Komponen kimia tabung kumparan baja tahan karat AISI 304/304L, Mengoptimalkan Parameter Pegas Sayap Lipat Menggunakan Algoritma Lebah Madu

Terima kasih telah mengunjungi Nature.com.Anda menggunakan versi browser dengan dukungan CSS terbatas.Untuk pengalaman terbaik, kami menyarankan Anda menggunakan browser yang diperbarui (atau menonaktifkan Mode Kompatibilitas di Internet Explorer).Selain itu, untuk memastikan dukungan berkelanjutan, kami menampilkan situs tanpa gaya dan JavaScript.
Slider menampilkan tiga artikel per slide.Gunakan tombol kembali dan berikutnya untuk menelusuri slide, atau tombol pengontrol slide di akhir untuk menelusuri setiap slide.

Tabung melingkar kapiler baja tahan karat AISI 304/304L

Kumparan baja tahan karat AISI 304 adalah produk serba guna dengan ketahanan yang sangat baik dan cocok untuk berbagai macam aplikasi yang memerlukan sifat mampu bentuk dan kemampuan las yang baik.

Sheye Metal menyediakan 304 kumparan dengan ketebalan 0,3 mm hingga 16 mm dan finishing 2B, finishing BA, finishing No.4 selalu tersedia.

Selain ketiga jenis permukaan tersebut, kumparan baja tahan karat 304 dapat dihasilkan dengan berbagai penyelesaian permukaan.Baja tahan karat kelas 304 mengandung logam Cr (biasanya 18%) dan nikel (biasanya 8%) sebagai unsur utama non-besi.

Kumparan jenis ini biasanya merupakan baja tahan karat austenitik, termasuk dalam keluarga baja tahan karat Cr-Ni standar.

Mereka biasanya digunakan untuk barang-barang rumah tangga dan konsumen, peralatan dapur, pelapis dalam dan luar ruangan, pegangan tangan, dan kusen jendela, peralatan industri makanan dan minuman, tangki penyimpanan.

Dalam penelitian ini, perancangan pegas torsi dan kompresi mekanisme pelipatan sayap yang digunakan pada roket dianggap sebagai masalah optimasi.Setelah roket meninggalkan tabung peluncuran, sayap yang tertutup harus dibuka dan diamankan selama jangka waktu tertentu.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memaksimalkan energi yang tersimpan di mata air sehingga sayap dapat mengembang dalam waktu sesingkat mungkin.Dalam hal ini, persamaan energi pada kedua publikasi didefinisikan sebagai fungsi tujuan dalam proses optimasi.Diameter kawat, diameter kumparan, jumlah kumparan, dan parameter defleksi yang diperlukan untuk desain pegas didefinisikan sebagai variabel optimasi.Terdapat batasan geometrik pada variabel akibat ukuran mekanisme, serta batasan faktor keamanan akibat beban yang dibawa oleh pegas.Algoritma lebah madu (BA) digunakan untuk memecahkan masalah optimasi ini dan melakukan desain pegas.Nilai energi yang diperoleh dengan BA lebih unggul dibandingkan yang diperoleh dari studi Design of Experiments (DOE) sebelumnya.Pegas dan mekanisme yang dirancang menggunakan parameter yang diperoleh dari optimasi pertama kali dianalisis dalam program ADAMS.Setelah itu dilakukan uji eksperimental dengan mengintegrasikan pegas yang diproduksi ke dalam mekanisme nyata.Dari hasil pengujian, terlihat bahwa sayap terbuka setelah sekitar 90 milidetik.Nilai ini jauh di bawah target proyek sebesar 200ms.Selain itu, selisih hasil analisis dan eksperimen hanya 16 ms.
Pada pesawat terbang dan kendaraan laut, mekanisme pelipatan sangat penting.Sistem ini digunakan dalam modifikasi dan konversi pesawat untuk meningkatkan kinerja dan kontrol penerbangan.Tergantung pada mode penerbangan, sayap dapat dilipat dan dibuka secara berbeda untuk mengurangi dampak aerodinamis1.Situasi ini dapat dibandingkan dengan pergerakan sayap beberapa burung dan serangga selama penerbangan dan penyelaman sehari-hari.Demikian pula, pesawat layang dapat dilipat dan dibuka di kapal selam untuk mengurangi efek hidrodinamik dan memaksimalkan penanganan3.Namun tujuan lain dari mekanisme ini adalah untuk memberikan keuntungan volumetrik pada sistem seperti pelipatan baling-baling helikopter 4 untuk penyimpanan dan transportasi.Sayap roket juga dilipat untuk mengurangi ruang penyimpanan.Dengan demikian, lebih banyak rudal dapat ditempatkan pada area yang lebih kecil dari peluncur 5. Komponen yang digunakan secara efektif dalam melipat dan membuka biasanya adalah pegas.Pada saat pelipatan, energi disimpan di dalamnya dan dilepaskan pada saat pembukaan.Karena strukturnya yang fleksibel, energi yang disimpan dan dilepaskan menjadi seimbang.Pegas terutama dirancang untuk sistem, dan desain ini menghadirkan masalah optimasi6.Karena selain mencakup berbagai variabel seperti diameter kawat, diameter kumparan, jumlah lilitan, sudut heliks, dan jenis material, terdapat juga kriteria seperti massa, volume, distribusi tegangan minimum, atau ketersediaan energi maksimum7.
Studi ini menyoroti desain dan optimalisasi pegas untuk mekanisme pelipatan sayap yang digunakan dalam sistem roket.Berada di dalam tabung peluncuran sebelum penerbangan, sayap tetap terlipat di permukaan roket, dan setelah keluar dari tabung peluncuran, sayap terbuka selama waktu tertentu dan tetap ditekan ke permukaan.Proses ini sangat penting agar roket dapat berfungsi dengan baik.Pada mekanisme lipat yang dikembangkan, pembukaan sayap dilakukan oleh pegas torsi, dan penguncian dilakukan oleh pegas kompresi.Untuk merancang pegas yang sesuai, harus dilakukan proses optimasi.Dalam optimasi pegas, terdapat berbagai aplikasi dalam literatur.
Paredes et al.8 mendefinisikan faktor umur kelelahan maksimum sebagai fungsi tujuan untuk desain pegas heliks dan menggunakan metode kuasi-Newtonian sebagai metode optimasi.Variabel dalam optimasi diidentifikasi sebagai diameter kawat, diameter kumparan, jumlah lilitan, dan panjang pegas.Parameter lain dari struktur pegas adalah bahan pembuatnya.Oleh karena itu, hal ini diperhitungkan dalam studi desain dan optimasi.Zebdi dkk.9 menetapkan tujuan kekakuan maksimum dan berat minimum dalam fungsi tujuan dalam penelitian mereka, di mana faktor beratnya signifikan.Dalam hal ini, mereka mendefinisikan material pegas dan sifat geometris sebagai variabel.Mereka menggunakan algoritma genetika sebagai metode optimasi.Dalam industri otomotif, bobot material berguna dalam banyak hal, mulai dari performa kendaraan hingga konsumsi bahan bakar.Minimalkan bobot sambil mengoptimalkan pegas koil untuk suspensi adalah penelitian yang terkenal10.Bahshesh dan Bahshesh11 mengidentifikasi material seperti E-glass, karbon dan Kevlar sebagai variabel dalam pekerjaan mereka di lingkungan ANSYS dengan tujuan mencapai berat minimum dan kekuatan tarik maksimum dalam berbagai desain komposit pegas suspensi.Proses manufaktur sangat penting dalam pengembangan pegas komposit.Dengan demikian, berbagai variabel ikut berperan dalam masalah optimasi, seperti metode produksi, langkah-langkah yang diambil dalam proses, dan urutan langkah-langkah tersebut12,13.Saat merancang pegas untuk sistem dinamis, frekuensi alami sistem harus diperhitungkan.Direkomendasikan agar frekuensi alami pertama pegas setidaknya 5-10 kali frekuensi alami sistem untuk menghindari resonansi14.Taktak dkk.7 memutuskan untuk meminimalkan massa pegas dan memaksimalkan frekuensi alami pertama sebagai fungsi tujuan dalam desain pegas koil.Mereka menggunakan metode pencarian pola, titik interior, himpunan aktif, dan algoritma genetika dalam alat optimasi Matlab.Penelitian analitik adalah bagian dari penelitian desain pegas, dan Metode Elemen Hingga populer di bidang ini15.Patil et al.16 mengembangkan metode optimasi untuk mengurangi berat pegas heliks kompresi menggunakan prosedur analitik dan menguji persamaan analitik menggunakan metode elemen hingga.Kriteria lain untuk meningkatkan kegunaan pegas adalah peningkatan energi yang dapat disimpannya.Hal ini juga memastikan bahwa pegas tetap dapat digunakan dalam jangka waktu yang lama.Rahul dan Rameshkumar17 Berusaha untuk mengurangi volume pegas dan meningkatkan energi regangan pada desain pegas koil mobil.Mereka juga menggunakan algoritma genetika dalam penelitian optimasi.
Seperti yang dapat dilihat, parameter dalam studi optimasi bervariasi dari satu sistem ke sistem lainnya.Secara umum, parameter kekakuan dan tegangan geser merupakan hal yang penting dalam suatu sistem dimana beban yang dipikulnya merupakan faktor penentunya.Pemilihan material termasuk dalam sistem batasan berat dengan dua parameter tersebut.Di sisi lain, frekuensi alami diperiksa untuk menghindari resonansi dalam sistem yang sangat dinamis.Dalam sistem yang mengutamakan utilitas, energi dimaksimalkan.Dalam studi optimasi, meskipun FEM digunakan untuk studi analitis, terlihat bahwa algoritma metaheuristik seperti algoritma genetika14,18 dan algoritma serigala abu-abu19 digunakan bersama dengan metode Newton klasik dalam rentang parameter tertentu.Algoritma metaheuristik telah dikembangkan berdasarkan metode adaptasi alami yang mendekati keadaan optimal dalam waktu singkat, terutama di bawah pengaruh populasi20,21.Dengan distribusi populasi yang acak di wilayah pencarian, mereka menghindari optimal lokal dan bergerak menuju optimal global22.Oleh karena itu, dalam beberapa tahun terakhir ini sering digunakan dalam konteks permasalahan industri nyata23,24.
Kasus kritis untuk mekanisme pelipatan yang dikembangkan dalam penelitian ini adalah sayap, yang berada dalam posisi tertutup sebelum terbang, terbuka pada waktu tertentu setelah keluar dari tabung.Setelah itu, elemen pengunci memblokir sayap.Oleh karena itu, pegas tidak secara langsung mempengaruhi dinamika penerbangan.Dalam hal ini tujuan optimasi adalah memaksimalkan energi yang tersimpan untuk mempercepat pergerakan pegas.Diameter gulungan, diameter kawat, jumlah gulungan dan defleksi didefinisikan sebagai parameter optimasi.Karena ukuran pegas yang kecil, bobot tidak dianggap sebagai tujuan.Oleh karena itu, jenis material didefinisikan sebagai tetap.Batas keamanan untuk deformasi mekanis ditentukan sebagai batasan kritis.Selain itu, batasan ukuran variabel juga terlibat dalam cakupan mekanisme ini.Metode metaheuristik BA dipilih sebagai metode optimasi.BA disukai karena strukturnya yang fleksibel dan sederhana, dan karena kemajuannya dalam penelitian optimasi mekanis25.Pada kajian bagian kedua, ekspresi matematis rinci dimasukkan dalam kerangka desain dasar dan desain pegas mekanisme pelipatan.Bagian ketiga berisi tentang algoritma optimasi dan hasil optimasi.Bab 4 melakukan analisis dalam program ADAMS.Kesesuaian pegas dianalisis sebelum produksi.Bagian terakhir berisi hasil percobaan dan gambar uji.Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini juga dibandingkan dengan penelitian penulis sebelumnya yang menggunakan pendekatan DOE.
Sayap yang dikembangkan dalam penelitian ini harus terlipat ke arah permukaan roket.Sayap berputar dari posisi terlipat ke posisi terbuka.Untuk ini, mekanisme khusus dikembangkan.Pada gambar.Gambar 1 menunjukkan konfigurasi terlipat dan terbuka5 pada sistem koordinat roket.
Pada gambar.2 menunjukkan tampilan bagian dari mekanisme tersebut.Mekanismenya terdiri dari beberapa bagian mekanis: (1) badan utama, (2) poros sayap, (3) bantalan, (4) badan pengunci, (5) semak pengunci, (6) pin penghenti, (7) pegas puntir dan ( 8 ) pegas kompresi.Poros sayap (2) dihubungkan ke pegas torsi (7) melalui selongsong pengunci (4).Ketiga bagian tersebut berputar secara bersamaan setelah roket lepas landas.Dengan gerakan rotasi ini, sayap berputar ke posisi akhirnya.Setelah itu, pin (6) digerakkan oleh pegas kompresi (8), sehingga menghalangi seluruh mekanisme badan pengunci (4)5.
Modulus elastis (E) dan modulus geser (G) merupakan parameter desain utama pegas.Pada penelitian ini dipilih kawat baja pegas karbon tinggi (Kawat Musik ASTM A228) sebagai material pegas.Parameter lainnya adalah diameter kawat (d), diameter rata-rata kumparan (Dm), jumlah kumparan (N) dan defleksi pegas (xd untuk pegas kompresi dan θ untuk pegas torsi)26.Energi yang tersimpan untuk pegas kompresi \({(SE}_{x})\) dan pegas torsi (\({SE}_{\theta}\)) dapat dihitung dari persamaan.(1) dan (2)26.(Nilai modulus geser (G) pegas tekan sebesar 83,7E9 Pa, dan nilai modulus elastisitas (E) pegas puntir sebesar 203,4E9 Pa.)
Dimensi mekanis sistem secara langsung menentukan batasan geometrik pegas.Selain itu, kondisi di mana roket akan ditempatkan juga harus diperhatikan.Faktor-faktor ini menentukan batas parameter pegas.Keterbatasan penting lainnya adalah faktor keamanan.Definisi faktor keamanan dijelaskan secara rinci oleh Shigley dkk.26.Faktor keamanan pegas kompresi (SFC) didefinisikan sebagai tegangan maksimum yang diijinkan dibagi dengan tegangan sepanjang panjang kontinu.SFC dapat dihitung menggunakan persamaan.(3), (4), (5) dan (6)26.(Untuk material pegas yang digunakan pada penelitian ini, \({S}_{sy}=980 MPa\)).F mewakili gaya dalam persamaan dan KB mewakili faktor Bergstrasser dari 26.
Faktor keamanan torsi pegas (SFT) didefinisikan sebagai M dibagi k.SFT dapat dihitung dari persamaan.(7), (8), (9) dan (10)26.(Untuk materi yang digunakan dalam penelitian ini, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)).Pada persamaan tersebut, M digunakan untuk torsi, \({k}^{^{\prime}}\) digunakan untuk konstanta pegas (torsi/rotasi), dan Ki digunakan untuk faktor koreksi tegangan.
Tujuan optimasi utama pada penelitian ini adalah memaksimalkan energi pegas.Fungsi tujuan dirumuskan untuk mencari \(\overrightarrow{\{X\}}\) yang memaksimalkan \(f(X)\).\({f}_{1}(X)\) dan \({f}_{2}(X)\) masing-masing merupakan fungsi energi pegas kompresi dan pegas torsi.Variabel yang dihitung dan fungsi yang digunakan untuk optimasi ditunjukkan pada persamaan berikut.
Berbagai kendala yang ditempatkan pada desain pegas diberikan dalam persamaan berikut.Persamaan (15) dan (16) masing-masing mewakili faktor keamanan pegas kompresi dan pegas torsi.Pada penelitian ini SFC harus lebih besar atau sama dengan 1,2 dan SFT harus lebih besar atau sama dengan θ26.
BA terinspirasi oleh strategi lebah dalam mencari serbuk sari27.Lebah mencari dengan mengirimkan lebih banyak penjelajah ke ladang serbuk sari yang subur dan lebih sedikit penjelajah ke ladang serbuk sari yang kurang subur.Dengan demikian, efisiensi terbesar dari populasi lebah dapat tercapai.Di sisi lain, lebah pengintai terus mencari area baru yang menjadi tempat serbuk sari, dan jika terdapat area yang lebih produktif dibandingkan sebelumnya, maka banyak penjelajah yang akan diarahkan ke area baru tersebut28.BA terdiri dari dua bagian: pencarian lokal dan pencarian global.Penelusuran lokal mencari lebih banyak komunitas yang mendekati minimum (situs elit), seperti lebah, dan lebih sedikit komunitas di situs lain (situs optimal atau unggulan).Pencarian sewenang-wenang dilakukan di bagian pencarian global, dan jika nilai bagus ditemukan, stasiun dipindahkan ke bagian pencarian lokal pada iterasi berikutnya.Algoritma ini berisi beberapa parameter: jumlah lebah pramuka (n), jumlah situs pencarian lokal (m), jumlah situs elit (e), jumlah penjelajah di situs elit (nep), jumlah penjelajah di daerah yang optimal.Situs (nsp), ukuran lingkungan (ngh), dan jumlah iterasi (I)29.Pseudocode BA ditunjukkan pada Gambar 3.
Algoritme mencoba bekerja antara \({g}_{1}(X)\) dan \({g}_{2}(X)\).Sebagai hasil dari setiap iterasi, nilai optimal ditentukan dan populasi dikumpulkan di sekitar nilai tersebut dalam upaya untuk mendapatkan nilai terbaik.Pembatasan diperiksa di bagian pencarian lokal dan global.Dalam pencarian lokal, jika faktor-faktor ini sesuai, nilai energi dihitung.Jika nilai energi baru lebih besar dari nilai optimal, tetapkan nilai baru tersebut ke nilai optimal.Jika nilai terbaik yang ditemukan dalam hasil pencarian lebih besar dari elemen saat ini, maka elemen baru akan disertakan dalam koleksi.Diagram blok pencarian lokal ditunjukkan pada Gambar 4.
Populasi adalah salah satu parameter kunci dalam BA.Dapat dilihat dari penelitian sebelumnya bahwa perluasan populasi mengurangi jumlah iterasi yang diperlukan dan meningkatkan kemungkinan keberhasilan.Namun, jumlah penilaian fungsional juga meningkat.Kehadiran situs elit dalam jumlah besar tidak mempengaruhi kinerja secara signifikan.Jumlah situs elit bisa rendah jika tidak nol30.Ukuran populasi lebah pengintai (n) biasanya dipilih antara 30 dan 100. Dalam penelitian ini, skenario 30 dan 50 dijalankan untuk menentukan jumlah yang sesuai (Tabel 2).Parameter lain ditentukan tergantung pada populasi.Jumlah lokasi terpilih (m) adalah (kira-kira) 25% dari jumlah populasi, dan jumlah situs elit (e) di antara lokasi terpilih adalah 25% dari m.Jumlah lebah pemberi makan (jumlah pencarian) dipilih 100 untuk plot elit dan 30 untuk plot lokal lainnya.Pencarian lingkungan adalah konsep dasar dari semua algoritma evolusioner.Dalam penelitian ini digunakan metode tapering neighbours.Metode ini mengurangi ukuran lingkungan pada tingkat tertentu pada setiap iterasi.Pada iterasi selanjutnya, nilai lingkungan yang lebih kecil30 dapat digunakan untuk pencarian yang lebih akurat.
Untuk setiap skenario, sepuluh pengujian berturut-turut dilakukan untuk memeriksa reproduktifitas algoritma optimasi.Pada gambar.Gambar 5 menunjukkan hasil optimasi pegas torsi untuk skema 1, dan pada gambar.6 – untuk skema 2. Data pengujian juga diberikan pada tabel 3 dan 4 (tabel berisi hasil yang diperoleh untuk pegas kompresi ada di Informasi Tambahan S1).Populasi lebah mengintensifkan pencarian nilai-nilai baik pada iterasi pertama.Pada skenario 1, hasil beberapa pengujian berada di bawah maksimal.Pada Skenario 2 terlihat seluruh hasil optimasi mendekati maksimal akibat bertambahnya populasi dan parameter terkait lainnya.Terlihat bahwa nilai pada Skenario 2 sudah mencukupi untuk algoritma.
Ketika diperoleh nilai energi maksimal pada iterasi, diberikan juga faktor keamanan sebagai pembatas penelitian.Lihat tabel untuk faktor keamanan.Nilai energi yang diperoleh dengan menggunakan BA dibandingkan dengan yang diperoleh dengan metode 5 DOE pada Tabel 5. (Untuk kemudahan pembuatan, jumlah lilitan (N) pegas torsi adalah 4,9 bukannya 4,88, dan defleksi (xd ) adalah 8 mm, bukan 7,99 mm pada pegas kompresi.) Dapat dilihat bahwa BA adalah Hasil yang lebih baik.BA mengevaluasi semua nilai melalui pencarian lokal dan global.Dengan cara ini dia dapat mencoba lebih banyak alternatif dengan lebih cepat.
Dalam penelitian ini Adams digunakan untuk menganalisis pergerakan mekanisme sayap.Adams pertama kali diberikan model 3D dari mekanismenya.Kemudian tentukan pegas dengan parameter yang dipilih di bagian sebelumnya.Selain itu, beberapa parameter lain perlu ditentukan untuk analisis sebenarnya.Ini adalah parameter fisik seperti sambungan, sifat material, kontak, gesekan, dan gravitasi.Terdapat sambungan putar antara poros bilah dan bantalan.Ada 5-6 sambungan silinder.Ada 5-1 sambungan tetap.Bodi utama terbuat dari bahan aluminium dan diperbaiki.Bahan bagian lainnya adalah baja.Pilih koefisien gesekan, kekakuan kontak dan kedalaman penetrasi permukaan gesekan tergantung pada jenis material.(stainless steel AISI 304) Dalam penelitian ini parameter kritisnya adalah waktu pembukaan mekanisme sayap yang harus kurang dari 200 ms.Oleh karena itu, perhatikan waktu pembukaan sayap selama analisis.
Berdasarkan analisis Adams, waktu pembukaan mekanisme sayap adalah 74 milidetik.Hasil simulasi dinamik 1 sampai 4 ditunjukkan pada Gambar 7. Gambar pertama pada Gambar.5 adalah waktu mulai simulasi dan sayap berada dalam posisi menunggu untuk dilipat.(2) Menampilkan posisi sayap setelah 40 ms ketika sayap telah diputar 43 derajat.(3) menunjukkan posisi sayap setelah 71 milidetik.Pada gambar terakhir (4) juga terlihat akhir putaran sayap dan posisi terbuka.Dari hasil analisis dinamik, diketahui bahwa mekanisme pembukaan sayap secara signifikan lebih pendek dari nilai target yaitu 200 ms.Selain itu, saat mengukur pegas, batas keamanan dipilih dari nilai tertinggi yang direkomendasikan dalam literatur.
Setelah menyelesaikan semua studi desain, optimasi dan simulasi, prototipe mekanisme diproduksi dan diintegrasikan.Prototipe kemudian diuji untuk memverifikasi hasil simulasi.Pertama kencangkan cangkang utama dan lipat sayapnya.Kemudian sayap dilepaskan dari posisi terlipat dan dibuatkan video perputaran sayap dari posisi terlipat ke posisi melebar.Timer juga digunakan untuk menganalisis waktu selama perekaman video.
Pada gambar.8 menunjukkan bingkai video bernomor 1-4.Bingkai nomor 1 pada gambar menunjukkan momen pelepasan sayap yang terlipat.Momen ini dianggap sebagai momen awal waktu t0.Bingkai 2 dan 3 menunjukkan posisi sayap 40 ms dan 70 ms setelah momen awal.Saat menganalisis frame 3 dan 4, terlihat bahwa pergerakan sayap menjadi stabil 90 ms setelah t0, dan pembukaan sayap selesai antara 70 dan 90 ms.Situasi ini berarti bahwa simulasi dan pengujian prototipe memberikan waktu penyebaran sayap yang kira-kira sama, dan desainnya memenuhi persyaratan kinerja mekanisme.
Pada artikel ini, pegas torsi dan kompresi yang digunakan pada mekanisme pelipatan sayap dioptimalkan menggunakan BA.Parameternya dapat dicapai dengan cepat dengan sedikit iterasi.Pegas torsi diberi nilai 1075 mJ dan pegas kompresi diberi nilai 37,24 mJ.Nilai-nilai ini 40-50% lebih baik dibandingkan penelitian DOE sebelumnya.Pegas tersebut diintegrasikan ke dalam mekanisme dan dianalisis dalam program ADAMS.Saat dianalisis, ditemukan sayap terbuka dalam waktu 74 milidetik.Nilai ini jauh di bawah target proyek sebesar 200 milidetik.Dalam studi eksperimental berikutnya, waktu penyalaan diukur sekitar 90 ms.Perbedaan 16 milidetik antar analisis mungkin disebabkan oleh faktor lingkungan yang tidak dimodelkan dalam perangkat lunak.Algoritma optimasi yang diperoleh dari penelitian ini diyakini dapat digunakan untuk berbagai desain pegas.
Bahan pegas telah ditentukan sebelumnya dan tidak digunakan sebagai variabel dalam optimasi.Karena banyak jenis pegas berbeda yang digunakan pada pesawat terbang dan roket, BA akan diterapkan untuk merancang jenis pegas lain menggunakan bahan berbeda untuk mencapai desain pegas optimal dalam penelitian masa depan.
Kami menyatakan bahwa naskah ini asli, belum pernah diterbitkan sebelumnya, dan saat ini tidak sedang dipertimbangkan untuk diterbitkan di tempat lain.
Semua data yang dihasilkan atau dianalisis dalam penelitian ini disertakan dalam artikel yang diterbitkan ini [dan file informasi tambahan].
Min, Z., Kin, VK dan Richard, LJ Pesawat Modernisasi konsep airfoil melalui perubahan geometris yang radikal.IES J. Bagian Peradaban A.menggabungkan.proyek.3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. dan Bhushan, B. Gambaran umum sayap belakang kumbang: struktur, sifat mekanik, mekanisme, dan inspirasi biologis.J.Mecha.Perilaku.Ilmu biomedis.Alma mater.94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A., dan Zhang, F. Desain dan analisis mekanisme propulsi lipat untuk pesawat layang bawah air bertenaga hibrida.Teknik Kelautan 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS dan Prithvi, K. Desain dan Analisis Mekanisme Lipat Penstabil Horisontal Helikopter.internal J.Ing.tangki penyimpanan.teknologi.(IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. dan Sahin, M. Optimalisasi parameter mekanik desain sayap roket lipat menggunakan pendekatan desain eksperimen.internal J. Model.optimasi.9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, XD Metode Desain, Studi Kinerja, dan Proses Pembuatan Pegas Kumparan Komposit: Tinjauan.menyusun.menggabungkan.252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. dan Khaddar M. Optimalisasi desain dinamis pegas koil.Terapkan untuk suara.77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M., dan Mascle, K. Prosedur untuk mengoptimalkan desain pegas tegangan.komputer.penerapan metode tersebut.bulu.proyek.191(8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. dan Trochu F. Desain optimal pegas heliks komposit menggunakan optimasi multiobjektif.J.Reinf.plastik.menyusun.28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB dan Desale, DD Optimalisasi pegas koil suspensi depan sepeda roda tiga.proses.pabrikan.20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. dan Bahshesh M. Optimalisasi pegas koil baja dengan pegas komposit.internal J. Multidisiplin.ilmu.proyek.3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. dkk.Pelajari tentang beberapa parameter yang mempengaruhi kinerja statis dan dinamis pegas koil komposit.J.Pasar.tangki penyimpanan.20, 532–550 (2022).
Frank, J. Analisis dan Optimasi Pegas Heliks Komposit, Tesis PhD, Sacramento State University (2020).
Gu, Z., Hou, X. dan Ye, J. Metode perancangan dan analisis pegas heliks nonlinier menggunakan kombinasi metode: analisis elemen hingga, pengambilan sampel terbatas hypercube Latin, dan pemrograman genetik.proses.Institut Bulu.proyek.CJ Mecha.proyek.ilmu.235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L., dkk.Pegas Kumparan Multi-Untai Serat Karbon Laju Pegas yang Dapat Disesuaikan: Studi Desain dan Mekanisme.J.Pasar.tangki penyimpanan.9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS dan Jagtap ST Optimalisasi bobot pegas heliks kompresi.internal J. Inovasi.tangki penyimpanan.Multidisiplin.2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS dan Rameshkumar, K. Optimasi multiguna dan simulasi numerik pegas koil untuk aplikasi otomotif.Alma mater.proses hari ini.46, 4847–4853 (2021).
Bai, JB dkk.Mendefinisikan Praktik Terbaik – Desain Optimal Struktur Heliks Komposit Menggunakan Algoritma Genetika.menyusun.menggabungkan.268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M., dan Gokche, H. Menggunakan metode optimasi 灰狼 berdasarkan optimasi volume minimum desain pegas kompresi, Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21–27 ( 2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. dan Sait, SM Metaheuristics menggunakan banyak agen untuk mengoptimalkan kerusakan.internal J.Veh.des.80(2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR dan Erdash, MU Algoritma optimasi grup Taguchi-salpa hybrid baru untuk desain masalah teknik nyata yang andal.Alma mater.tes.63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR dan Sait SM Desain mekanisme gripper robot yang andal menggunakan algoritma optimasi belalang hibrida baru.pakar.sistem.38(3), e12666 (2021).