AISI 304/304L rustfritt stål spiralrør kjemisk komponent, optimalisering av foldevingefjærparametere ved å bruke honningbialgoritmen

Takk for at du besøker Nature.com.Du bruker en nettleserversjon med begrenset CSS-støtte.For den beste opplevelsen anbefaler vi at du bruker en oppdatert nettleser (eller deaktiverer kompatibilitetsmodus i Internet Explorer).I tillegg, for å sikre kontinuerlig støtte, viser vi nettstedet uten stiler og JavaScript.
Skyveknapper som viser tre artikler per lysbilde.Bruk tilbake- og neste-knappene for å gå gjennom lysbildene, eller lysbildekontrollknappene på slutten for å gå gjennom hvert lysbilde.

AISI 304/304L Kapillærrør i rustfritt stål

AISI 304 rustfri stålspole er et allsidig produkt med utmerket motstand og den er egnet for en rekke bruksområder som krever god formbarhet og sveisbarhet.

Sheye Metal har 304 spoler i 0,3 mm til 16 mm tykkelse og 2B finish, BA finish, nr. 4 finish er alltid tilgjengelig.

Foruten de tre typene overflater, kan 304 rustfri stålspole leveres med en rekke overflatefinisher.Klasse 304 rustfritt inneholder både Cr (vanligvis 18%) og nikkel (vanligvis 8%) metaller som de viktigste ikke-jernbestanddelene.

Denne typen spoler er et typisk austenittisk rustfritt stål, tilhører standard Cr-Ni rustfritt stålfamilie.

De brukes vanligvis til husholdnings- og forbruksvarer, kjøkkenutstyr, innendørs og utendørs kledning, rekkverk og vindusrammer, utstyr til mat- og drikkevareindustrien, lagertanker.

I denne studien blir utformingen av torsjons- og trykkfjærene til vingefoldemekanismen brukt i raketten betraktet som et optimaliseringsproblem.Etter at raketten forlater utskytningsrøret, må de lukkede vingene åpnes og sikres i en viss tid.Målet med studien var å maksimere energien som er lagret i fjærene slik at vingene kunne utplasseres på kortest mulig tid.I dette tilfellet ble energiligningen i begge publikasjonene definert som den objektive funksjonen i optimaliseringsprosessen.Tråddiameter, spolediameter, antall spiraler og avbøyningsparametere som kreves for fjærdesignet, ble definert som optimaliseringsvariabler.Det er geometriske begrensninger på variablene på grunn av størrelsen på mekanismen, samt begrensninger på sikkerhetsfaktoren på grunn av belastningen som bæres av fjærene.Honningbien (BA)-algoritmen ble brukt til å løse dette optimaliseringsproblemet og utføre fjærdesignet.Energiverdiene oppnådd med BA er overlegne de oppnådd fra tidligere Design of Experiments (DOE) studier.Fjærer og mekanismer designet ved hjelp av parameterne hentet fra optimaliseringen ble først analysert i ADAMS-programmet.Deretter ble det utført eksperimentelle tester ved å integrere de produserte fjærene i virkelige mekanismer.Som et resultat av testen ble det observert at vingene åpnet seg etter omtrent 90 millisekunder.Denne verdien er godt under prosjektets mål på 200 ms.I tillegg er forskjellen mellom de analytiske og eksperimentelle resultatene bare 16 ms.
I fly og marine kjøretøy er foldemekanismer kritiske.Disse systemene brukes i flymodifikasjoner og -konverteringer for å forbedre flyytelse og kontroll.Avhengig av flymodus, foldes og utfoldes vingene annerledes for å redusere aerodynamisk påvirkning1.Denne situasjonen kan sammenlignes med bevegelsene til vingene til noen fugler og insekter under daglig flytur og dykking.På samme måte foldes og utfoldes glidere i nedsenkbare fartøyer for å redusere hydrodynamiske effekter og maksimere håndteringen3.Enda et annet formål med disse mekanismene er å gi volumetriske fordeler til systemer som f.eks. sammenlegging av en helikopterpropell 4 for lagring og transport.Vingene på raketten foldes også ned for å redusere lagringsplassen.Dermed kan flere missiler plasseres på et mindre område av utskytningsrampen 5. Komponentene som brukes effektivt ved sammen- og utfolding er vanligvis fjærer.I foldingsøyeblikket lagres energi i den og frigjøres i utfoldingsøyeblikket.På grunn av den fleksible strukturen utjevnes lagret og frigjort energi.Fjæren er hovedsakelig designet for systemet, og denne utformingen byr på et optimaliseringsproblem6.For selv om det inkluderer ulike variabler som tråddiameter, spolediameter, antall omdreininger, helixvinkel og type materiale, er det også kriterier som masse, volum, minimumsspenningsfordeling eller maksimal energitilgjengelighet7.
Denne studien belyser design og optimalisering av fjærer for vingefoldemekanismer som brukes i rakettsystemer.Når de er inne i utskytningsrøret før flyturen, forblir vingene foldet på overflaten av raketten, og etter å ha forlatt utskytningsrøret utfolder de seg i en viss tid og forblir presset til overflaten.Denne prosessen er avgjørende for riktig funksjon av raketten.I den utviklede foldemekanismen utføres åpningen av vingene av torsjonsfjærer, og låsingen utføres av trykkfjærer.For å designe en passende fjær må det utføres en optimaliseringsprosess.Innen fjæroptimalisering finnes det ulike anvendelser i litteraturen.
Paredes et al.8 definerte den maksimale utmattelseslevetidsfaktoren som en objektiv funksjon for utformingen av spiralfjærer og brukte den kvasi-newtonske metoden som en optimaliseringsmetode.Variabler i optimalisering ble identifisert som tråddiameter, spolediameter, antall omdreininger og fjærlengde.En annen parameter for fjærstrukturen er materialet den er laget av.Derfor ble dette tatt hensyn til i design- og optimaliseringsstudiene.Zebdi et al.9 satte mål om maksimal stivhet og minimum vekt i objektivfunksjonen i sin studie, hvor vektfaktoren var signifikant.I dette tilfellet definerte de fjærmaterialet og geometriske egenskaper som variabler.De bruker en genetisk algoritme som en optimaliseringsmetode.I bilindustrien er vekten av materialer nyttig på mange måter, fra kjøretøyytelse til drivstofforbruk.Vektminimering samtidig som spiralfjærer optimaliseres for oppheng er en velkjent studie10.Bahshesh og Bahshesh11 identifiserte materialer som E-glass, karbon og Kevlar som variabler i deres arbeid i ANSYS-miljøet med mål om å oppnå minimumsvekt og maksimal strekkstyrke i ulike opphengsfjærkomposittdesign.Produksjonsprosessen er kritisk i utviklingen av komposittfjærer.Dermed spiller forskjellige variabler inn i et optimaliseringsproblem, for eksempel produksjonsmetoden, trinnene som tas i prosessen og rekkefølgen av disse trinnene12,13.Ved utforming av fjærer for dynamiske systemer må det tas hensyn til systemets egenfrekvenser.Det anbefales at den første egenfrekvensen til fjæren er minst 5-10 ganger den naturlige frekvensen til systemet for å unngå resonans14.Taktak et al.7 bestemte seg for å minimere massen til fjæren og maksimere den første egenfrekvensen som objektive funksjoner i spiralfjærdesignen.De brukte mønstersøk, indre punkt, aktivt sett og genetiske algoritmemetoder i Matlab-optimaliseringsverktøyet.Analytisk forskning er en del av vårdesignforskningen, og Finite Element-metoden er populær på dette området15.Patil et al.16 utviklet en optimaliseringsmetode for å redusere vekten av en kompresjonsspiralfjær ved hjelp av en analytisk prosedyre og testet de analytiske ligningene ved bruk av finite element-metoden.Et annet kriterium for å øke nytten av en fjær er økningen i energien den kan lagre.Denne saken sørger også for at fjæren beholder sin nytteverdi over lengre tid.Rahul og Rameshkumar17 søker å redusere fjærvolumet og øke belastningsenergien i bilspiralfjærdesign.De har også brukt genetiske algoritmer i optimaliseringsforskning.
Som man kan se varierer parametrene i optimaliseringsstudien fra system til system.Generelt er parametere for stivhet og skjærspenning viktige i et system hvor belastningen den bærer er den avgjørende faktoren.Materialvalg er inkludert i vektgrensesystemet med disse to parameterne.På den annen side kontrolleres naturlige frekvenser for å unngå resonanser i svært dynamiske systemer.I systemer der nytte er viktig, maksimeres energien.I optimaliseringsstudier, selv om FEM brukes til analytiske studier, kan man se at metaheuristiske algoritmer som den genetiske algoritmen14,18 og den grå ulvealgoritmen19 brukes sammen med den klassiske Newton-metoden innenfor en rekke visse parametere.Metaheuristiske algoritmer er utviklet basert på naturlige tilpasningsmetoder som nærmer seg den optimale tilstanden på kort tid, spesielt under påvirkning av befolkningen20,21.Med en tilfeldig fordeling av befolkningen i søkeområdet unngår de lokale optima og beveger seg mot globale optima22.De siste årene har den derfor ofte blitt brukt i sammenheng med reelle industrielle problemer23,24.
Det kritiske tilfellet for foldemekanismen utviklet i denne studien er at vingene, som var i lukket posisjon før flygning, åpner seg en viss tid etter at de har forlatt røret.Etter det blokkerer låseelementet vingen.Derfor påvirker ikke fjærene flydynamikken direkte.I dette tilfellet var målet med optimaliseringen å maksimere den lagrede energien for å akselerere fjærens bevegelse.Rullediameter, tråddiameter, antall ruller og nedbøyning ble definert som optimaliseringsparametere.På grunn av den lille størrelsen på fjæren ble vekt ikke ansett som et mål.Derfor er materialtypen definert som fast.Sikkerhetsmarginen for mekaniske deformasjoner er bestemt som en kritisk begrensning.I tillegg er variable størrelsesbegrensninger involvert i omfanget av mekanismen.BA metaheuristisk metode ble valgt som optimaliseringsmetode.BA ble foretrukket for sin fleksible og enkle struktur, og for sine fremskritt innen mekanisk optimaliseringsforskning25.I den andre delen av studien er detaljerte matematiske uttrykk inkludert i rammeverket for den grunnleggende utformingen og fjærutformingen av foldemekanismen.Den tredje delen inneholder optimaliseringsalgoritmen og optimaliseringsresultatene.Kapittel 4 gjennomfører analyse i ADAMS-programmet.Fjærenes egnethet analyseres før produksjon.Den siste delen inneholder eksperimentelle resultater og testbilder.Resultatene oppnådd i studien ble også sammenlignet med tidligere arbeid fra forfatterne ved å bruke DOE-tilnærmingen.
Vingene utviklet i denne studien skal foldes mot overflaten av raketten.Vingene roterer fra foldet til utfoldet posisjon.For dette ble en spesiell mekanisme utviklet.På fig.1 viser den foldede og utfoldede konfigurasjonen5 i rakettkoordinatsystemet.
På fig.2 viser et snitt av mekanismen.Mekanismen består av flere mekaniske deler: (1) hoveddel, (2) vingeaksel, (3) lager, (4) låsekropp, (5) låsebøssing, (6) stoppstift, (7) torsjonsfjær og ( 8) trykkfjærer.Vingeakselen (2) er koblet til torsjonsfjæren (7) gjennom låsehylsen (4).Alle tre delene roterer samtidig etter at raketten tar av.Med denne rotasjonsbevegelsen snur vingene til sin endelige posisjon.Deretter aktiveres tappen (6) av trykkfjæren (8), og blokkerer derved hele mekanismen til låselegemet (4)5.
Elastisk modul (E) og skjærmodul (G) er nøkkeldesignparametere for fjæren.I denne studien ble høykarbon fjærståltråd (Music wire ASTM A228) valgt som fjærmateriale.Andre parametere er tråddiameter (d), gjennomsnittlig spiraldiameter (Dm), antall spiraler (N) og fjæravbøyning (xd for trykkfjærer og θ for torsjonsfjærer)26.Den lagrede energien for trykkfjærer \({(SE}_{x})\) og torsjonsfjærer (\({SE}_{\theta}\)) kan beregnes fra ligningen.(1) og (2)26.(Skjærmodulen (G)-verdien for trykkfjæren er 83,7E9 Pa, og elastisitetsmodulen (E)-verdien for torsjonsfjæren er 203,4E9 Pa.)
De mekaniske dimensjonene til systemet bestemmer direkte de geometriske begrensningene til fjæren.I tillegg bør det også tas hensyn til forholdene som raketten skal plasseres under.Disse faktorene bestemmer grensene for fjærparametrene.En annen viktig begrensning er sikkerhetsfaktoren.Definisjonen av en sikkerhetsfaktor er beskrevet i detalj av Shigley et al.26.Sikkerhetsfaktoren for trykkfjær (SFC) er definert som den maksimalt tillatte spenningen delt på spenningen over den kontinuerlige lengden.SFC kan beregnes ved hjelp av ligninger.(3), (4), (5) og (6) 26.(For vårmaterialet brukt i denne studien, \({S}_{sy}=980 MPa\)).F representerer kraften i ligningen og KB representerer Bergstrasser-faktoren på 26.
Torsjonssikkerhetsfaktoren til en fjær (SFT) er definert som M delt på k.SFT kan beregnes fra ligningen.(7), (8), (9) og (10)26.(For materialet brukt i denne studien, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)).I ligningen brukes M for dreiemoment, \({k}^{^{\prime}}\) brukes for fjærkonstant (moment/rotasjon), og Ki brukes for spenningskorreksjonsfaktor.
Hovedoptimaliseringsmålet i denne studien er å maksimere vårens energi.Objektivfunksjonen er formulert for å finne \(\overhøyrepil{\{X\}}\) som maksimerer \(f(X)\).\({f}_{1}(X)\) og \({f}_{2}(X)\) er energifunksjonene til henholdsvis trykk- og torsjonsfjæren.De beregnede variablene og funksjonene som brukes for optimalisering er vist i de følgende ligningene.
De ulike begrensningene som legges på utformingen av fjæren er gitt i de følgende ligningene.Ligningene (15) og (16) representerer sikkerhetsfaktorene for henholdsvis trykk- og torsjonsfjærer.I denne studien må SFC være større enn eller lik 1,2 og SFT må være større enn eller lik θ26.
BA ble inspirert av biers pollensøkende strategier27.Bier søker ved å sende flere grovfôrer til fruktbare pollenfelt og færre grovfôrer til mindre fruktbare pollenfelt.Dermed oppnås størst effektivitet fra biebestanden.På den annen side fortsetter speiderbiene å lete etter nye områder med pollen, og dersom det er mer produktive områder enn før, vil mange grovfôrfolk bli henvist til dette nye området28.BA består av to deler: lokalt søk og globalt søk.Et lokalt søk ser etter flere fellesskap nær minimum (elitesider), som bier, og mindre på andre nettsteder (optimale eller fremhevede nettsteder).Et vilkårlig søk utføres i den globale søkedelen, og hvis gode verdier blir funnet, flyttes stasjonene til den lokale søkedelen i neste iterasjon.Algoritmen inneholder noen parametere: antall speiderbier (n), antall lokale søkenettsteder (m), antall elitesteder (e), antall fôrsøkere på elitesteder (nep), antall fôrsøkere i optimale områder.Sted (nsp), nabolagsstørrelse (ngh) og antall iterasjoner (I)29.BA-pseudokoden er vist i figur 3.
Algoritmen prøver å fungere mellom \({g}_{1}(X)\) og \({g}_{2}(X)\).Som et resultat av hver iterasjon bestemmes optimale verdier og en populasjon samles rundt disse verdiene i et forsøk på å oppnå de beste verdiene.Begrensninger sjekkes i de lokale og globale søkeseksjonene.I et lokalt søk, hvis disse faktorene er hensiktsmessige, beregnes energiverdien.Hvis den nye energiverdien er større enn den optimale verdien, tilordne den nye verdien til den optimale verdien.Hvis den beste verdien funnet i søkeresultatet er større enn det gjeldende elementet, vil det nye elementet inkluderes i samlingen.Blokkdiagrammet for det lokale søket er vist i figur 4.
Befolkning er en av nøkkelparametrene i BA.Det kan sees fra tidligere studier at utvidelse av populasjonen reduserer antall iterasjoner som kreves og øker sannsynligheten for suksess.Men antallet funksjonsvurderinger øker også.Tilstedeværelsen av et stort antall elitesider påvirker ikke ytelsen nevneverdig.Antallet elitesider kan være lavt hvis det ikke er null30.Størrelsen på speiderbipopulasjonen (n) velges vanligvis mellom 30 og 100. I denne studien ble både 30 og 50 scenarier kjørt for å bestemme riktig antall (tabell 2).Andre parametere bestemmes avhengig av populasjonen.Antall utvalgte lokaliteter (m) er (omtrent) 25 % av populasjonsstørrelsen, og antall elitesteder (e) blant de utvalgte stedene er 25 % av m.Antall fôringsbier (antall søk) ble valgt til å være 100 for elitetomter og 30 for andre lokale tomter.Nabolagssøk er det grunnleggende konseptet for alle evolusjonære algoritmer.I denne studien ble metoden avsmalnende naboer brukt.Denne metoden reduserer størrelsen på nabolaget med en viss hastighet under hver iterasjon.I fremtidige iterasjoner kan mindre nabolagsverdier30 brukes for et mer nøyaktig søk.
For hvert scenario ble det utført ti påfølgende tester for å sjekke reproduserbarheten til optimaliseringsalgoritmen.På fig.5 viser resultatene av optimalisering av torsjonsfjæren for skjema 1, og i fig.6 – for skjema 2. Testdata er også gitt i tabell 3 og 4 (en tabell som inneholder resultatene oppnådd for trykkfjæren er i tilleggsinformasjon S1).Biebestanden intensiverer søket etter gode verdier i den første iterasjonen.I scenario 1 var resultatene av noen tester under maksimum.I Scenario 2 kan man se at alle optimaliseringsresultater nærmer seg maksimum på grunn av økningen i befolkning og andre relevante parametere.Det kan sees at verdiene i Scenario 2 er tilstrekkelige for algoritmen.
Når man oppnår den maksimale verdien av energi i iterasjoner, er det også gitt en sikkerhetsfaktor som en begrensning for studien.Se tabell for sikkerhetsfaktor.Energiverdiene oppnådd ved bruk av BA sammenlignes med de oppnådd ved bruk av 5 DOE-metoden i tabell 5. (For å lette produksjonen er antall omdreininger (N) til torsjonsfjæren 4,9 i stedet for 4,88, og nedbøyningen (xd) ) er 8 mm i stedet for 7,99 mm i trykkfjæren.) Det kan sees at BA er bedre Resultat.BA vurderer alle verdier gjennom lokale og globale oppslag.På denne måten kan han prøve flere alternativer raskere.
I denne studien ble Adams brukt til å analysere bevegelsen til vingemekanismen.Adams får først en 3D-modell av mekanismen.Definer deretter en fjær med parametrene valgt i forrige avsnitt.I tillegg må noen andre parametere defineres for selve analysen.Dette er fysiske parametere som forbindelser, materialegenskaper, kontakt, friksjon og tyngdekraft.Det er et dreieledd mellom bladakselen og lageret.Det er 5-6 sylindriske ledd.Det er 5-1 faste ledd.Hoveddelen er laget av aluminiumsmateriale og fast.Materialet til resten av delene er stål.Velg friksjonskoeffisient, kontaktstivhet og penetrasjonsdybde av friksjonsflaten avhengig av type materiale.(rustfritt stål AISI 304) I denne studien er den kritiske parameteren åpningstiden til vingemekanismen, som må være mindre enn 200 ms.Hold derfor øye med vingens åpningstid under analysen.
Som et resultat av Adams' analyse er åpningstiden til vingemekanismen 74 millisekunder.Resultatene av dynamisk simulering fra 1 til 4 er vist i figur 7. Det første bildet i figur.5 er simuleringens starttidspunkt og vingene er i venteposisjon for folding.(2) Viser posisjonen til vingen etter 40 ms når vingen har rotert 43 grader.(3) viser posisjonen til vingen etter 71 millisekunder.Også på det siste bildet (4) viser enden av vingens sving og åpen posisjon.Som et resultat av dynamisk analyse ble det observert at vingeåpningsmekanismen er betydelig kortere enn målverdien på 200 ms.I tillegg, ved dimensjonering av fjærene, ble sikkerhetsgrensene valgt fra de høyeste verdiene som er anbefalt i litteraturen.
Etter fullføring av alle design-, optimaliserings- og simuleringsstudier ble en prototype av mekanismen produsert og integrert.Prototypen ble deretter testet for å verifisere simuleringsresultatene.Fest først hovedskallet og brett vingene.Deretter ble vingene frigjort fra den foldede posisjonen og det ble laget en video av rotasjonen av vingene fra den foldede posisjonen til den utplasserte.Tidtakeren ble også brukt til å analysere tid under videoopptak.
På fig.8 viser videobilder nummerert 1-4.Ramme nummer 1 i figuren viser øyeblikket for utløsning av de foldede vingene.Dette øyeblikket regnes som det første øyeblikket av tiden t0.Rammene 2 og 3 viser posisjonene til vingene 40 ms og 70 ms etter det første øyeblikket.Ved analyse av ramme 3 og 4 kan man se at bevegelsen til vingen stabiliserer seg 90 ms etter t0, og åpningen av vingen er fullført mellom 70 og 90 ms.Denne situasjonen betyr at både simulering og prototypetesting gir omtrent samme vingeutplasseringstid, og designet oppfyller ytelseskravene til mekanismen.
I denne artikkelen er torsjons- og trykkfjærene som brukes i vingefoldemekanismen optimalisert ved hjelp av BA.Parametrene kan nås raskt med få iterasjoner.Torsjonsfjæren er vurdert til 1075 mJ og trykkfjæren er vurdert til 37,24 mJ.Disse verdiene er 40-50 % bedre enn tidligere DOE-studier.Fjæren er integrert i mekanismen og analysert i ADAMS-programmet.Ved analyse ble det funnet at vingene åpnet seg innen 74 millisekunder.Denne verdien er godt under prosjektets mål på 200 millisekunder.I en påfølgende eksperimentell studie ble innkoblingstiden målt til ca. 90 ms.Denne forskjellen på 16 millisekunder mellom analyser kan skyldes miljøfaktorer som ikke er modellert i programvaren.Det antas at optimaliseringsalgoritmen oppnådd som et resultat av studien kan brukes til ulike fjærdesign.
Fjærmaterialet var forhåndsdefinert og ble ikke brukt som variabel i optimaliseringen.Siden mange forskjellige typer fjærer brukes i fly og raketter, vil BA bli brukt til å designe andre typer fjærer ved bruk av forskjellige materialer for å oppnå optimal fjærdesign i fremtidig forskning.
Vi erklærer at dette manuskriptet er originalt, ikke har blitt publisert tidligere, og for øyeblikket ikke vurderes for publisering andre steder.
Alle data generert eller analysert i denne studien er inkludert i denne publiserte artikkelen [og tilleggsinformasjonsfilen].
Min, Z., Kin, VK og Richard, LJ Luftfartøy Modernisering av bæreplankonseptet gjennom radikale geometriske endringer.IES J. Del A Sivilisasjon.sammensatt.prosjekt.3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. og Bhushan, B. En oversikt over billens bakvinge: struktur, mekaniske egenskaper, mekanismer og biologisk inspirasjon.J. Mecha.Oppførsel.Biomedisinsk vitenskap.alma mater.94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A. og Zhang, F. Design og analyse av en sammenleggbar fremdriftsmekanisme for en hybriddrevet undervannsglider.Ocean Engineering 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS og Prithvi, K. Design og analyse av en horisontal stabilisatorfoldemekanisme for helikopter.intern J. Ing.oppbevaringstank.teknologier.(IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. og Sahin, M. Optimalisering av de mekaniske parametrene til en sammenleggbar rakettvingedesign ved hjelp av en eksperimentdesigntilnærming.intern J. Modell.optimalisering.9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, XD Design Method, Performance Study, and Manufacturing Process of Composite Coil Springs: A Review.komponere.sammensatt.252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. og Khaddar M. Dynamisk designoptimalisering av spiralfjærer.Søk om lyd.77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M. og Mascle, K. En prosedyre for å optimalisere utformingen av strekkfjærer.datamaskin.anvendelse av metoden.pels.prosjekt.191 (8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. og Trochu F. Optimal design av sammensatte spiralfjærer ved bruk av multiobjektiv optimalisering.J. Reinf.plast.komponere.28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB og Desale, DD Optimalisering av spiralfjærer foran med trehjulssykler.prosess.produsent.20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. og Bahshesh M. Optimalisering av stålspiralfjærer med komposittfjærer.intern J. Tverrfaglig.vitenskapen.prosjekt.3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. et al.Lær om de mange parameterne som påvirker den statiske og dynamiske ytelsen til komposittspiralfjærer.J. Market.oppbevaringstank.20, 532–550 (2022).
Frank, J. Analysis and Optimization of Composite Helical Springs, PhD-avhandling, Sacramento State University (2020).
Gu, Z., Hou, X. og Ye, J. Metoder for å designe og analysere ikke-lineære spiralfjærer ved bruk av en kombinasjon av metoder: finitt elementanalyse, latinsk hyperkubbegrenset prøvetaking og genetisk programmering.prosess.Fur Institutt.prosjekt.CJ Mecha.prosjekt.vitenskapen.235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L., et al.Justerbar fjærhastighet karbonfiber flerstrengs spiralfjærer: en design- og mekanismestudie.J. Market.oppbevaringstank.9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS og Jagtap ST Vektoptimalisering av kompresjonsspiralfjærer.intern J. Innov.oppbevaringstank.Tverrfaglig.2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS og Rameshkumar, K. Multipurpose optimalisering og numerisk simulering av spiralfjærer for bilapplikasjoner.alma mater.prosess i dag.46, 4847–4853 (2021).
Bai, JB et al.Definere beste praksis – Optimal design av sammensatte spiralstrukturer ved bruk av genetiske algoritmer.komponere.sammensatt.268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M. og Gokche, H. Ved å bruke 灰狼-optimaliseringsmetoden basert på optimalisering av minimumsvolumet til kompresjonsfjærdesignet, Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21–27 ( 2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. og Sait, SM Metaheuristics bruker flere agenter for å optimalisere krasj.innvendig J. Veh.des.80(2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR og Erdash, MU Ny hybrid Taguchi-salpa gruppeoptimaliseringsalgoritme for pålitelig design av reelle tekniske problemer.alma mater.test.63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR og Sait SM Pålitelig design av robotgripemekanismer ved bruk av en ny hybrid gresshoppeoptimaliseringsalgoritme.Ekspert.system.38(3), e12666 (2021).