong trường hợp này, phương trình năng lượng trong cả hai ấn phẩm được định nghĩa là hàm mục tiêu trong quá trình tối ưu hóa. Đường kính dây, đường kính cuộn dây, số lượng cuộn dây và các thông số độ võng cần thiết cho thiết kế lò xo được định nghĩa là các biến tối ưu hóa. Có các giới hạn hình học đối với các biến do kích thước của cơ cấu, cũng như các giới hạn về hệ số an toàn do tải trọng mà lò xo mang. Thuật toán ong mật (BA) đã được sử dụng để giải quyết vấn đề tối ưu hóa này và thực hiện thiết kế lò xo. Các giá trị năng lượng thu được bằng BA vượt trội hơn so với các giá trị thu được từ các nghiên cứu Thiết kế thí nghiệm (DOE) trước đây. Các lò xo và cơ cấu được thiết kế bằng cách sử dụng các thông số thu được từ quá trình tối ưu hóa lần đầu tiên được phân tích trong chương trình ADAMS. Sau đó, các thử nghiệm thực nghiệm đã được tiến hành bằng cách tích hợp các lò xo được chế tạo vào các cơ chế thực tế. Kết quả của thử nghiệm cho thấy cánh mở ra sau khoảng 90 mili giây. Giá trị này thấp hơn nhiều so với mục tiêu 200 mili giây của dự án. Ngoài ra, sự khác biệt giữa kết quả phân tích và kết quả thực nghiệm chỉ là 16 ms.
Trong máy bay và phương tiện hàng hải, cơ chế gấp ống cuộn thép không gỉ rất quan trọng. Các hệ thống này được sử dụng trong các cải tiến và chuyển đổi máy bay để cải thiện hiệu suất bay và khả năng kiểm soát. Tùy thuộc vào chế độ bay, cánh gập và mở ra khác nhau để giảm tác động khí động học1. Tình huống này có thể được so sánh với chuyển động của cánh một số loài chim và côn trùng trong quá trình bay và lặn hàng ngày. Tương tự như vậy, tàu lượn gập và mở ra trong tàu ngầm để giảm tác động thủy động lực học và tối đa hóa khả năng xử lý3. Một mục đích khác của các cơ chế này là cung cấp lợi thế về thể tích cho các hệ thống như gấp cánh quạt trực thăng 4 để lưu trữ và vận chuyển. Cánh của tên lửa cũng gập xuống để giảm không gian lưu trữ. Do đó, có thể đặt nhiều tên lửa hơn trên một diện tích nhỏ hơn của bệ phóng 5. Các thành phần được sử dụng hiệu quả trong quá trình gấp và mở thường là lò xo. Tại thời điểm gấp, năng lượng được lưu trữ trong đó và giải phóng tại thời điểm mở ra. Do cấu trúc linh hoạt của nó, năng lượng được lưu trữ và giải phóng được cân bằng. Lò xo chủ yếu được thiết kế cho hệ thống và thiết kế này trình bày một vấn đề tối ưu hóa6. Bởi vì trong khi nó bao gồm nhiều biến số như đường kính dây, đường kính cuộn dây, số vòng, góc xoắn ốc và loại vật liệu, thì cũng có các tiêu chí như khối lượng, thể tích, phân bố ứng suất tối thiểu hoặc khả năng cung cấp năng lượng tối đa7.
Nghiên cứu này làm sáng tỏ việc thiết kế và tối ưu hóa lò xo cho cơ chế gấp cánh được sử dụng trong hệ thống tên lửa. Khi ở bên trong ống phóng trước khi bay, cánh vẫn được gấp trên bề mặt tên lửa và sau khi ra khỏi ống phóng, chúng sẽ mở ra trong một thời gian nhất định và vẫn được ép vào bề mặt. Quá trình này rất quan trọng đối với hoạt động bình thường của tên lửa. Trong cơ chế gấp đã phát triển, việc mở cánh được thực hiện bởi lò xo xoắn và việc khóa được thực hiện bởi lò xo nén. Để thiết kế một lò xo phù hợp, phải thực hiện một quá trình tối ưu hóa. Trong quá trình tối ưu hóa lò xo, có nhiều ứng dụng khác nhau trong tài liệu.
Paredes và cộng sự.8 định nghĩa hệ số tuổi thọ mỏi tối đa là một hàm mục tiêu để thiết kế lò xo xoắn và sử dụng phương pháp bán Newton làm phương pháp tối ưu hóa. Các biến trong quá trình tối ưu hóa được xác định là đường kính dây, đường kính cuộn, số vòng và chiều dài lò xo. Một tham số khác của cấu trúc lò xo là vật liệu tạo nên lò xo. Do đó, điều này đã được tính đến trong các nghiên cứu thiết kế và tối ưu hóa. Zebdi và cộng sự.9 đặt mục tiêu về độ cứng tối đa và trọng lượng tối thiểu trong hàm mục tiêu trong nghiên cứu của họ, trong đó hệ số trọng lượng có ý nghĩa. Trong trường hợp này, họ định nghĩa vật liệu lò xo và các đặc tính hình học là các biến. Họ sử dụng thuật toán di truyền làm phương pháp tối ưu hóa. Trong ngành công nghiệp ô tô, trọng lượng của vật liệu hữu ích theo nhiều cách, từ hiệu suất của xe đến mức tiêu thụ nhiên liệu. Giảm thiểu trọng lượng trong khi tối ưu hóa lò xo cuộn cho hệ thống treo là một nghiên cứu nổi tiếng10. Bahshesh và Bahshesh11 đã xác định các vật liệu như E-glass, carbon và Kevlar là các biến trong công trình của họ trong môi trường ANSYS với mục tiêu đạt được trọng lượng tối thiểu và độ bền kéo tối đa trong các thiết kế lò xo treo composite khác nhau. Quy trình sản xuất đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển lò xo composite. Do đó, nhiều biến số khác nhau sẽ được đưa vào bài toán tối ưu hóa, chẳng hạn như phương pháp sản xuất, các bước thực hiện trong quy trình và trình tự các bước đó12,13. Khi thiết kế lò xo cho hệ thống động, cần phải tính đến tần số tự nhiên của hệ thống. Nên sử dụng tần số tự nhiên đầu tiên của lò xo ít nhất gấp 5-10 lần tần số tự nhiên của hệ thống để tránh cộng hưởng14. Taktak và cộng sự 7 quyết định giảm thiểu khối lượng của lò xo và tăng tối đa tần số tự nhiên đầu tiên làm hàm mục tiêu trong thiết kế lò xo cuộn. Họ đã sử dụng các phương pháp tìm kiếm mẫu, điểm bên trong, tập hợp hoạt động và thuật toán di truyền trong công cụ tối ưu hóa Matlab. Nghiên cứu phân tích là một phần của nghiên cứu thiết kế lò xo và Phương pháp phần tử hữu hạn rất phổ biến trong lĩnh vực này15. Patil và cộng sự 16 đã phát triển một phương pháp tối ưu hóa để giảm trọng lượng của lò xo xoắn nén bằng cách sử dụng quy trình phân tích và kiểm tra các phương trình phân tích bằng phương pháp phần tử hữu hạn. Một tiêu chí khác để tăng tính hữu ích của lò xo là tăng năng lượng mà nó có thể lưu trữ. Trường hợp này cũng đảm bảo lò xo giữ được tính hữu dụng trong thời gian dài. Rahul và Rameshkumar17 Tìm cách giảm thể tích lò xo và tăng năng lượng biến dạng trong thiết kế lò xo cuộn ô tô. Họ cũng đã sử dụng thuật toán di truyền trong nghiên cứu tối ưu hóa.
Như có thể thấy, các tham số trong nghiên cứu tối ưu hóa thay đổi tùy theo hệ thống. Nhìn chung, các tham số độ cứng và ứng suất cắt rất quan trọng trong hệ thống mà tải trọng mà nó mang là yếu tố quyết định. Việc lựa chọn vật liệu được đưa vào hệ thống giới hạn trọng lượng với hai tham số này. Mặt khác, các tần số tự nhiên được kiểm tra để tránh cộng hưởng trong các hệ thống có tính động cao. Trong các hệ thống mà tiện ích quan trọng, năng lượng được tối đa hóa. Trong các nghiên cứu tối ưu hóa, mặc dù FEM được sử dụng cho các nghiên cứu phân tích, nhưng có thể thấy rằng các thuật toán siêu thuật toán như thuật toán di truyền14,18 và thuật toán sói xám19 được sử dụng cùng với phương pháp Newton cổ điển trong phạm vi các tham số nhất định. Các thuật toán siêu thuật toán đã được phát triển dựa trên các phương pháp thích ứng tự nhiên tiếp cận trạng thái tối ưu trong thời gian ngắn, đặc biệt là dưới ảnh hưởng của quần thể20,21. Với sự phân bố ngẫu nhiên của quần thể trong khu vực tìm kiếm, chúng tránh được các điểm tối ưu cục bộ và hướng tới các điểm tối ưu toàn cục22. Do đó, trong những năm gần đây, nó thường được sử dụng trong bối cảnh các vấn đề công nghiệp thực tế23,24.
Trường hợp quan trọng đối với cơ chế gấp được phát triển trong nghiên cứu này là các cánh, vốn ở vị trí đóng trước khi bay, mở ra một thời gian nhất định sau khi rời khỏi ống. Sau đó, phần tử khóa sẽ chặn cánh. Do đó, lò xo không ảnh hưởng trực tiếp đến động lực học bay. Trong trường hợp này, mục tiêu của quá trình tối ưu hóa là tối đa hóa năng lượng được lưu trữ để tăng tốc chuyển động của lò xo. Đường kính cuộn, đường kính dây, số cuộn và độ võng được xác định là các tham số tối ưu hóa. Do kích thước nhỏ của lò xo nên trọng lượng không được coi là mục tiêu. Do đó, loại vật liệu được xác định là cố định. Biên độ an toàn cho biến dạng cơ học được xác định là một hạn chế quan trọng. Ngoài ra, các ràng buộc về kích thước thay đổi có liên quan đến phạm vi của cơ chế. Phương pháp siêu thuật toán BA được chọn làm phương pháp tối ưu hóa. BA được ưa chuộng vì cấu trúc linh hoạt và đơn giản, cũng như những tiến bộ trong nghiên cứu tối ưu hóa cơ học25. Trong phần thứ hai của nghiên cứu, các biểu thức toán học chi tiết được đưa vào khuôn khổ thiết kế cơ bản và thiết kế lò xo của cơ chế gấp. Phần thứ ba chứa thuật toán tối ưu hóa và kết quả tối ưu hóa. Chương 4 tiến hành phân tích trong chương trình ADAMS. Tính phù hợp của lò xo được phân tích trước khi sản xuất. Phần cuối cùng chứa kết quả thử nghiệm và hình ảnh thử nghiệm. Các kết quả thu được trong nghiên cứu cũng được so sánh với công trình trước đây của tác giả bằng cách sử dụng phương pháp DOE.
Các cánh được phát triển trong nghiên cứu này phải gập về phía bề mặt của tên lửa. Các cánh xoay từ vị trí gập sang vị trí mở. Đối với điều này, một cơ chế đặc biệt đã được phát triển. Trên hình 1 cho thấy cấu hình gập và mở5 trong hệ tọa độ tên lửa.
Trên hình 2 cho thấy mặt cắt của cơ cấu. Cơ cấu bao gồm một số bộ phận cơ khí: (1) thân chính, (2) trục cánh, (3) ổ trục, (4) thân khóa, (5) ống lót khóa, (6) chốt dừng, (7) lò xo xoắn và (8) lò xo nén. Trục cánh (2) được kết nối với lò xo xoắn (7) thông qua ống lót khóa (4). Cả ba bộ phận quay đồng thời sau khi tên lửa cất cánh. Với chuyển động quay này, cánh quay đến vị trí cuối cùng của chúng. Sau đó, chốt (6) được lò xo nén (8) kích hoạt, do đó chặn toàn bộ cơ cấu của thân khóa (4)5.
Mô đun đàn hồi (E) và mô đun cắt (G) là các thông số thiết kế chính của lò xo. Trong nghiên cứu này, dây thép lò xo cacbon cao (dây nhạc ASTM A228) được chọn làm vật liệu lò xo. Các thông số khác là đường kính dây (d), đường kính cuộn trung bình (Dm), số vòng (N) và độ võng của lò xo (xd đối với lò xo nén và θ đối với lò xo xoắn)26. Năng lượng được lưu trữ cho lò xo nén \({(SE}_{x})\) và lò xo xoắn (\({SE}_{\theta}\)) có thể được tính toán từ phương trình. (1) và (2)26. (Giá trị mô đun cắt (G) đối với lò xo nén là 83,7E9 Pa và giá trị mô đun đàn hồi (E) đối với lò xo xoắn là 203,4E9 Pa.)
Kích thước cơ học của hệ thống xác định trực tiếp các ràng buộc hình học của lò xo. Ngoài ra, các điều kiện mà tên lửa sẽ được định vị cũng nên được tính đến. Các yếu tố này xác định giới hạn của các thông số lò xo. Một hạn chế quan trọng khác là hệ số an toàn. Định nghĩa về hệ số an toàn được mô tả chi tiết bởi Shigley và cộng sự.26. Hệ số an toàn của lò xo nén (SFC) được định nghĩa là ứng suất cho phép tối đa chia cho ứng suất trên chiều dài liên tục. SFC có thể được tính bằng các phương trình. (3), (4), (5) và (6)26. (Đối với vật liệu lò xo được sử dụng trong nghiên cứu này, \({S}_{sy}=980 MPa\)). F biểu thị lực trong phương trình và KB biểu thị hệ số Bergstrasser là 26.
Hệ số an toàn xoắn của lò xo (SFT) được định nghĩa là M chia cho k. SFT có thể được tính từ phương trình. (7), (8), (9) và (10)26. (Đối với vật liệu được sử dụng trong nghiên cứu này, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)). Trong phương trình, M được sử dụng cho mô-men xoắn, \({k}^{^{\prime}}\) được sử dụng cho hằng số lò xo (mô-men xoắn/vòng quay) và Ki được sử dụng cho hệ số hiệu chỉnh ứng suất.
Mục tiêu tối ưu hóa chính trong nghiên cứu này là tối đa hóa năng lượng của lò xo. Hàm mục tiêu được xây dựng để tìm \(\overrightarrow{\{X\}}\) tối đa hóa \(f(X)\). \({f}_{1}(X)\) và \({f}_{2}(X)\) lần lượt là các hàm năng lượng của lò xo nén và lò xo xoắn. ​​Các biến và hàm được tính toán được sử dụng để tối ưu hóa được thể hiện trong các phương trình sau.
Các ràng buộc khác nhau đặt ra đối với thiết kế lò xo được đưa ra trong các phương trình sau. Các phương trình (15) và (16) biểu diễn các hệ số an toàn cho lò xo nén và lò xo xoắn. ​​Trong nghiên cứu này, SFC phải lớn hơn hoặc bằng 1,2 và SFT phải lớn hơn hoặc bằng θ26.
BA lấy cảm hứng từ các chiến lược tìm kiếm phấn hoa của ong27. Ong tìm kiếm bằng cách gửi nhiều ong thợ hơn đến các cánh đồng phấn hoa màu mỡ và ít ong thợ hơn đến các cánh đồng phấn hoa ít màu mỡ hơn. Do đó, hiệu quả lớn nhất từ ​​quần thể ong đạt được. Mặt khác, ong trinh sát tiếp tục tìm kiếm các khu vực phấn hoa mới và nếu có nhiều khu vực năng suất hơn trước, nhiều ong thợ sẽ được hướng đến khu vực mới này28. BA bao gồm hai phần: tìm kiếm cục bộ và tìm kiếm toàn cầu. Tìm kiếm cục bộ tìm kiếm nhiều cộng đồng gần mức tối thiểu (các địa điểm ưu tú), như ong và tìm kiếm ít hơn cho các địa điểm khác (các địa điểm tối ưu hoặc được chọn). Một tìm kiếm tùy ý được thực hiện trong phần tìm kiếm toàn cầu và nếu tìm thấy các giá trị tốt, các trạm sẽ được chuyển đến phần tìm kiếm cục bộ trong lần lặp tiếp theo. Thuật toán chứa một số tham số: số lượng ong trinh sát (n), số lượng địa điểm tìm kiếm cục bộ (m), số lượng địa điểm ưu tú (e), số lượng ong thợ ở các địa điểm ưu tú (nep), số lượng ong thợ ở các khu vực tối ưu. Vị trí (nsp), kích thước vùng lân cận (ngh) và số lần lặp lại (I)29. Mã giả BA được hiển thị trong Hình 3.
Thuật toán cố gắng hoạt động giữa \({g}_{1}(X)\) và \({g}_{2}(X)\). Kết quả của mỗi lần lặp lại, các giá trị tối ưu được xác định và một quần thể được tập hợp xung quanh các giá trị này để cố gắng có được các giá trị tốt nhất. Các hạn chế được kiểm tra trong các phần tìm kiếm cục bộ và toàn cục. Trong tìm kiếm cục bộ, nếu các yếu tố này phù hợp, giá trị năng lượng sẽ được tính toán. Nếu giá trị năng lượng mới lớn hơn giá trị tối ưu, hãy gán giá trị mới cho giá trị tối ưu. Nếu giá trị tốt nhất tìm thấy trong kết quả tìm kiếm lớn hơn phần tử hiện tại, phần tử mới sẽ được đưa vào bộ sưu tập. Sơ đồ khối của tìm kiếm cục bộ được hiển thị trong Hình 4.
Dân số là một trong những tham số chính trong BA. Có thể thấy từ các nghiên cứu trước đây rằng việc mở rộng dân số làm giảm số lần lặp lại cần thiết và tăng khả năng thành công. Tuy nhiên, số lượng đánh giá chức năng cũng đang tăng lên. Sự hiện diện của một số lượng lớn các địa điểm ưu tú không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất. Số lượng các địa điểm ưu tú có thể thấp nếu không phải là 030. Quy mô của quần thể ong trinh sát (n) thường được chọn trong khoảng từ 30 đến 100. Trong nghiên cứu này, cả hai kịch bản 30 và 50 đều được chạy để xác định số lượng phù hợp (Bảng 2). Các tham số khác được xác định tùy thuộc vào quần thể. Số lượng địa điểm được chọn (m) là (khoảng) 25% quy mô quần thể và số lượng địa điểm ưu tú (e) trong số các địa điểm được chọn là 25% m. Số lượng ong kiếm ăn (số lần tìm kiếm) được chọn là 100 đối với các lô ưu tú và 30 đối với các lô cục bộ khác. Tìm kiếm lân cận là khái niệm cơ bản của tất cả các thuật toán tiến hóa. Trong nghiên cứu này, phương pháp thu hẹp dần các hàng xóm đã được sử dụng. Phương pháp này làm giảm kích thước của vùng lân cận ở một tỷ lệ nhất định trong mỗi lần lặp lại. Trong các lần lặp lại trong tương lai, các giá trị vùng lân cận nhỏ hơn30 có thể được sử dụng để tìm kiếm chính xác hơn.
Đối với mỗi kịch bản, mười thử nghiệm liên tiếp đã được thực hiện để kiểm tra khả năng tái tạo của thuật toán tối ưu hóa. Trên hình 5 cho thấy kết quả tối ưu hóa lò xo xoắn cho sơ đồ 1 và trong hình 6 - cho sơ đồ 2. Dữ liệu thử nghiệm cũng được đưa ra trong bảng 3 và 4 (bảng chứa các kết quả thu được cho lò xo nén có trong Thông tin bổ sung S1). Quần thể ong tăng cường tìm kiếm các giá trị tốt trong lần lặp đầu tiên. Trong kịch bản 1, kết quả của một số thử nghiệm thấp hơn mức tối đa. Trong Kịch bản 2, có thể thấy rằng tất cả các kết quả tối ưu hóa đều đang tiến gần đến mức tối đa do sự gia tăng của quần thể và các tham số liên quan khác. Có thể thấy rằng các giá trị trong Kịch bản 2 là đủ cho thuật toán.
Khi đạt được giá trị năng lượng tối đa trong các lần lặp, một hệ số an toàn cũng được cung cấp như một ràng buộc cho nghiên cứu. Xem bảng để biết hệ số an toàn. Các giá trị năng lượng thu được khi sử dụng BA được so sánh với các giá trị thu được khi sử dụng phương pháp 5 DOE trong Bảng 5. (Để dễ chế tạo, số vòng (N) của lò xo xoắn là 4,9 thay vì 4,88 và độ võng (xd) là 8 mm thay vì 7,99 mm trong lò xo nén.) Có thể thấy rằng BA có Kết quả tốt hơn. BA đánh giá tất cả các giá trị thông qua tra cứu cục bộ và toàn cục. Bằng cách này, anh ta có thể thử nhiều phương án thay thế nhanh hơn.
Trong nghiên cứu này, Adams được sử dụng để phân tích chuyển động của cơ cấu cánh. Đầu tiên, Adams được cung cấp mô hình 3D của cơ cấu. Sau đó, xác định lò xo với các thông số đã chọn ở phần trước. Ngoài ra, một số thông số khác cần được xác định để phân tích thực tế. Đây là các thông số vật lý như kết nối, tính chất vật liệu, tiếp xúc, ma sát và trọng lực. Có một khớp xoay giữa trục cánh và ổ trục. Có 5-6 khớp trụ. Có 5-1 khớp cố định. Thân chính được làm bằng vật liệu nhôm và cố định. Vật liệu của các bộ phận còn lại là thép. Chọn hệ số ma sát, độ cứng tiếp xúc và độ sâu thâm nhập của bề mặt ma sát tùy thuộc vào loại vật liệu. (thép không gỉ AISI 304) Trong nghiên cứu này, thông số quan trọng là thời gian mở của cơ cấu cánh, phải nhỏ hơn 200 ms. Do đó, hãy chú ý đến thời gian mở cánh trong quá trình phân tích.
Theo kết quả phân tích của Adams, thời gian mở của cơ cấu cánh là 74 mili giây. Kết quả mô phỏng động từ 1 đến 4 được thể hiện trong Hình 7. Hình ảnh đầu tiên trong Hình 5 là thời gian bắt đầu mô phỏng và cánh ở vị trí chờ để gập. (2) Hiển thị vị trí của cánh sau 40ms khi cánh đã quay 43 độ. (3) hiển thị vị trí của cánh sau 71 mili giây. Ngoài ra trong hình ảnh cuối cùng (4) hiển thị kết thúc vòng quay của cánh và vị trí mở. Theo kết quả phân tích động, người ta quan sát thấy cơ cấu mở cánh ngắn hơn đáng kể so với giá trị mục tiêu là 200 ms. Ngoài ra, khi định cỡ lò xo, các giới hạn an toàn đã được chọn từ các giá trị cao nhất được khuyến nghị trong tài liệu.
Sau khi hoàn thành tất cả các nghiên cứu thiết kế, tối ưu hóa và mô phỏng, một nguyên mẫu của cơ chế đã được sản xuất và tích hợp. Sau đó, nguyên mẫu đã được thử nghiệm để xác minh kết quả mô phỏng. Đầu tiên, cố định vỏ chính và gấp cánh. Sau đó, cánh được thả ra khỏi vị trí gấp và quay video về quá trình quay của cánh từ vị trí gấp sang vị trí triển khai. Bộ đếm thời gian cũng được sử dụng để phân tích thời gian trong quá trình ghi video.
Trên hình 8 cho thấy các khung video được đánh số từ 1 đến 4. Khung số 1 trong hình cho thấy thời điểm thả cánh đã gấp. Thời điểm này được coi là thời điểm ban đầu t0. Khung 2 và 3 cho thấy vị trí của cánh 40 ms và 70 ms sau thời điểm ban đầu. Khi phân tích khung 3 và 4, có thể thấy rằng chuyển động của cánh ổn định 90 ms sau t0 và quá trình mở cánh hoàn tất trong khoảng từ 70 đến 90 ms. Tình huống này có nghĩa là cả mô phỏng và thử nghiệm nguyên mẫu đều cho thời gian triển khai cánh gần như giống nhau và thiết kế đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất của cơ chế.
Trong bài viết này, lò xo xoắn và lò xo nén được sử dụng trong cơ chế gấp cánh được tối ưu hóa bằng BA. Các thông số có thể đạt được nhanh chóng với một vài lần lặp lại. Lò xo xoắn được đánh giá ở mức 1075 mJ và lò xo nén được đánh giá ở mức 37,24 mJ. Các giá trị này tốt hơn 40-50% so với các nghiên cứu DOE trước đây. Lò xo được tích hợp vào cơ chế và được phân tích trong chương trình ADAMS. Khi phân tích, người ta thấy rằng cánh mở ra trong vòng 74 mili giây. Giá trị này thấp hơn nhiều so với mục tiêu 200 mili giây của dự án. Trong một nghiên cứu thử nghiệm tiếp theo, thời gian bật được đo là khoảng 90 ms. Sự khác biệt 16 mili giây giữa các lần phân tích này có thể là do các yếu tố môi trường không được mô hình hóa trong phần mềm. Người ta tin rằng thuật toán tối ưu hóa thu được từ kết quả của nghiên cứu có thể được sử dụng cho nhiều thiết kế lò xo khác nhau.
Vật liệu lò xo được xác định trước và không được sử dụng làm biến trong quá trình tối ưu hóa. Vì có nhiều loại lò xo khác nhau được sử dụng trong máy bay và tên lửa, BA sẽ được áp dụng để thiết kế các loại lò xo khác bằng các vật liệu khác nhau để đạt được thiết kế lò xo tối ưu trong nghiên cứu trong tương lai.
Chúng tôi tuyên bố rằng bản thảo này là bản gốc, chưa từng được công bố trước đây và hiện không được xem xét để xuất bản ở nơi khác.
Tất cả dữ liệu được tạo ra hoặc phân tích trong nghiên cứu này đều được đưa vào bài báo đã xuất bản này [và tệp thông tin bổ sung].
Min, Z., Kin, VK và Richard, LJ Hiện đại hóa máy bay của khái niệm cánh máy bay thông qua những thay đổi hình học cơ bản. IES J. Phần A Văn minh. thành phần. dự án. 3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. và Bhushan, B. Tổng quan về cánh sau của bọ cánh cứng: cấu trúc, tính chất cơ học, cơ chế và cảm hứng sinh học. J. Mecha. Hành vi. Khoa học Y sinh. alma mater. 94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A., và Zhang, F. Thiết kế và phân tích cơ chế đẩy gấp cho tàu lượn dưới nước chạy bằng động cơ lai. Kỹ thuật đại dương 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS và Prithvi, K. Thiết kế và Phân tích Cơ chế Gấp Bộ ổn định Ngang của Máy bay Trực thăng. nội bộ J. Ing. bể chứa. công nghệ. (IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. và Sahin, M. Tối ưu hóa các thông số cơ học của thiết kế cánh tên lửa gấp bằng cách sử dụng phương pháp thiết kế thử nghiệm. nội bộ J. Mô hình. tối ưu hóa. 9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, Phương pháp thiết kế XD, Nghiên cứu hiệu suất và Quy trình sản xuất lò xo cuộn composite: Tổng quan. 252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. và Khaddar M. Tối ưu hóa thiết kế động của lò xo cuộn. Áp dụng cho âm thanh. 77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M., và Mascle, K. Một quy trình để tối ưu hóa thiết kế lò xo căng. máy tính. ứng dụng của phương pháp. lông. dự án. 191(8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. và Trochu F. Thiết kế tối ưu lò xo xoắn composite sử dụng tối ưu hóa đa mục tiêu. J. Reinf. plastic. compose. 28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB và Desale, DD Tối ưu hóa lò xo cuộn treo trước xe ba bánh. quy trình. nhà sản xuất. 20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. và Bahshesh M. Tối ưu hóa lò xo cuộn thép với lò xo composite. nội bộ J. Đa ngành. khoa học. dự án. 3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. et al. Tìm hiểu về nhiều thông số ảnh hưởng đến hiệu suất tĩnh và động của lò xo cuộn composite. J. Market. bồn chứa. 20, 532–550 (2022).
Frank, J. Phân tích và tối ưu hóa lò xo xoắn ốc composite, Luận án Tiến sĩ, Đại học bang Sacramento (2020).
Gu, Z., Hou, X. và Ye, J. Phương pháp thiết kế và phân tích lò xo xoắn phi tuyến tính bằng cách kết hợp các phương pháp: phân tích phần tử hữu hạn, lấy mẫu giới hạn khối lập phương La tinh và lập trình di truyền. quá trình. Viện Fur. dự án. Dự án CJ Mecha. khoa học. 235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L., et al. Lò xo cuộn nhiều sợi carbon có tỷ lệ lò xo có thể điều chỉnh: Nghiên cứu thiết kế và cơ chế. J. Thị trường. bể chứa. 9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS và Jagtap ST Tối ưu hóa trọng lượng của lò xo xoắn nén. J. Innov. bên trong. Bể chứa. Đa ngành. 2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS và Rameshkumar, K. Tối ưu hóa đa mục đích và mô phỏng số lò xo cuộn cho các ứng dụng ô tô. alma mater. quy trình ngày nay. 46. ​​4847–4853 (2021).
Bai, JB và cộng sự. Định nghĩa phương pháp thực hành tốt nhất – Thiết kế tối ưu các cấu trúc xoắn ốc tổng hợp bằng thuật toán di truyền. soạn thảo. soạn thảo. 268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M., và Gokche, H. Sử dụng phương pháp tối ưu hóa lò xo nén dựa trên việc tối ưu hóa thể tích tối thiểu của thiết kế lò xo nén, Ghazi J. Khoa học Kỹ thuật, 3(2), 21–27 (2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. và Sait, SM Siêu thuật toán sử dụng nhiều tác nhân để tối ưu hóa sự cố. nội bộ J. Veh. dec. 80(2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR và Erdash, MU Thuật toán tối ưu hóa nhóm Taguchi-salpa lai mới để thiết kế đáng tin cậy các vấn đề kỹ thuật thực tế. alma mater. kiểm tra. 63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR và Sait SM Thiết kế đáng tin cậy các cơ chế kẹp robot bằng thuật toán tối ưu hóa châu chấu lai mới. chuyên gia. hệ thống. 38(3), e12666 (2021).