AISI 304/304L Paslanmaz çelik bobin borusu kimyasal bileşeni, Bal Arısı Algoritmasını Kullanarak Katlanır Kanat Yayı Parametrelerini Optimize Etme

Nature.com'u ziyaret ettiğiniz için teşekkür ederiz.Sınırlı CSS desteğine sahip bir tarayıcı sürümü kullanıyorsunuz.En iyi deneyim için güncellenmiş bir tarayıcı kullanmanızı (veya Internet Explorer'da Uyumluluk Modunu devre dışı bırakmanızı) öneririz.Ayrıca sürekli desteği sağlamak için siteyi stiller ve JavaScript olmadan gösteriyoruz.
Slayt başına üç makale gösteren kaydırıcılar.Slaytlar arasında ilerlemek için geri ve ileri düğmelerini veya her slaytta ilerlemek için sondaki slayt denetleyici düğmelerini kullanın.

AISI 304/304L Paslanmaz çelik kılcal sarmal boru

AISI 304 paslanmaz çelik bobin, mükemmel dirence sahip çok amaçlı bir üründür ve iyi şekillendirilebilirlik ve kaynaklanabilirlik gerektiren çok çeşitli uygulamalar için uygundur.

Sheye Metal, 0,3 mm'den 16 mm'ye kadar kalınlığa sahip 304 ruloyu stoklamaktadır ve 2B kaplama, BA kaplama, No.4 kaplama her zaman mevcuttur.

Üç çeşit yüzeyin yanı sıra, 304 paslanmaz çelik bobin çeşitli yüzey kaplamalarıyla da teslim edilebilir.304 kalite paslanmaz, ana demir dışı bileşenler olarak hem Cr (genellikle %18) hem de nikel (genellikle %8) metalleri içerir.

Bu tip bobinler tipik olarak östenitik paslanmaz çeliktir ve standart Cr-Ni paslanmaz çelik ailesine aittir.

Genellikle ev ve tüketim malları, mutfak ekipmanları, iç ve dış mekan kaplamaları, korkuluklar ve pencere çerçeveleri, yiyecek ve içecek endüstrisi ekipmanları, depolama tankları için kullanılırlar.

Bu çalışmada rokette kullanılan kanat katlama mekanizmasının burulma ve basma yaylarının tasarımı bir optimizasyon problemi olarak ele alınmıştır.Roket fırlatma borusundan çıktıktan sonra kapalı kanatların belli bir süre açılıp sabitlenmesi gerekir.Çalışmanın amacı, kanatların mümkün olan en kısa sürede açılabilmesi için yaylarda depolanan enerjiyi maksimuma çıkarmaktı.Bu durumda her iki yayındaki enerji denklemi optimizasyon sürecinde amaç fonksiyonu olarak tanımlandı.Yay tasarımı için gerekli olan tel çapı, bobin çapı, bobin sayısı ve sehim parametreleri optimizasyon değişkenleri olarak tanımlandı.Mekanizmanın boyutundan dolayı değişkenlerde geometrik sınırlamalar olduğu gibi yayların taşıdığı yükten dolayı emniyet faktöründe de sınırlamalar bulunmaktadır.Bu optimizasyon problemini çözmek ve yay tasarımını gerçekleştirmek için bal arısı (BA) algoritması kullanıldı.BA ile elde edilen enerji değerleri daha önceki Deney Tasarımı (DOE) çalışmalarından elde edilenlerden daha üstündür.Optimizasyondan elde edilen parametreler kullanılarak tasarlanan yaylar ve mekanizmalar ilk olarak ADAMS programında analiz edilmiştir.Daha sonra üretilen yaylar gerçek mekanizmalara entegre edilerek deneysel testler yapıldı.Test sonucunda yaklaşık 90 milisaniye sonra kanatların açıldığı gözlemlendi.Bu değer projenin hedefi olan 200ms'nin oldukça altındadır.Ayrıca analitik ve deneysel sonuçlar arasındaki fark sadece 16 ms'dir.
Uçak ve deniz araçlarında katlama mekanizmaları kritik öneme sahiptir.Bu sistemler, uçuş performansını ve kontrolünü geliştirmek için uçak modifikasyonlarında ve dönüşümlerinde kullanılır.Uçuş moduna bağlı olarak, aerodinamik etkiyi azaltmak için kanatlar farklı şekilde katlanır ve açılır1.Bu durumu bazı kuş ve böceklerin günlük uçuş ve dalış sırasındaki kanat hareketlerine benzetebiliriz.Benzer şekilde, planörler hidrodinamik etkileri azaltmak ve kullanımı en üst düzeye çıkarmak için denizaltılarda katlanır ve açılır3.Bu mekanizmaların bir başka amacı da, helikopter pervanesinin (4) depolama ve taşıma amacıyla katlanması gibi sistemlere hacimsel avantajlar sağlamaktır.Roketin kanatları da depolama alanını azaltmak için aşağı doğru katlanır.Böylece fırlatıcı 5'in daha küçük bir alanına daha fazla füze yerleştirilebilir. Katlama ve açmada etkin olarak kullanılan bileşenler genellikle yaylardır.Katlanma anında enerji depolanır ve açılma anında serbest bırakılır.Esnek yapısı sayesinde depolanan ve salınan enerji eşitlenir.Yay esas olarak sistem için tasarlanmıştır ve bu tasarım bir optimizasyon sorunu teşkil etmektedir6.Çünkü tel çapı, bobin çapı, sarım sayısı, helis açısı ve malzeme türü gibi çeşitli değişkenleri içerirken aynı zamanda kütle, hacim, minimum gerilim dağılımı veya maksimum enerji kullanılabilirliği gibi kriterler de vardır7.
Bu çalışma, roket sistemlerinde kullanılan kanat katlama mekanizmalarına yönelik yayların tasarımı ve optimizasyonuna ışık tutmaktadır.Uçuştan önce fırlatma tüpünün içinde bulunan kanatlar, roket yüzeyinde katlanmış halde kalır ve fırlatma tüpünden çıktıktan sonra belirli bir süre açılarak yüzeye basılı kalır.Bu süreç roketin düzgün çalışması için kritik öneme sahiptir.Geliştirilen katlama mekanizmasında kanatların açılması burulma yayları ile, kilitleme ise baskı yayları ile gerçekleştirilmektedir.Uygun bir yay tasarlamak için bir optimizasyon işleminin yapılması gerekmektedir.Yay optimizasyonu konusunda literatürde çeşitli uygulamalar bulunmaktadır.
Paredes ve diğerleri8 maksimum yorulma ömrü faktörünü helisel yayların tasarımı için amaç fonksiyonu olarak tanımlamış ve bir optimizasyon yöntemi olarak yarı-Newton yöntemini kullanmıştır.Optimizasyondaki değişkenler tel çapı, bobin çapı, sarım sayısı ve yay uzunluğu olarak belirlendi.Yay yapısının bir diğer parametresi de yapıldığı malzemedir.Bu nedenle tasarım ve optimizasyon çalışmalarında bu durum dikkate alınmıştır.Zebdi ve ark.9 ağırlık faktörünün anlamlı olduğu çalışmalarında amaç fonksiyonunda maksimum sertlik ve minimum ağırlık hedeflerini belirlediler.Bu durumda yay malzemesini ve geometrik özelliklerini değişken olarak tanımlamışlardır.Optimizasyon yöntemi olarak genetik algoritmayı kullanıyorlar.Otomotiv endüstrisinde malzemelerin ağırlığı, araç performansından yakıt tüketimine kadar birçok açıdan faydalıdır.Süspansiyon için helezon yayları optimize ederken ağırlığın en aza indirilmesi iyi bilinen bir çalışmadır10.Bahshesh ve Bahshesh11, çeşitli süspansiyon yayı kompozit tasarımlarında minimum ağırlık ve maksimum çekme mukavemetine ulaşma hedefiyle ANSYS ortamındaki çalışmalarında E-cam, karbon ve Kevlar gibi malzemeleri değişken olarak belirlediler.Kompozit yayların geliştirilmesinde üretim süreci kritik öneme sahiptir.Dolayısıyla bir optimizasyon probleminde üretim yöntemi, süreçte atılan adımlar ve bu adımların sırası gibi çeşitli değişkenler devreye girmektedir12,13.Dinamik sistemler için yaylar tasarlanırken sistemin doğal frekansları dikkate alınmalıdır.Rezonansın önlenmesi için yayın ilk doğal frekansının sistemin doğal frekansının en az 5-10 katı olması tavsiye edilir14.Taktak ve ark.7 helezon yay tasarımında amaç fonksiyonları olarak yayın kütlesini en aza indirmeye ve birinci doğal frekansı maksimuma çıkarmaya karar vermiştir.Matlab optimizasyon aracında örüntü arama, iç nokta, aktif küme ve genetik algoritma yöntemlerini kullandılar.Analitik araştırma yay tasarımı araştırmasının bir parçasıdır ve Sonlu Elemanlar Yöntemi bu alanda popülerdir15.Patil ve ark.16 analitik bir prosedür kullanarak sıkıştırmalı helisel yayın ağırlığını azaltmak için bir optimizasyon yöntemi geliştirdiler ve analitik denklemleri sonlu elemanlar yöntemini kullanarak test ettiler.Bir yayın kullanışlılığını arttırmanın bir diğer kriteri de depolayabileceği enerjinin artmasıdır.Bu durum aynı zamanda yayın uzun süre kullanışlılığını korumasını da sağlar.Rahul ve Rameshkumar17 Araba sarmal yay tasarımlarında yay hacmini azaltmayı ve gerinim enerjisini artırmayı amaçlıyorlar.Optimizasyon araştırmalarında da genetik algoritmaları kullandılar.
Görüldüğü üzere optimizasyon çalışmasındaki parametreler sistemden sisteme farklılık göstermektedir.Genel olarak taşıdığı yükün belirleyici olduğu bir sistemde sertlik ve kayma gerilmesi parametreleri önemlidir.Malzeme seçimi bu iki parametre ile ağırlık limit sistemine dahil edilir.Öte yandan, yüksek dinamik sistemlerde rezonansları önlemek için doğal frekanslar kontrol edilir.Faydanın önemli olduğu sistemlerde enerji maksimuma çıkarılır.Optimizasyon çalışmalarında FEM analitik çalışmalar için kullanılsa da genetik algoritma14,18 ve gri kurt algoritması19 gibi metasezgisel algoritmaların belirli parametreler dahilinde klasik Newton yöntemiyle birlikte kullanıldığı görülmektedir.Metasezgisel algoritmalar, özellikle popülasyonun etkisiyle kısa sürede optimal duruma yaklaşan doğal adaptasyon yöntemlerine dayalı olarak geliştirilmiştir20,21.Arama alanındaki popülasyonun rastgele dağılımıyla yerel optimumlardan kaçınarak küresel optimuma doğru hareket ederler22.Bu nedenle son yıllarda gerçek endüstriyel sorunlar bağlamında sıklıkla kullanılmaya başlanmıştır23,24.
Bu çalışmada geliştirilen katlama mekanizması için kritik durum, uçuş öncesinde kapalı durumda olan kanatların tüpten çıktıktan belli bir süre sonra açılmasıdır.Bundan sonra kilitleme elemanı kanadı bloke eder.Bu nedenle yaylar uçuş dinamiklerini doğrudan etkilemez.Bu durumda optimizasyonun amacı yayın hareketini hızlandırmak için depolanan enerjiyi maksimuma çıkarmaktı.Optimizasyon parametreleri olarak rulo çapı, tel çapı, rulo sayısı ve sapma belirlendi.Yayın küçük olması nedeniyle ağırlık bir hedef olarak görülmedi.Bu nedenle malzeme türü sabit olarak tanımlanır.Mekanik deformasyonlar için güvenlik marjı kritik bir sınırlama olarak belirlenir.Ayrıca mekanizma kapsamında değişken büyüklük kısıtları da yer almaktadır.Optimizasyon yöntemi olarak BA metasezgisel yöntemi seçilmiştir.BA, esnek ve basit yapısı ve mekanik optimizasyon araştırmalarındaki ilerlemeleri nedeniyle tercih edildi25.Çalışmanın ikinci bölümünde katlama mekanizmasının temel tasarımı ve yay tasarımı çerçevesinde detaylı matematiksel ifadelere yer verilmiştir.Üçüncü bölümde optimizasyon algoritması ve optimizasyon sonuçları yer almaktadır.Bölüm 4'te ADAMS programında analiz yapılmaktadır.Yayların uygunluğu üretim öncesinde analiz edilmektedir.Son bölümde deneysel sonuçlar ve test görüntüleri yer almaktadır.Çalışmada elde edilen sonuçlar aynı zamanda yazarların DOE yaklaşımını kullanan önceki çalışmaları ile de karşılaştırılmıştır.
Bu çalışmada geliştirilen kanatların roket yüzeyine doğru katlanması gerekiyor.Kanatlar katlanmış konumdan açık konuma döner.Bunun için özel bir mekanizma geliştirildi.Şek.Şekil 1, roket koordinat sistemindeki katlanmış ve açılmış konfigürasyonu5 göstermektedir.
Şek.Şekil 2, mekanizmanın kesit görünüşünü göstermektedir.Mekanizma birkaç mekanik parçadan oluşur: (1) ana gövde, (2) kanat mili, (3) yatak, (4) kilit gövdesi, (5) kilit burcu, (6) durdurma pimi, (7) burulma yayı ve ( 8) sıkıştırma yayları.Kanat mili (2), kilitleme manşonu (4) vasıtasıyla burulma yayına (7) bağlanmaktadır.Roket havalandıktan sonra her üç parça da aynı anda dönüyor.Bu dönme hareketi ile kanatlar son konumlarına döner.Daha sonra pim (6), baskı yayı (8) tarafından harekete geçirilerek kilitleme gövdesinin (4)5 tüm mekanizması bloke edilir.
Elastik modül (E) ve kayma modülü (G), yayın temel tasarım parametreleridir.Bu çalışmada yay malzemesi olarak yüksek karbonlu yay çeliği tel (Music wire ASTM A228) seçilmiştir.Diğer parametreler tel çapı (d), ortalama bobin çapı (Dm), bobin sayısı (N) ve yay sapmasıdır (basma yayları için xd ve burulma yayları için θ)26.Sıkıştırma yayları \({(SE__{x})\) ve burulma (\({SE__{\theta}\)) yayları için depolanan enerji denklemden hesaplanabilir.(1) ve (2)26.(Baskı yayının kayma modülü (G) değeri 83,7E9 Pa, burulma yayının elastiklik modülü (E) değeri 203,4E9 Pa'dır.)
Sistemin mekanik boyutları yayın geometrik kısıtlamalarını doğrudan belirler.Ayrıca roketin yerleştirileceği koşullar da dikkate alınmalıdır.Bu faktörler yay parametrelerinin sınırlarını belirler.Bir diğer önemli sınırlama ise güvenlik faktörüdür.Güvenlik faktörünün tanımı Shigley ve ark.26 tarafından ayrıntılı olarak anlatılmıştır.Sıkıştırma yayı güvenlik faktörü (SFC), izin verilen maksimum gerilimin sürekli uzunluk üzerindeki gerilime bölünmesiyle tanımlanır.SFC denklemler kullanılarak hesaplanabilir.(3), (4), (5) ve (6)26.(Bu çalışmada kullanılan yay malzemesi için, \({S__{sy}=980 MPa\)).F denklemdeki kuvveti, KB ise 26'nın Bergstrasser faktörünü temsil eder.
Bir yayın burulma güvenlik faktörü (SFT), M bölü k olarak tanımlanır.SFT denklemden hesaplanabilir.(7), (8), (9) ve (10)26.(Bu çalışmada kullanılan materyal için, \({S__{y}=1600 \mathrm{MPa}\)).Denklemde tork için M, yay sabiti (tork/dönme) için \({k}^{^{\prime}}\) ve gerilim düzeltme faktörü için Ki kullanılır.
Bu çalışmadaki temel optimizasyon hedefi yayın enerjisini maksimuma çıkarmaktır.Amaç fonksiyonu, \(f(X)\)'i maksimuma çıkaran \(\overrightarrow{\{X\}}\)'u bulmak üzere formüle edilmiştir.\({f_{1}(X)\) ve \({f_{2}(X)\) sırasıyla sıkıştırma ve burulma yayının enerji fonksiyonlarıdır.Optimizasyon için kullanılan hesaplanan değişkenler ve fonksiyonlar aşağıdaki denklemlerde gösterilmektedir.
Yayın tasarımına getirilen çeşitli kısıtlamalar aşağıdaki denklemlerde verilmiştir.Denklemler (15) ve (16) sırasıyla sıkıştırma ve burulma yayları için güvenlik faktörlerini temsil etmektedir.Bu çalışmada SFC'nin 1,2'den büyük veya eşit olması ve SFT'nin θ26'dan büyük veya eşit olması gerekmektedir.
BA, arıların polen arama stratejilerinden ilham aldı27.Arılar, verimli polen tarlalarına daha fazla toplayıcı, daha az verimli polen tarlalarına daha az toplayıcı göndererek ararlar.Böylece arı popülasyonundan en yüksek verim elde edilir.Öte yandan kaşif arılar yeni polen alanları aramaya devam ederler ve eğer eskisinden daha verimli alanlar varsa, pek çok toplayıcı bu yeni alana yönlendirilecektir28.BA iki bölümden oluşur: yerel arama ve global arama.Yerel bir arama, arılar gibi minimum sayıya yakın daha fazla topluluğu (elit siteler) ve diğer sitelerde daha azını (optimal veya öne çıkan siteler) arar.Global arama kısmında keyfi bir arama yapılır ve eğer iyi değerler bulunursa bir sonraki iterasyonda istasyonlar yerel arama kısmına taşınır.Algoritma bazı parametreler içerir: kaşif arıların sayısı (n), yerel arama sahalarının sayısı (m), elit sahaların sayısı (e), elit sahalardaki toplayıcıların sayısı (nep), elit sahalardaki toplayıcıların sayısı (nep), optimal alanlar.Site (nsp), mahalle büyüklüğü (ngh) ve yineleme sayısı (I)29.BA sözde kodu Şekil 3'te gösterilmektedir.
Algoritma \({g__{1}(X)\) ve \({g__{2}(X)\) arasında çalışmaya çalışır.Her yinelemenin sonucunda optimal değerler belirlenmekte ve bu değerler etrafında bir popülasyon toplanarak en iyi değerlerin elde edilmeye çalışılmaktadır.Kısıtlamalar yerel ve global arama bölümlerinde kontrol edilir.Lokal aramada bu faktörlerin uygun olması durumunda enerji değeri hesaplanır.Yeni enerji değeri optimum değerden büyükse yeni değeri optimum değere atayın.Arama sonucunda bulunan en iyi değer mevcut elemandan büyükse yeni eleman koleksiyona dahil edilecektir.Yerel aramanın blok şeması Şekil 4'te gösterilmektedir.
Nüfus BA'daki temel parametrelerden biridir.Daha önceki çalışmalardan popülasyonun genişletilmesinin gerekli yineleme sayısını azalttığı ve başarı olasılığını arttırdığı görülebilmektedir.Ancak fonksiyonel değerlendirmelerin sayısı da artıyor.Çok sayıda elit sitenin varlığı performansı önemli ölçüde etkilemez.Elit sitelerin sayısı sıfır değilse az olabilir30.Kâşif arı popülasyonunun büyüklüğü (n) genellikle 30 ile 100 arasında seçilir. Bu çalışmada uygun sayıyı belirlemek için hem 30 hem de 50 senaryo çalıştırıldı (Tablo 2).Diğer parametreler popülasyona bağlı olarak belirlenir.Seçilen alanların sayısı (m), popülasyon büyüklüğünün (yaklaşık olarak) %25'idir ve seçilen alanlar arasındaki elit alanların sayısı (e), m'nin %25'idir.Besleyici arı sayısı (arama sayısı) elit parsellerde 100, diğer yerel parsellerde ise 30 olarak seçilmiştir.Mahalle araması tüm evrimsel algoritmaların temel konseptidir.Bu çalışmada sivrilen komşular yöntemi kullanılmıştır.Bu yöntem her yinelemede mahallenin boyutunu belirli bir oranda azaltır.Gelecekteki yinelemelerde, daha doğru bir arama için daha küçük komşuluk değerleri30 kullanılabilir.
Her senaryo için, optimizasyon algoritmasının tekrarlanabilirliğini kontrol etmek amacıyla ardışık on test gerçekleştirildi.Şek.Şekil 5, şema 1 için burulma yayının optimizasyonunun sonuçlarını gösterir ve Şekil 2'de.6 – şema 2 için. Test verileri ayrıca tablo 3 ve 4'te verilmiştir (bastırma yayı için elde edilen sonuçları içeren tablo Ek Bilgi S1'dedir).Arı popülasyonu, ilk yinelemede iyi değer arayışını yoğunlaştırır.Senaryo 1'de bazı testlerin sonuçları maksimumun altındaydı.Senaryo 2'de nüfus ve diğer ilgili parametrelerdeki artışa bağlı olarak tüm optimizasyon sonuçlarının maksimuma yaklaştığı görülmektedir.Senaryo 2’deki değerlerin algoritma için yeterli olduğu görülmektedir.
İterasyonlarda maksimum enerji değeri elde edilirken, çalışma için bir kısıtlama olarak bir güvenlik faktörü de sağlanmıştır.Güvenlik faktörü için tabloya bakın.BA kullanılarak elde edilen enerji değerleri Tablo 5'te 5 DOE yöntemi kullanılarak elde edilen değerlerle karşılaştırılmıştır. (İmalat kolaylığı açısından burulma yayının dönüş sayısı (N) 4,88 yerine 4,9 ve sapma (xd) ) baskı yayında 7,99 mm yerine 8 mm'dir.) BA'nın daha iyi sonuç verdiği görülmektedir.BA, tüm değerleri yerel ve küresel aramalar yoluyla değerlendirir.Bu şekilde daha fazla alternatifi daha hızlı deneyebilir.
Bu çalışmada kanat mekanizmasının hareketinin analizi için Adams kullanılmıştır.Adams'a ilk olarak mekanizmanın 3 boyutlu modeli veriliyor.Daha sonra önceki bölümde seçilen parametrelerle bir yay tanımlayın.Ayrıca gerçek analiz için diğer bazı parametrelerin de tanımlanması gerekir.Bunlar bağlantılar, malzeme özellikleri, temas, sürtünme ve yerçekimi gibi fiziksel parametrelerdir.Bıçak mili ile yatak arasında döner mafsal bulunmaktadır.5-6 silindirik eklem vardır.5-1 sabit eklem vardır.Ana gövde alüminyum malzemeden yapılmış olup sabittir.Geri kalan parçaların malzemesi çeliktir.Malzemenin türüne bağlı olarak sürtünme katsayısını, temas sertliğini ve sürtünme yüzeyinin nüfuz derinliğini seçin.(paslanmaz çelik AISI 304) Bu çalışmada kritik parametre kanat mekanizmasının 200 ms'den az olması gereken açılma süresidir.Bu nedenle analiz sırasında kanat açılma zamanına dikkat edin.
Adams'ın analizi sonucunda kanat mekanizmasının açılma süresi 74 milisaniyedir.1'den 4'e kadar dinamik simülasyonun sonuçları Şekil 7'de gösterilmektedir. Şekildeki ilk resim.5 simülasyon başlangıç ​​zamanıdır ve kanatlar katlanma için bekleme pozisyonundadır.(2) Kanat 43 derece döndüğünde 40 ms sonra kanadın konumunu görüntüler.(3) kanadın 71 milisaniye sonraki konumunu göstermektedir.Ayrıca son resimde (4) kanadın dönüşünün sonu ve açık konumu gösterilmektedir.Dinamik analiz sonucunda kanat açma mekanizmasının hedef değer olan 200 ms'den oldukça kısa olduğu gözlemlendi.Ayrıca yayların boyutlandırılmasında güvenlik limitleri literatürde önerilen en yüksek değerlerden seçilmiştir.
Tüm tasarım, optimizasyon ve simülasyon çalışmaları tamamlandıktan sonra mekanizmanın prototipi üretilip entegre edildi.Daha sonra simülasyon sonuçlarını doğrulamak için prototip test edildi.İlk önce ana kabuğu sabitleyin ve kanatları katlayın.Daha sonra kanatlar katlanmış konumdan serbest bırakıldı ve kanatların katlanmış konumdan açılmış konuma dönüşünü gösteren bir video yapıldı.Zamanlayıcı aynı zamanda video kaydı sırasında zamanı analiz etmek için de kullanıldı.
Şek.Şekil 8, 1-4 numaralı video karelerini göstermektedir.Şekildeki 1 numaralı kare katlanmış kanatların serbest bırakılma anını göstermektedir.Bu an, t0 zamanının başlangıç ​​anı olarak kabul edilir.Çerçeve 2 ve 3, kanatların ilk andan 40 ms ve 70 ms sonraki konumlarını göstermektedir.Çerçeve 3 ve 4 incelendiğinde kanat hareketinin t0'dan 90 ms sonra stabilize olduğu, kanadın açılmasının ise 70 ila 90 ms arasında tamamlandığı görülmektedir.Bu durum hem simülasyon hem de prototip testinin yaklaşık olarak aynı kanat açılma süresini verdiği ve tasarımın mekanizmanın performans gereksinimlerini karşıladığı anlamına gelir.
Bu makalede kanat katlama mekanizmasında kullanılan burulma ve basma yayları BA kullanılarak optimize edilmiştir.Parametrelere birkaç tekrarla hızlı bir şekilde ulaşılabilir.Burulma yayı 1075 mJ, sıkıştırma yayı ise 37,24 mJ olarak derecelendirilmiştir.Bu değerler daha önceki DOE çalışmalarına göre %40-50 daha iyidir.Yay mekanizmaya entegre edilerek ADAMS programında analiz edilmektedir.Analiz edildiğinde kanatların 74 milisaniye içerisinde açıldığı tespit edildi.Bu değer projenin 200 milisaniyelik hedefinin oldukça altında.Daha sonraki bir deneysel çalışmada, açılma süresinin yaklaşık 90 ms olduğu ölçüldü.Analizler arasındaki bu 16 milisaniyelik fark, yazılımda modellenmeyen çevresel faktörlerden kaynaklanıyor olabilir.Çalışma sonucunda elde edilen optimizasyon algoritmasının çeşitli yay tasarımları için kullanılabileceği düşünülmektedir.
Yay malzemesi önceden tanımlanmıştı ve optimizasyonda değişken olarak kullanılmadı.Uçaklarda ve roketlerde pek çok farklı türde yay kullanıldığından, gelecekteki araştırmalarda optimum yay tasarımını elde etmek için farklı malzemeler kullanılarak diğer yay türlerinin tasarlanmasında BA uygulanacaktır.
Bu yazının orijinal olduğunu, daha önce yayınlanmadığını ve şu anda başka bir yerde yayınlanmak üzere değerlendirilmediğini beyan ederiz.
Bu çalışmada oluşturulan veya analiz edilen tüm veriler, yayınlanan bu makaleye [ve ek bilgi dosyasına] dahil edilmiştir.
Min, Z., Kin, VK ve Richard, LJ Uçak Kanat profili konseptinin radikal geometrik değişiklikler yoluyla modernizasyonu.IES J. Bölüm A Medeniyet.birleştirmek.proje.3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. ve Bhushan, B. Böceğin arka kanadına genel bakış: yapı, mekanik özellikler, mekanizmalar ve biyolojik ilham.J. Mecha.Davranış.Biyomedikal Bilim.gidilen okul.94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A. ve Zhang, F. Hibrit motorlu bir su altı planörü için katlama tahrik mekanizmasının tasarımı ve analizi.Okyanus Mühendisliği 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS ve Prithvi, K. Helikopter Yatay Stabilizatör Katlama Mekanizmasının Tasarımı ve Analizi.dahili J. Ing.depolama tankı.teknolojiler.(IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. ve Şahin, M. Katlanır roket kanadı tasarımının mekanik parametrelerinin deney tasarımı yaklaşımı kullanılarak optimizasyonu.dahili J. Modeli.optimizasyon.9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, XD Tasarım Yöntemi, Performans Çalışması ve Kompozit Helezon Yayların Üretim Süreci: Bir İnceleme.Oluştur.birleştirmek.252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. ve Khaddar M. Helezon yayların dinamik tasarım optimizasyonu.Ses için başvurun.77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M. ve Mascle, K. Germe yaylarının tasarımını optimize etmeye yönelik bir prosedür.bilgisayar.yöntemin uygulanması.kürk.proje.191(8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. ve Trochu F. Çok amaçlı optimizasyon kullanılarak kompozit helisel yayların optimal tasarımı.J. Reinf.plastik.Oluştur.28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB ve Desale, DD Üç tekerlekli bisiklet ön süspansiyon helezon yaylarının optimizasyonu.işlem.üretici firma.20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. ve Bahshesh M. Çelik helezon yayların kompozit yaylarla optimizasyonu.dahili J. Multidisipliner.Bilim.proje.3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. ve ark.Kompozit helezon yayların statik ve dinamik performansını etkileyen birçok parametre hakkında bilgi edinin.J. Pazar.depolama tankı.20, 532–550 (2022).
Frank, J. Kompozit Helisel Yayların Analizi ve Optimizasyonu, Doktora Tezi, Sacramento State University (2020).
Gu, Z., Hou, X. ve Ye, J. Yöntemlerin bir kombinasyonunu kullanarak doğrusal olmayan sarmal yayları tasarlama ve analiz etme yöntemleri: sonlu elemanlar analizi, Latin hiperküp sınırlı örnekleme ve genetik programlama.işlem.Kürk Enstitüsü.proje.CJ Mecha.proje.Bilim.235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L. ve diğerleri.Ayarlanabilir Yay Oranı Karbon Fiber Çok Telli Helezon Yaylar: Bir Tasarım ve Mekanizma Çalışması.J. Pazar.depolama tankı.9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS ve Jagtap ST Sıkıştırma helisel yaylarının ağırlık optimizasyonu.dahili J. Innov.depolama tankı.Multidisipliner.2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS ve Rameshkumar, K. Otomotiv uygulamaları için helezon yayların çok amaçlı optimizasyonu ve sayısal simülasyonu.gidilen okul.bugün süreç.46, 4847–4853 (2021).
Bai, JB ve ark.En İyi Uygulamanın Tanımlanması - Genetik Algoritmalar Kullanılarak Kompozit Helisel Yapıların Optimal Tasarımı.Oluştur.birleştirmek.268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M. ve Gokche, H. Basınç yayı tasarımının minimum hacminin optimizasyonuna dayalı 灰狼 optimizasyon yöntemini kullanma, Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21–27 ( 2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yıldız, AR, Burirat, S. ve Sait, SM Metaheuristics, çökmeleri optimize etmek için birden fazla aracı kullanıyor.dahili J. Veh.Aralık.80(2–4), 223–240 (2019).
Yildiz, AR ve Erdash, MU Gerçek mühendislik problemlerinin güvenilir tasarımı için yeni hibrit Taguchi-salpa grup optimizasyon algoritması.gidilen okul.Ölçek.63(2), 157–162 (2021).
Yıldız BS, Foldi N., Burerat S., Yıldız AR ve Sait SM Yeni bir hibrit çekirge optimizasyon algoritması kullanılarak robotik tutucu mekanizmalarının güvenilir tasarımı.uzman.sistem.38(3), e12666 (2021).