AISI 304/304L Komponen kimia tabung kumparan baja tahan karat, Ngoptimalake Parameter Musim Semi Sayap Lipat Nggunakake Algoritma Lebah Madu

Matur nuwun kanggo ngunjungi Nature.com.Sampeyan nggunakake versi browser kanthi dhukungan CSS winates.Kanggo pengalaman paling apik, disaranake sampeyan nggunakake browser sing dianyari (utawa mateni Mode Kompatibilitas ing Internet Explorer).Kajaba iku, kanggo njamin dhukungan sing terus-terusan, kita nuduhake situs kasebut tanpa gaya lan JavaScript.
Slider nuduhake telung artikel saben slide.Gunakake tombol mburi lan sabanjuré kanggo mindhah liwat minger, utawa tombol controller geser ing mburi kanggo mindhah liwat saben geser.

AISI 304/304L Pipa kapiler baja tahan karat

Koil baja tahan karat AISI 304 minangka produk serba guna kanthi resistensi sing apik lan cocog kanggo macem-macem aplikasi sing mbutuhake formability lan weldability sing apik.

Simpenan Sheye Metal 304 gulungan ing 0,3mm kanggo 16mm kekandelan lan 2B Rampung, BA Rampung, No.4 Rampung tansah kasedhiya.

Saliyane telung jinis permukaan, 304 kumparan baja tahan karat bisa dikirim kanthi macem-macem permukaan.Stainless grade 304 ngemot logam Cr (biasane 18%) lan nikel (biasane 8%) minangka unsur non-wesi utama.

Jenis gulungan iki minangka baja tahan karat sing biasane austenitik, kalebu kulawarga baja stainless Cr-Ni standar.

Biasane digunakake kanggo barang kluwarga lan konsumen, peralatan pawon, cladding njero ruangan lan ruangan, pegangan tangan, lan bingkai jendela, peralatan industri panganan lan minuman, tangki panyimpenan.

Ing panliten iki, desain torsi lan sumber kompresi saka mekanisme lempitan sayap sing digunakake ing roket dianggep minangka masalah optimasi.Sawise roket ninggalake tabung peluncuran, swiwi sing ditutup kudu dibukak lan diamanake kanggo sawetara wektu.Tujuan saka panliten iki yaiku kanggo ngoptimalake energi sing disimpen ing sumber daya supaya sayap bisa nyebar ing wektu sing paling cendhak.Ing kasus iki, persamaan energi ing loro publikasi ditetepake minangka fungsi objektif ing proses optimasi.Diameter kawat, diameter kumparan, jumlah kumparan, lan paramèter defleksi sing dibutuhake kanggo desain spring ditetepake minangka variabel optimasi.Ana watesan geometris ing variabel amarga ukuran mekanisme, uga watesan faktor safety amarga beban sing digawa dening sumber.Algoritma honey bee (BA) digunakake kanggo ngatasi masalah optimasi iki lan nindakake desain spring.Nilai energi sing dipikolehi karo BA luwih unggul tinimbang sing dipikolehi saka studi Desain Eksperimen (DOE) sadurunge.Springs lan mekanisme dirancang nggunakake paramèter dijupuk saka Optimization pisanan analisa ing program ADAMS.Sawise iku, tes eksperimen ditindakake kanthi nggabungake sumber-sumber sing diprodhuksi menyang mekanisme nyata.Minangka asil tes, diamati manawa sayap mbukak sawise udakara 90 milidetik.Nilai iki kurang saka target proyek 200ms.Kajaba iku, beda antarane asil analisis lan eksperimen mung 16 ms.
Ing pesawat lan kendaraan laut, mekanisme lempitan iku kritis.Sistem iki digunakake ing modifikasi lan konversi pesawat kanggo nambah kinerja lan kontrol pesawat.Gumantung ing mode pesawat, swiwine melu lan mbukak beda kanggo ngurangi impact aerodinamis1.Kahanan iki bisa dibandhingake karo obahe swiwi sawetara manuk lan serangga sajrone penerbangan lan nyilem saben dina.Kajaba iku, glider melu lan mbukak ing submersibles kanggo nyuda efek hidrodinamik lan ngoptimalake penanganan3.Nanging tujuan liyane saka mekanisme kasebut yaiku kanggo nyedhiyakake kaluwihan volumetrik kanggo sistem kayata lempitan baling-baling helikopter 4 kanggo panyimpenan lan transportasi.Swiwi roket uga melu mudhun kanggo nyuda papan panyimpenan.Mangkono, luwih akeh rudal bisa diselehake ing area sing luwih cilik saka peluncur 5. Komponen sing digunakake kanthi efektif ing lempitan lan mbukak biasane springs.Ing wayahe lempitan, energi disimpen ing kono lan dibebasake nalika mbukak.Amarga struktur sing fleksibel, energi sing disimpen lan dibebasake diimbangi.Musim semi utamane dirancang kanggo sistem, lan desain iki menehi masalah optimasi6.Amarga nalika kalebu macem-macem variabel kayata diameter kawat, diameter kumparan, jumlah giliran, sudut heliks lan jinis materi, ana uga kritéria kayata massa, volume, distribusi stres minimal utawa kasedhiyan energi maksimum7.
Panliten iki nerangake babagan desain lan optimalisasi sumber kanggo mekanisme lempitan sayap sing digunakake ing sistem roket.Ing njero tabung peluncuran sadurunge mabur, swiwine tetep lempitan ing permukaan roket, lan sawise metu saka tabung peluncuran, dheweke mbukak kanggo wektu tartamtu lan tetep ditekan ing permukaan.Proses iki penting kanggo fungsi roket sing bener.Ing mekanisme lempitan sing dikembangake, bukaan swiwi ditindakake kanthi sumber torsi, lan penguncian ditindakake kanthi sumber kompresi.Kanggo ngrancang musim semi sing cocog, proses optimasi kudu ditindakake.Ing optimasi musim semi, ana macem-macem aplikasi ing literatur.
Paredes et al.8 nemtokake faktor urip fatigue maksimum minangka fungsi objektif kanggo desain spring helical lan nggunakake metode quasi-Newtonian minangka metode optimasi.Variabel ing optimasi diidentifikasi minangka diameter kawat, diameter kumparan, jumlah giliran, lan dawa spring.Parameter liyane saka struktur spring yaiku materi sing digawe.Mulane, iki dianggep ing studi desain lan optimasi.Zebdi et al.9 nyetel gol saka kaku maksimum lan bobot minimal ing fungsi obyektif ing sinau, ngendi faktor bobot iku pinunjul.Ing kasus iki, dheweke nemtokake materi musim semi lan sifat geometris minangka variabel.Dheweke nggunakake algoritma genetika minangka cara optimasi.Ing industri otomotif, bobot bahan migunani ing pirang-pirang cara, saka kinerja kendaraan nganti konsumsi bahan bakar.Minimisasi bobot nalika ngoptimalake spring coil kanggo suspensi minangka studi sing kondhang10.Bahshesh lan Bahshesh11 ngenali bahan kayata E-kaca, karbon lan Kevlar minangka variabel ing karyane ing lingkungan ANSYS kanthi tujuan kanggo entuk bobot minimal lan kekuatan tarik maksimal ing macem-macem desain komposit spring suspensi.Proses manufaktur kritis ing pangembangan spring komposit.Mangkono, macem-macem variabel teka menyang muter ing masalah optimasi, kayata cara produksi, langkah-langkah sing ditindakake ing proses, lan urutan langkah-langkah kasebut12,13.Nalika ngrancang spring kanggo sistem dinamis, frekuensi alam saka sistem kudu dijupuk menyang akun.Disaranake frekuensi alami pisanan saka spring paling sethithik 5-10 kaping frekuensi alam saka sistem kanggo ngindhari resonansi14.Taktak et al.7 mutusake kanggo nyilikake massa spring lan nggedhekake frekuensi alam pisanan minangka fungsi obyektif ing desain spring coil.Dheweke nggunakake telusuran pola, titik interior, set aktif, lan metode algoritma genetika ing alat optimasi Matlab.Panaliten analitis minangka bagean saka riset desain musim semi, lan Metode Elemen Terakhir populer ing wilayah iki15.Patil et al.16 ngembangake metode optimasi kanggo ngurangi bobot spring helical kompresi nggunakake prosedur analitis lan nguji persamaan analitik nggunakake metode unsur terhingga.Kriteria liya kanggo nambah kegunaan spring yaiku nambah energi sing bisa disimpen.Kasus iki uga njamin yen musim semi tetep migunani kanggo wektu sing suwe.Rahul lan Rameshkumar17 Ngupaya nyuda volume spring lan nambah energi galur ing desain spring coil mobil.Dheweke uga nggunakake algoritma genetika ing riset optimasi.
Minangka bisa dideleng, paramèter ing sinau optimasi beda-beda saka sistem kanggo sistem.Umumé, paramèter kaku lan tegangan geser penting ing sistem ing ngendi beban kasebut minangka faktor penentu.Pilihan material kalebu ing sistem watesan bobot kanthi rong paramèter kasebut.Ing sisih liya, frekuensi alam dicenthang kanggo ngindhari resonansi ing sistem sing dinamis banget.Ing sistem ing ngendi utilitas penting, energi maksimal.Ing studi optimasi, sanajan FEM digunakake kanggo studi analitis, bisa dideleng yen algoritma metaheuristik kayata algoritma genetik14,18 lan algoritma serigala abu-abu19 digunakake bebarengan karo metode Newton klasik ing sawetara parameter tartamtu.Algoritma metaheuristik wis dikembangake adhedhasar metode adaptasi alami sing nyedhaki kahanan optimal ing wektu sing cendhak, utamane ing pengaruh populasi20,21.Kanthi distribusi acak saka populasi ing wilayah panelusuran, padha ngindhari optima lokal lan pindhah menyang optima22 global.Dadi, ing taun-taun pungkasan iki asring digunakake ing konteks masalah industri nyata23,24.
Kasus kritis kanggo mekanisme lempitan sing dikembangake ing panliten iki yaiku swiwi, sing ana ing posisi tertutup sadurunge mabur, mbukak wektu tartamtu sawise ninggalake tabung.Sawisé iku, unsur ngunci mblokir swiwi.Mulane, sumber ora langsung mengaruhi dinamika penerbangan.Ing kasus iki, tujuan optimasi yaiku kanggo nggedhekake energi sing disimpen kanggo nyepetake gerakan musim semi.Diameter gulungan, diameter kawat, jumlah gulungan lan defleksi ditetepake minangka paramèter optimasi.Amarga ukuran musim semi sing cilik, bobote ora dianggep minangka gol.Mulane, jinis materi ditetepake minangka tetep.Watesan safety kanggo deformasi mekanik ditemtokake minangka watesan kritis.Kajaba iku, watesan ukuran variabel melu ing ruang lingkup mekanisme kasebut.Metode metaheuristik BA dipilih minangka metode optimasi.BA disenengi kanggo struktur fleksibel lan prasaja, lan kanggo kemajuan ing riset optimasi mechanical25.Ing bagean kapindho panliten kasebut, ekspresi matematika sing rinci kalebu ing kerangka desain dhasar lan desain spring saka mekanisme lempitan.Bagian katelu ngemot algoritma optimasi lan asil optimasi.Bab 4 nganakake analisis ing program ADAMS.Kecocokan spring dianalisis sadurunge produksi.Bagean pungkasan ngemot asil eksperimen lan gambar tes.Asil sing dipikolehi sajrone panliten kasebut uga dibandhingake karo karya penulis sadurunge nggunakake pendekatan DOE.
Swiwi sing dikembangake ing panliten iki kudu lempitan menyang permukaan roket.Wings muter saka lempitan kanggo posisi unfolded.Kanggo iki, mekanisme khusus dikembangake.Ing anjir.1 nuduhake konfigurasi lempitan lan mbukak5 ing sistem koordinat roket.
Ing anjir.2 nuduhake tampilan bagean saka mekanisme.Mekanisme kasusun saka sawetara bagean mekanik: (1) awak utama, (2) poros sayap, (3) bantalan, (4) awak kunci, (5) lock bush, (6) stop pin, (7) torsion spring lan ( 8) spring kompresi.Batang wing (2) disambungake menyang spring torsion (7) liwat lengen ngunci (4).Kabeh telung bagean muter bebarengan sawise roket njupuk mati.Kanthi gerakan rotasi iki, swiwi nguripake menyang posisi pungkasan.Sawisé iku, pin (6) diaktifake dening spring kompresi (8), saéngga ngalangi kabeh mekanisme awak ngunci (4)5.
Modulus elastis (E) lan modulus geser (G) minangka paramèter desain utama saka spring.Ing panliten iki, kawat baja pegas karbon dhuwur (kawat musik ASTM A228) dipilih minangka bahan pegas.Parameter liyane yaiku diameter kawat (d), diameter kumparan rata-rata (Dm), jumlah kumparan (N) lan defleksi pegas (xd kanggo pegas kompresi lan θ kanggo pegas torsi)26.Energi sing disimpen kanggo spring kompresi \({(SE}_{x})\) lan torsi (\({SE}_{\theta}\)) bisa diitung saka persamaan.(1) lan (2)26.(Nilai modulus geser (G) kanggo pegas kompresi yaiku 83,7E9 Pa, lan nilai modulus elastis (E) kanggo pegas torsi yaiku 203,4E9 Pa.)
Dimensi mekanik sistem langsung nemtokake watesan geometris musim semi.Kajaba iku, kahanan ing ngendi roket bakal ana uga kudu digatekake.Faktor kasebut nemtokake watesan paramèter musim semi.Watesan penting liyane yaiku faktor safety.Dhéfinisi faktor safety diterangake kanthi rinci dening Shigley et al.26.Faktor safety spring kompresi (SFC) ditetepake minangka stres maksimum sing diidini dibagi karo stres sajrone dawa terus.SFC bisa diitung nganggo persamaan.(3), (4), (5) lan (6)26.(Kanggo bahan spring sing digunakake ing panliten iki, \({S}_{sy}=980 MPa\)).F nuduhake gaya ing persamaan lan KB nuduhake faktor Bergstrasser saka 26.
Faktor keamanan torsi pegas (SFT) ditetepake minangka M dibagi k.SFT bisa diitung saka persamaan.(7), (8), (9) lan (10)26.(Kanggo materi sing digunakake ing panliten iki, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)).Ing persamaan, M digunakake kanggo torsi, \({k}^{^{\prime}}\) digunakake kanggo konstanta spring (torsi/rotasi), lan Ki digunakake kanggo faktor koreksi stres.
Tujuan optimasi utama ing panliten iki yaiku kanggo ngoptimalake energi musim semi.Fungsi objektif dirumusake kanggo nemokake \(\overrightarrow{\{X\}}\) sing maksimalake \(f(X)\).\({f}_{1}(X)\) lan \({f}_{2}(X)\) minangka fungsi energi saka pegas kompresi lan puntir.Variabel lan fungsi sing diwilang digunakake kanggo optimasi ditampilake ing persamaan ing ngisor iki.
Macem-macem kendala sing ditrapake ing desain spring diwenehi ing persamaan ing ngisor iki.Persamaan (15) lan (16) makili faktor safety kanggo kompresi lan puntir springs, mungguh.Ing panliten iki, SFC kudu luwih gedhe utawa padha karo 1.2 lan SFT kudu luwih gedhe utawa padha karo θ26.
BA diilhami dening strategi golek serbuk sari tawon27.Tawon nggoleki kanthi ngirim luwih akeh pakan menyang lapangan serbuk sari sing subur lan luwih sithik pakan menyang lapangan serbuk sari sing kurang subur.Mangkono, efisiensi paling gedhe saka populasi tawon digayuh.Kosok baline, tawon pramuka terus nggoleki wilayah serbuk sari anyar, lan yen ana wilayah sing luwih produktif tinimbang sadurunge, akeh pakan sing bakal diarahake menyang wilayah anyar iki28.BA kasusun saka rong bagean: panelusuran lokal lan panelusuran global.Panelusuran lokal nggoleki komunitas liyane sing cedhak karo minimal (situs elit), kaya tawon, lan kurang ing situs liyane (situs optimal utawa fitur).Panelusuran sewenang-wenang ditindakake ing bagean telusuran global, lan yen ana nilai sing apik, stasiun kasebut dipindhah menyang bagean telusuran lokal ing iterasi sabanjure.Algoritma kasebut ngemot sawetara paramèter: jumlah tawon pramuka (n), jumlah situs telusuran lokal (m), jumlah situs elit (e), jumlah pakan ing situs elit (nep), jumlah pakan ing wilayah optimal.Situs (nsp), ukuran lingkungan (ngh), lan jumlah iterasi (I)29.Pseudocode BA ditampilake ing Gambar 3.
Algoritma nyoba bisa digunakake ing antarane \({g}_{1}(X)\) lan \({g}_{2}(X)\).Minangka asil saben pengulangan, nilai optimal ditemtokake lan populasi diklumpukake ing sekitar nilai kasebut kanggo nyoba entuk nilai sing paling apik.Watesan dicenthang ing bagean panelusuran lokal lan global.Ing panelusuran lokal, yen faktor kasebut cocok, nilai energi diitung.Yen nilai energi anyar luwih gedhe tinimbang nilai optimal, nemtokake nilai anyar menyang nilai optimal.Yen nilai paling apik sing ditemokake ing asil panelusuran luwih gedhe tinimbang unsur saiki, unsur anyar bakal dilebokake ing koleksi kasebut.Diagram blok saka panelusuran lokal ditampilake ing Gambar 4.
Populasi minangka salah sawijining parameter utama ing BA.Bisa dideleng saka panaliten sadurunge sing ngembangake populasi nyuda jumlah iterasi sing dibutuhake lan nambah kemungkinan sukses.Nanging, jumlah evaluasi fungsional uga saya tambah.Anane akeh situs elit ora mengaruhi kinerja.Jumlah situs elit bisa kurang yen ora nol30.Ukuran populasi tawon pramuka (n) biasane dipilih antarane 30 lan 100. Ing panliten iki, skenario 30 lan 50 ditindakake kanggo nemtokake jumlah sing cocog (Tabel 2).Parameter liyane ditemtokake gumantung saka populasi.Jumlah situs sing dipilih (m) yaiku (kira-kira) 25% saka ukuran populasi, lan jumlah situs elit (e) ing antarane situs sing dipilih yaiku 25% saka m.Jumlah tawon pakan (jumlah panelusuran) dipilih dadi 100 kanggo plot elit lan 30 kanggo plot lokal liyane.Panelusuran lingkungan minangka konsep dhasar saka kabeh algoritma evolusi.Ing panliten iki digunakake metode tapering neighbors.Cara iki nyuda ukuran lingkungan ing tingkat tartamtu sak saben pengulangan.Ing iterasi sabanjure, nilai lingkungan sing luwih cilik30 bisa digunakake kanggo nggoleki sing luwih akurat.
Kanggo saben skenario, sepuluh tes berturut-turut ditindakake kanggo mriksa reproducibility saka algoritma optimasi.Ing anjir.5 nuduhake asil optimalisasi spring torsion kanggo skema 1, lan ing anjir.6 - kanggo skema 2. Data tes uga diwenehi ing tabel 3 lan 4 (tabel sing ngemot asil sing dipikolehi kanggo spring kompresi ana ing Informasi Tambahan S1).Populasi tawon nambahi telusuran nilai sing apik ing pengulangan pisanan.Ing skenario 1, asil sawetara tes kurang maksimal.Ing Skenario 2, bisa dideleng yen kabeh asil optimasi wis nyedhaki maksimal amarga tambah populasi lan paramèter liyane sing relevan.Bisa dideleng manawa nilai ing Skenario 2 cukup kanggo algoritma kasebut.
Nalika entuk nilai maksimum energi ing iterasi, faktor safety uga diwenehake minangka kendala kanggo sinau.Waca tabel kanggo faktor safety.Nilai energi sing dipikolehi nggunakake BA dibandhingake karo sing dipikolehi kanthi nggunakake metode 5 DOE ing Tabel 5. (Kanggo gampang digawe, jumlah putaran (N) saka spring torsi yaiku 4,9 tinimbang 4,88, lan defleksi (xd). ) punika 8 mm tinimbang 7,99 mm ing spring komprèsi.) Bisa katon sing BA luwih Result.BA ngevaluasi kabeh nilai liwat panelusur lokal lan global.Kanthi cara iki dheweke bisa nyoba alternatif luwih cepet.
Ing panliten iki, Adams digunakake kanggo nganalisa gerakan mekanisme sayap.Adams pisanan diwenehi model 3D mekanisme kasebut.Banjur nemtokake spring karo paramèter sing dipilih ing bagean sadurunge.Kajaba iku, sawetara paramèter liyane kudu ditetepake kanggo analisis nyata.Iki minangka paramèter fisik kayata sambungan, sifat material, kontak, gesekan, lan gravitasi.Ana sambungan putar ing antarane poros blade lan bantalan.Ana 5-6 joints silinder.Ana 5-1 sambungan tetep.Awak utama digawe saka bahan aluminium lan tetep.Bahan saka bagean liyane yaiku baja.Pilih koefisien gesekan, kekakuan kontak lan ambane penetrasi permukaan gesekan gumantung saka jinis materi.(stainless steel AISI 304) Ing panliten iki, parameter kritis yaiku wektu mbukak mekanisme sayap, sing kudu kurang saka 200 ms.Mulane, priksa wektu mbukak swiwi sajrone analisis.
Minangka asil analisis Adams, wektu mbukak mekanisme swiwi yaiku 74 milidetik.Asil simulasi dinamis saka 1 kanggo 4 ditampilake ing Figure 7. Gambar pisanan ing Figure.5 iku wektu wiwitan simulasi lan wings ing posisi nunggu kanggo lempitan.(2) Nampilake posisi swiwi sawise 40ms nalika swiwi wis diputer 43 derajat.(3) nuduhake posisi swiwi sawise 71 milidetik.Uga ing gambar pungkasan (4) nuduhake mburi giliran swiwi lan posisi mbukak.Minangka asil analisis dinamis, diamati mekanisme bukaan sayap sacara signifikan luwih cendhek tinimbang nilai target 200 ms.Kajaba iku, nalika nggawe ukuran spring, watesan safety dipilih saka nilai paling dhuwur sing disaranake ing literatur.
Sawise rampung kabeh desain, optimasi lan studi simulasi, prototipe mekanisme kasebut digawe lan digabungake.Prototipe banjur dites kanggo verifikasi asil simulasi.Pisanan ngamanake cangkang utama lan lempitan swiwine.Banjur swiwi dibebasake saka posisi sing dilipat lan video digawe saka rotasi swiwi saka posisi sing dilipat menyang sing dipasang.Timer uga digunakake kanggo nganalisis wektu sajrone ngrekam video.
Ing anjir.8 nuduhake pigura video nomer 1-4.Pigura nomer 1 ing gambar nuduhake wayahe release saka wings lempitan.Wektu iki dianggep minangka wayahe wiwitan wektu t0.Bingkai 2 lan 3 nuduhake posisi swiwi 40 ms lan 70 ms sawise momen wiwitan.Nalika nganalisa pigura 3 lan 4, bisa dideleng yen gerakan sayap stabil 90 ms sawise t0, lan bukaan sayap rampung antarane 70 lan 90 ms.Kahanan iki tegese loro simulasi lan prototipe testing menehi kira-kira wektu penyebaran wing padha, lan desain meets syarat kinerja mekanisme.
Ing artikel iki, sumber torsi lan kompresi sing digunakake ing mekanisme lempitan sayap dioptimalake nggunakake BA.Parameter bisa digayuh kanthi cepet kanthi sawetara pengulangan.Spring torsi dirating ing 1075 mJ lan spring kompresi dirating ing 37,24 mJ.Nilai kasebut 40-50% luwih apik tinimbang pasinaon DOE sadurunge.Spring digabungake menyang mekanisme lan dianalisis ing program ADAMS.Nalika dianalisis, ditemokake yen sayap mbukak sajrone 74 milidetik.Nilai iki kurang saka target proyek 200 milidetik.Ing panaliten eksperimen sakteruse, wektu turn-on diukur kira-kira 90 ms.Bentenane 16 milidetik ing antarane analisis bisa uga amarga faktor lingkungan sing ora dimodelake ing piranti lunak kasebut.Dipercaya manawa algoritma optimasi sing dipikolehi minangka asil panaliten bisa digunakake kanggo macem-macem desain musim semi.
Materi spring wis ditemtokake lan ora digunakake minangka variabel ing optimasi.Wiwit akeh macem-macem jinis spring digunakake ing pesawat lan roket, BA bakal Applied kanggo desain jinis spring liyane nggunakake bahan beda kanggo entuk desain spring optimal ing riset mangsa.
Kita nyatakake yen naskah iki asli, durung diterbitake sadurunge, lan saiki ora dianggep diterbitake ing papan liya.
Kabeh data sing digawe utawa dianalisis ing panliten iki kalebu ing artikel sing diterbitake [lan file informasi tambahan].
Min, Z., Kin, VK lan Richard, LJ Pesawat Modernisasi konsep airfoil liwat owah-owahan geometris radikal.IES J. Part A Peradaban.majemuk.proyek.3(3), 188–195 (2010).
Sun, J., Liu, K. lan Bhushan, B. Ringkesan saka hindwing kumbang: struktur, sifat mekanik, mekanisme, lan inspirasi biologis.J. Meka.kelakuane.Ilmu Biomedik.almamater.94, 63–73 (2019).
Chen, Z., Yu, J., Zhang, A., lan Zhang, F. Desain lan analisis mekanisme propulsion lempitan kanggo glider jero banyu hibrida powered.Teknik Samudra 119, 125–134 (2016).
Kartik, HS lan Prithvi, K. Design and Analysis of a Helicopter Horizontal Stabilizer Folding Mechanism.internal J. Ing.tank panyimpenan.teknologi.(IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
Kulunk, Z. lan Sahin, M. Optimization saka paramèter mechanical saka desain wing roket lempitan nggunakake pendekatan desain eksperimen.internal J. Model.optimasi.9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, Metode Desain XD, Performance Study, lan Proses Manufaktur Composite Coil Springs: A Review.ngarang.majemuk.252, 112747 (2020).
Taktak M., Omheni K., Alui A., Dammak F. lan Khaddar M. Dynamic design optimization of coil springs.Aplikasi kanggo swara.77, 178–183 (2014).
Paredes, M., Sartor, M., lan Mascle, K. Prosedur kanggo ngoptimalake desain spring tension.komputer.aplikasi saka metode.wulu.proyek.191(8-10), 783-797 (2001).
Zebdi O., Bouhili R. lan Trochu F. Desain optimal saka sumber heliks komposit nggunakake optimasi multiobjektif.J. Reinf.plastik.ngarang.28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB lan Desale, DD Optimization saka spring coil suspensi ngarep beca.proses.pabrikan.20, 428–433 (2018).
Bahshesh M. lan Bahshesh M. Optimization saka spring coil baja karo springs komposit.internal J. Multidisiplin.ngelmu.proyek.3(6), 47–51 (2012).
Chen, L. et al.Sinau babagan macem-macem paramèter sing mengaruhi kinerja statis lan dinamis saka spring coil komposit.J. Pasar.tank panyimpenan.20, 532–550 (2022).
Frank, J. Analisis lan Optimasi Composite Helical Springs, Tesis PhD, Sacramento State University (2020).
Gu, Z., Hou, X. lan Ye, J. Metode kanggo ngrancang lan nganalisa sumber heliks nonlinier kanthi nggunakake kombinasi metode: analisis unsur terhingga, sampling winates hypercube Latin, lan pemrograman genetik.proses.Institut bulu.proyek.CJ Mecha.proyek.ngelmu.235(22), 5917–5930 (2021).
Wu, L., et al.Spring Rate Serat Karbon Multi-Strand Coil Springs: A Study Desain lan Mekanisme.J. Pasar.tank panyimpenan.9(3), 5067–5076 (2020).
Patil DS, Mangrulkar KS lan Jagtap ST Optimasi bobot saka spring helical kompresi.internal J. Innov.tank panyimpenan.Multidisiplin.2(11), 154–164 (2016).
Rahul, MS lan Rameshkumar, K. Optimization Multipurpose lan simulasi numerik coil spring kanggo aplikasi otomotif.almamater.proses dina iki.46, 4847–4853 (2021).
Bai, JB et al.Nemtokake Praktek Paling Apik - Desain Optimal saka Struktur Heliks Komposit Nggunakake Algoritma Genetik.ngarang.majemuk.268, 113982 (2021).
Shahin, I., Dorterler, M., and Gokche, H. Nggunakake metode optimasi 灰狼 adhedhasar optimasi volume minimal desain spring kompresi, Ghazi J. Engineering Science, 3(2), 21-27 ( 2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. lan Sait, SM Metaheuristics nggunakake macem-macem agen kanggo ngoptimalake kacilakan.internal J. Veh.dec.80(2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR lan Erdash, MU New hibrida Taguchi-salpa algoritma optimasi klompok kanggo desain dipercaya masalah engineering nyata.almamater.tes.63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR lan Sait SM desain Reliable mekanisme gripper robot nggunakake algoritma optimasi belalang hibrida anyar.pakar.sistem.38(3), e12666 (2021).