AISI 304/304L ಸ್ಟೇನ್‌ಲೆಸ್ ಸ್ಟೀಲ್ ಕಾಯಿಲ್ ಟ್ಯೂಬ್ ರಾಸಾಯನಿಕ ಘಟಕ, ಹನಿಬೀ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸಿ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ವಿಂಗ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು

Nature.com ಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಧನ್ಯವಾದಗಳು.ನೀವು ಸೀಮಿತ CSS ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಬ್ರೌಸರ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವಿರಿ.ಉತ್ತಮ ಅನುಭವಕ್ಕಾಗಿ, ನೀವು ನವೀಕರಿಸಿದ ಬ್ರೌಸರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ನಾವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ (ಅಥವಾ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರರ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ).ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ನಾವು ಶೈಲಿಗಳು ಮತ್ತು JavaScript ಇಲ್ಲದೆ ಸೈಟ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪ್ರತಿ ಸ್ಲೈಡ್‌ಗೆ ಮೂರು ಲೇಖನಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಸ್ಲೈಡರ್‌ಗಳು.ಸ್ಲೈಡ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಚಲಿಸಲು ಹಿಂದಿನ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಬಟನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿ ಸ್ಲೈಡ್ ಮೂಲಕ ಚಲಿಸಲು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಲೈಡ್ ನಿಯಂತ್ರಕ ಬಟನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

AISI 304/304L ಸ್ಟೇನ್ಲೆಸ್ ಸ್ಟೀಲ್ ಕ್ಯಾಪಿಲ್ಲರಿ ಸುರುಳಿಯಾಕಾರದ ಕೊಳವೆಗಳು

AISI 304 ಸ್ಟೇನ್‌ಲೆಸ್ ಸ್ಟೀಲ್ ಕಾಯಿಲ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ-ಉದ್ದೇಶದ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಉತ್ತಮ ಫಾರ್ಮಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ವೆಲ್ಡಬಿಲಿಟಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

Sheye Metal ಸ್ಟಾಕ್‌ಗಳು 0.3mm ನಿಂದ 16mm ದಪ್ಪದಲ್ಲಿ 304 ಸುರುಳಿಗಳು ಮತ್ತು 2B ಫಿನಿಶ್, BA ಫಿನಿಶ್, No.4 ಫಿನಿಶ್ ಯಾವಾಗಲೂ ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತವೆ.

ಮೂರು ರೀತಿಯ ಮೇಲ್ಮೈಗಳ ಜೊತೆಗೆ, 304 ಸ್ಟೇನ್ಲೆಸ್ ಸ್ಟೀಲ್ ಕಾಯಿಲ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಮೇಲ್ಮೈ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿತರಿಸಬಹುದು.ಗ್ರೇಡ್ 304 ಸ್ಟೇನ್‌ಲೆಸ್ ಸಿಆರ್ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 18%) ಮತ್ತು ನಿಕಲ್ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 8%) ಲೋಹಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯ ಕಬ್ಬಿಣವಲ್ಲದ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.

ಈ ರೀತಿಯ ಸುರುಳಿಗಳು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಆಸ್ಟೆನಿಟಿಕ್ ಸ್ಟೇನ್‌ಲೆಸ್ ಸ್ಟೀಲ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ Cr-Ni ಸ್ಟೇನ್‌ಲೆಸ್ ಸ್ಟೀಲ್ ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ.

ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗೃಹೋಪಯೋಗಿ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಸರಕುಗಳು, ಅಡುಗೆ ಸಲಕರಣೆಗಳು, ಒಳಾಂಗಣ ಮತ್ತು ಹೊರಾಂಗಣ ಹೊದಿಕೆಗಳು, ಕೈಚೀಲಗಳು ಮತ್ತು ಕಿಟಕಿ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು, ಆಹಾರ ಮತ್ತು ಪಾನೀಯ ಉದ್ಯಮದ ಉಪಕರಣಗಳು, ಶೇಖರಣಾ ತೊಟ್ಟಿಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ರಾಕೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ರೆಕ್ಕೆ ಮಡಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ತಿರುಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಕುಚಿತ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ರಾಕೆಟ್ ಉಡಾವಣಾ ಟ್ಯೂಬ್ ಅನ್ನು ತೊರೆದ ನಂತರ, ಮುಚ್ಚಿದ ರೆಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದವರೆಗೆ ತೆರೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಬೇಕು.ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವುದು ಅಧ್ಯಯನದ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ರೆಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಎರಡೂ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳಲ್ಲಿನ ಶಕ್ತಿ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯವೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ತಂತಿಯ ವ್ಯಾಸ, ಸುರುಳಿಯ ವ್ಯಾಸ, ಸುರುಳಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ವಿಚಲನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯ ಗಾತ್ರದ ಕಾರಣದಿಂದ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಮೇಲೆ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಮಿತಿಗಳಿವೆ, ಜೊತೆಗೆ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ಸ್ ಹೊತ್ತೊಯ್ಯುವ ಹೊರೆಯಿಂದಾಗಿ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಅಂಶದ ಮೇಲೆ ಮಿತಿಗಳಿವೆ.ಈ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಸಂತ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಜೇನುಹುಳು (BA) ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.BA ಯೊಂದಿಗೆ ಪಡೆದ ಶಕ್ತಿಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ (DOE) ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಿಂದ ಪಡೆದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ADAMS ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ.ಅದರ ನಂತರ, ತಯಾರಿಸಿದ ಬುಗ್ಗೆಗಳನ್ನು ನೈಜ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು.ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸುಮಾರು 90 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳ ನಂತರ ರೆಕ್ಕೆಗಳು ತೆರೆಯಲ್ಪಟ್ಟವು ಎಂದು ಗಮನಿಸಲಾಯಿತು.ಈ ಮೌಲ್ಯವು ಯೋಜನೆಯ ಗುರಿಯಾದ 200ms ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದೆ.ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಕೇವಲ 16 ms ಆಗಿದೆ.
ವಿಮಾನ ಮತ್ತು ಸಾಗರ ವಾಹನಗಳಲ್ಲಿ, ಮಡಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ.ಹಾರಾಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿಮಾನ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಫ್ಲೈಟ್ ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ವಾಯುಬಲವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ರೆಕ್ಕೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಮಡಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ1.ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ದೈನಂದಿನ ಹಾರಾಟ ಮತ್ತು ಡೈವಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪಕ್ಷಿಗಳು ಮತ್ತು ಕೀಟಗಳ ರೆಕ್ಕೆಗಳ ಚಲನೆಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು.ಅಂತೆಯೇ, ಹೈಡ್ರೊಡೈನಾಮಿಕ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಗ್ಲೈಡರ್‌ಗಳು ಸಬ್‌ಮರ್ಸಿಬಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಡಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ3.ಈ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಇನ್ನೊಂದು ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಶೇಖರಣೆ ಮತ್ತು ಸಾಗಣೆಗಾಗಿ ಹೆಲಿಕಾಪ್ಟರ್ ಪ್ರೊಪೆಲ್ಲರ್ 4 ಅನ್ನು ಮಡಿಸುವಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಮಾಣದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.ಶೇಖರಣಾ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ರಾಕೆಟ್‌ನ ರೆಕ್ಕೆಗಳು ಸಹ ಮಡಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.ಹೀಗಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ಷಿಪಣಿಗಳನ್ನು ಲಾಂಚರ್ನ ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬಹುದು 5. ಮಡಿಸುವ ಮತ್ತು ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವ ಘಟಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬುಗ್ಗೆಗಳಾಗಿವೆ.ಮಡಿಸುವ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ, ಶಕ್ತಿಯು ಅದರಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾಗುತ್ತದೆ.ಅದರ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ರಚನೆಯಿಂದಾಗಿ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಮಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ವಸಂತವನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಈ ವಿನ್ಯಾಸವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ6.ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ವೈರ್ ವ್ಯಾಸ, ಕಾಯಿಲ್ ವ್ಯಾಸ, ತಿರುವುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಹೆಲಿಕ್ಸ್ ಕೋನ ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರಕಾರದಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ, ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ, ಪರಿಮಾಣ, ಕನಿಷ್ಠ ಒತ್ತಡ ವಿತರಣೆ ಅಥವಾ ಗರಿಷ್ಠ ಶಕ್ತಿಯ ಲಭ್ಯತೆಯಂತಹ ಮಾನದಂಡಗಳೂ ಇವೆ.
ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ರಾಕೆಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ರೆಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಡಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ ಬುಗ್ಗೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮೇಲೆ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.ಹಾರಾಟದ ಮೊದಲು ಉಡಾವಣಾ ಟ್ಯೂಬ್‌ನೊಳಗೆ ಇರುವುದರಿಂದ, ರೆಕ್ಕೆಗಳು ರಾಕೆಟ್‌ನ ಮೇಲ್ಮೈಯಲ್ಲಿ ಮಡಚಿಕೊಂಡಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಉಡಾವಣಾ ಟ್ಯೂಬ್‌ನಿಂದ ನಿರ್ಗಮಿಸಿದ ನಂತರ, ಅವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದವರೆಗೆ ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ಒತ್ತಿದರೆ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ.ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ರಾಕೆಟ್‌ನ ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿದ ಮಡಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ರೆಕ್ಕೆಗಳ ತೆರೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ತಿರುಚುವ ಬುಗ್ಗೆಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಲಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂಕೋಚನ ಬುಗ್ಗೆಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಸೂಕ್ತವಾದ ವಸಂತವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು.ವಸಂತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಒಳಗೆ, ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಅನ್ವಯಗಳಿವೆ.
Paredes et al.8 ಅವರು ಹೆಲಿಕಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಗರಿಷ್ಠ ಆಯಾಸ ಜೀವನದ ಅಂಶವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಸಿ-ನ್ಯೂಟೋನಿಯನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ.ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ತಂತಿಯ ವ್ಯಾಸ, ಸುರುಳಿಯ ವ್ಯಾಸ, ತಿರುವುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ವಸಂತ ಉದ್ದ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ.ವಸಂತ ರಚನೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ನಿಯತಾಂಕವು ಅದನ್ನು ತಯಾರಿಸಿದ ವಸ್ತುವಾಗಿದೆ.ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.ಜೆಬ್ಡಿ ಮತ್ತು ಇತರರು.ತಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಬಿಗಿತ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ತೂಕದ 9 ಸೆಟ್ ಗುರಿಗಳು, ಅಲ್ಲಿ ತೂಕದ ಅಂಶವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ.ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಅವರು ವಸಂತ ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಸ್ಥಿರಗಳಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದಾರೆ.ಅವರು ಆನುವಂಶಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ, ವಸ್ತುಗಳ ತೂಕವು ವಾಹನದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಿಂದ ಇಂಧನ ಬಳಕೆಗೆ ಹಲವು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.ಅಮಾನತುಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಕಾಯಿಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಾಗ ತೂಕವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದೆ.Bahshesh ಮತ್ತು Bahshesh11 ವಿವಿಧ ಅಮಾನತು ವಸಂತ ಸಂಯೋಜಿತ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ತೂಕ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಕರ್ಷಕ ಬಲವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ANSYS ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ E-ಗ್ಲಾಸ್, ಕಾರ್ಬನ್ ಮತ್ತು ಕೆವ್ಲರ್‌ನಂತಹ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದ್ದಾರೆ.ಸಂಯೋಜಿತ ಬುಗ್ಗೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.ಹೀಗಾಗಿ, ವಿವಿಧ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ಆ ಹಂತಗಳ ಅನುಕ್ರಮ12,13.ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.ವಸಂತಕಾಲದ ಮೊದಲ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆವರ್ತನವು ಅನುರಣನವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಕನಿಷ್ಠ 5-10 ಬಾರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ14.ತಕ್ತಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು.7 ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸುರುಳಿಯ ವಸಂತ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ಮೊದಲ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿತು.ಅವರು ಮ್ಯಾಟ್‌ಲ್ಯಾಬ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಟೂಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಹುಡುಕಾಟ, ಆಂತರಿಕ ಬಿಂದು, ಸಕ್ರಿಯ ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರು.ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನೆಯು ವಸಂತ ವಿನ್ಯಾಸ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಪರಿಮಿತ ಎಲಿಮೆಂಟ್ ವಿಧಾನವು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ15.ಪಾಟೀಲ್ ಮತ್ತು ಇತರರು.16 ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಕೋಚನ ಹೆಲಿಕಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ನ ತೂಕವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಅಂಶ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದರು.ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ನ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಮಾನದಂಡವೆಂದರೆ ಅದು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದಾದ ಶಕ್ತಿಯ ಹೆಚ್ಚಳವಾಗಿದೆ.ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವಸಂತವು ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಅದರ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.ರಾಹುಲ್ ಮತ್ತು ರಮೇಶ್‌ಕುಮಾರ್17 ಕಾರ್ ಕಾಯಿಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ವಾಲ್ಯೂಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೈನ್ ಎನರ್ಜಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ.ಅವರು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ.
ನೋಡಬಹುದಾದಂತೆ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿನ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಿಂದ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ.ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಠೀವಿ ಮತ್ತು ಬರಿಯ ಒತ್ತಡದ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಅದು ಹೊತ್ತೊಯ್ಯುವ ಹೊರೆಯು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.ಈ ಎರಡು ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ತೂಕದ ಮಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಹೆಚ್ಚು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನುರಣನಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, FEM ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಕೆಲವು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನ್ಯೂಟನ್ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ 14,18 ಮತ್ತು ಗ್ರೇ ವುಲ್ಫ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ 19 ನಂತಹ ಮೆಟಾಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಾಣಬಹುದು.ಮೆಟಾಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಭಾವದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ20,21.ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ಅವರು ಸ್ಥಳೀಯ ಆಪ್ಟಿಮಾವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಆಪ್ಟಿಮಾ22 ಕಡೆಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತಾರೆ.ಹೀಗಾಗಿ, ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ನೈಜ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ23,24.
ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಮಡಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕರಣವೆಂದರೆ ಹಾರಾಟದ ಮೊದಲು ಮುಚ್ಚಿದ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿದ್ದ ರೆಕ್ಕೆಗಳು, ಟ್ಯೂಬ್ ಅನ್ನು ತೊರೆದ ನಂತರ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯವನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.ಅದರ ನಂತರ, ಲಾಕಿಂಗ್ ಅಂಶವು ರೆಕ್ಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ.ಆದ್ದರಿಂದ, ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳು ವಿಮಾನ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ.ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವಸಂತ ಚಲನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಶೇಖರಿಸಲಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವುದು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.ರೋಲ್ ವ್ಯಾಸ, ತಂತಿ ವ್ಯಾಸ, ರೋಲ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ವಿಚಲನವನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.ವಸಂತಕಾಲದ ಸಣ್ಣ ಗಾತ್ರದ ಕಾರಣ, ತೂಕವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ.ಆದ್ದರಿಂದ, ವಸ್ತು ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.ಯಾಂತ್ರಿಕ ವಿರೂಪಗಳಿಗೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಅಂಚು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಿತಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ವೇರಿಯಬಲ್ ಗಾತ್ರದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಕೊಂಡಿವೆ.ಬಿಎ ಮೆಟಾಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.BA ಅದರ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ ರಚನೆಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರಗತಿಗಾಗಿ ಒಲವು ತೋರಿತು.ಅಧ್ಯಯನದ ಎರಡನೇ ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಮಡಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಮೂಲ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಸಂತ ವಿನ್ಯಾಸದ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ವಿವರವಾದ ಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.ಮೂರನೇ ಭಾಗವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.ಅಧ್ಯಾಯ 4 ADAMS ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಡೆಸುತ್ತದೆ.ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮೊದಲು ಬುಗ್ಗೆಗಳ ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಕೊನೆಯ ವಿಭಾಗವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು DOE ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೇಖಕರ ಹಿಂದಿನ ಕೆಲಸದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ರೆಕ್ಕೆಗಳು ರಾಕೆಟ್‌ನ ಮೇಲ್ಮೈ ಕಡೆಗೆ ಮಡಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.ರೆಕ್ಕೆಗಳು ಮಡಿಸಿದ ಸ್ಥಾನದಿಂದ ಬಿಚ್ಚಿದ ಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ತಿರುಗುತ್ತವೆ.ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.ಅಂಜೂರದ ಮೇಲೆ.1 ರಾಕೆಟ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಮಡಿಸಿದ ಮತ್ತು ಬಿಚ್ಚಿದ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂಜೂರದ ಮೇಲೆ.2 ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯ ವಿಭಾಗೀಯ ನೋಟವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಹಲವಾರು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: (1) ಮುಖ್ಯ ದೇಹ, (2) ವಿಂಗ್ ಶಾಫ್ಟ್, (3) ಬೇರಿಂಗ್, (4) ಲಾಕ್ ದೇಹ, (5) ಲಾಕ್ ಬುಷ್, (6) ಸ್ಟಾಪ್ ಪಿನ್, (7) ತಿರುಚಿದ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ( 8) ಸಂಕೋಚನ ಬುಗ್ಗೆಗಳು.ವಿಂಗ್ ಶಾಫ್ಟ್ (2) ಲಾಕಿಂಗ್ ಸ್ಲೀವ್ (4) ಮೂಲಕ ಟಾರ್ಶನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ (7) ಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ.ರಾಕೆಟ್ ಹಾರಿದ ನಂತರ ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಭಾಗಗಳು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ತಿರುಗುತ್ತವೆ.ಈ ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಚಲನೆಯೊಂದಿಗೆ, ರೆಕ್ಕೆಗಳು ತಮ್ಮ ಅಂತಿಮ ಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ತಿರುಗುತ್ತವೆ.ಅದರ ನಂತರ, ಪಿನ್ (6) ಅನ್ನು ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ (8) ಮೂಲಕ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಲಾಕಿಂಗ್ ದೇಹದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ (4) 5.
ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಮಾಡ್ಯುಲಸ್ (ಇ) ಮತ್ತು ಶಿಯರ್ ಮಾಡ್ಯುಲಸ್ (ಜಿ) ವಸಂತಕಾಲದ ಪ್ರಮುಖ ವಿನ್ಯಾಸದ ನಿಯತಾಂಕಗಳಾಗಿವೆ.ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಬನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಸ್ಟೀಲ್ ವೈರ್ (ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ವೈರ್ ASTM A228) ಅನ್ನು ವಸಂತ ವಸ್ತುವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.ಇತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳೆಂದರೆ ತಂತಿಯ ವ್ಯಾಸ (d), ಸರಾಸರಿ ಸುರುಳಿಯ ವ್ಯಾಸ (Dm), ಸುರುಳಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (N) ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಡಿಫ್ಲೆಕ್ಷನ್ (ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳಿಗೆ xd ಮತ್ತು ತಿರುಚುವ ಬುಗ್ಗೆಗಳಿಗೆ θ)26.ಸಂಕೋಚನ ಬುಗ್ಗೆಗಳು \({(SE}_{x})\) ಮತ್ತು ತಿರುಚು (\({SE}_{\theta}\)) ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಶೇಖರಿಸಲಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಮೀಕರಣದಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು.(1) ಮತ್ತು (2)26.(ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗೆ ಶಿಯರ್ ಮಾಡ್ಯುಲಸ್ (G) ಮೌಲ್ಯವು 83.7E9 Pa ಆಗಿದೆ, ಮತ್ತು ತಿರುಚಿದ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗೆ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಮಾಡ್ಯುಲಸ್ (E) ಮೌಲ್ಯವು 203.4E9 Pa ಆಗಿದೆ.)
ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಆಯಾಮಗಳು ವಸಂತದ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ರಾಕೆಟ್ ಇರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.ಈ ಅಂಶಗಳು ವಸಂತ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಯೆಂದರೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಂಶ.ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಂಶದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಶಿಗ್ಲಿ ಮತ್ತು ಇತರರು ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿದ್ದಾರೆ.26.ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಸೇಫ್ಟಿ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ (SFC) ಅನ್ನು ನಿರಂತರ ಉದ್ದದ ಒತ್ತಡದಿಂದ ಭಾಗಿಸಿದ ಗರಿಷ್ಠ ಅನುಮತಿಸುವ ಒತ್ತಡ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.SFC ಯನ್ನು ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು.(3), (4), (5) ಮತ್ತು (6)26.(ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ, \({S}_{sy}=980 MPa\)).ಎಫ್ ಸಮೀಕರಣದಲ್ಲಿನ ಬಲವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು KB 26 ರ ಬರ್ಗ್‌ಸ್ಟ್ರಾಸರ್ ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ (SFT) ನ ತಿರುಚುವ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಂಶವನ್ನು K ನಿಂದ ಭಾಗಿಸಿ M ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.SFT ಅನ್ನು ಸಮೀಕರಣದಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು.(7), (8), (9) ಮತ್ತು (10)26.(ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\)).ಸಮೀಕರಣದಲ್ಲಿ, M ಅನ್ನು ಟಾರ್ಕ್‌ಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, \({k}^{^{\prime}}\) ಅನ್ನು ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಸ್ಥಿರ (ಟಾರ್ಕ್/ತಿರುಗುವಿಕೆ) ಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು Ki ಅನ್ನು ಒತ್ತಡ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಅಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಗುರಿಯು ವಸಂತಕಾಲದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವುದು.ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯವನ್ನು \(\ಓವರ್ರೈಟ್‌ಟಾರೋ{\{X\}}\) ಹುಡುಕಲು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಅದು \(f(X)\) ಅನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.\({f}_{1}(X)\) ಮತ್ತು \({f}_{2}(X)\) ಇವುಗಳು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಸಂಕೋಚನ ಮತ್ತು ತಿರುಚುವ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿವೆ.ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ವಸಂತದ ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೇಲೆ ಇರಿಸಲಾದ ವಿವಿಧ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ.ಸಮೀಕರಣಗಳು (15) ಮತ್ತು (16) ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಸಂಕೋಚನ ಮತ್ತು ತಿರುಚುವ ಬುಗ್ಗೆಗಳ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ.ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, SFC 1.2 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರಬೇಕು ಅಥವಾ ಸಮನಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು SFT θ26 ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿರಬೇಕು ಅಥವಾ ಸಮನಾಗಿರಬೇಕು.
BA ಜೇನುನೊಣಗಳ ಪರಾಗವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆದಿದೆ27.ಜೇನುನೊಣಗಳು ಫಲವತ್ತಾದ ಪರಾಗ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮೇವುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಫಲವತ್ತಾದ ಪರಾಗ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮೇವುಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕುತ್ತವೆ.ಹೀಗಾಗಿ, ಜೇನುನೊಣಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಸ್ಕೌಟ್ ಜೇನುನೊಣಗಳು ಪರಾಗದ ಹೊಸ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮೊದಲಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ಪಾದಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಿದ್ದರೆ, ಈ ಹೊಸ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಅನೇಕ ಆಹಾರ ಹುಡುಕುವವರನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ28.ಬಿಎ ಎರಡು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಹುಡುಕಾಟ.ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟವು ಜೇನುನೊಣಗಳಂತಹ ಕನಿಷ್ಠ (ಗಣ್ಯ ಸೈಟ್‌ಗಳು) ಬಳಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮುದಾಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಸೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ (ಸೂಕ್ತ ಅಥವಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗೊಳಿಸಿದ ಸೈಟ್‌ಗಳು).ಜಾಗತಿಕ ಹುಡುಕಾಟ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಕಂಡುಬಂದರೆ, ಮುಂದಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಸರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕೆಲವು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ಸ್ಕೌಟ್ ಜೇನುನೊಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (n), ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟ ಸೈಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (m), ಗಣ್ಯ ಸೈಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (e), ಗಣ್ಯ ಸೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಫೋರೇಜರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (nep), ಇದರಲ್ಲಿ ಆಹಾರ ಹುಡುಕುವವರ ಸಂಖ್ಯೆ ಸೂಕ್ತ ಪ್ರದೇಶಗಳು.ಸೈಟ್ (nsp), ನೆರೆಹೊರೆಯ ಗಾತ್ರ (ngh), ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (I)29.ಬಿಎ ಸೂಡೊಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚಿತ್ರ 3 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ \({g}_{1}(X)\) ಮತ್ತು \({g}_{2}(X)\) ನಡುವೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.ಪ್ರತಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಸ್ಥಳೀಯ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಹುಡುಕಾಟ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿ, ಈ ಅಂಶಗಳು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಶಕ್ತಿಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.ಹೊಸ ಶಕ್ತಿಯ ಮೌಲ್ಯವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ, ಹೊಸ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಿ.ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಉತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಂಶಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ, ಹೊಸ ಅಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟದ ಬ್ಲಾಕ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಚಿತ್ರ 4 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.
BA ಯಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದರಿಂದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ಸಿನ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಂದ ನೋಡಬಹುದಾಗಿದೆ.ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯೂ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ.ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಣ್ಯ ಸೈಟ್‌ಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ.ಜೀರೋ30 ಆಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಗಣ್ಯ ಸೈಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಬಹುದು.ಸ್ಕೌಟ್ ಬೀ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ (n) ಗಾತ್ರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 30 ಮತ್ತು 100 ರ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು 30 ಮತ್ತು 50 ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು (ಕೋಷ್ಟಕ 2).ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಇತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಸೈಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (ಮೀ) ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರದ (ಅಂದಾಜು) 25% ಆಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಸೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗಣ್ಯ ಸೈಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (ಇ) 25% ಮೀ.ಆಹಾರ ನೀಡುವ ಜೇನುನೊಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು (ಹುಡುಕಾಟಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ) ಗಣ್ಯ ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ 100 ಮತ್ತು ಇತರ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ 30 ಎಂದು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.ನೆರೆಹೊರೆಯ ಹುಡುಕಾಟವು ಎಲ್ಲಾ ವಿಕಸನೀಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ.ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಟ್ಯಾಪರಿಂಗ್ ನೆರೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.ಈ ವಿಧಾನವು ಪ್ರತಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದರದಲ್ಲಿ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.ಭವಿಷ್ಯದ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಾಗಿ ಸಣ್ಣ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು30 ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಪ್ರತಿ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೂ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಹತ್ತು ಸತತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು.ಅಂಜೂರದ ಮೇಲೆ.5 ಸ್ಕೀಮ್ 1 ಗಾಗಿ ಟಾರ್ಶನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅಂಜೂರದಲ್ಲಿ.6 - ಯೋಜನೆಗಾಗಿ 2. ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕಗಳು 3 ಮತ್ತು 4 ರಲ್ಲಿ ಸಹ ನೀಡಲಾಗಿದೆ (ಸಂಕುಚಿತ ವಸಂತಕ್ಕಾಗಿ ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೋಷ್ಟಕವು ಪೂರಕ ಮಾಹಿತಿ S1 ನಲ್ಲಿದೆ).ಜೇನುನೊಣ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಮೊದಲ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ತೀವ್ರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.ಸನ್ನಿವೇಶ 1 ರಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಗರಿಷ್ಠಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.ಸನ್ನಿವೇಶ 2 ರಲ್ಲಿ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಹೆಚ್ಚಳ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಗರಿಷ್ಠವನ್ನು ಸಮೀಪಿಸುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು.ಸನ್ನಿವೇಶ 2 ರಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೋಡಬಹುದು.
ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪಡೆದಾಗ, ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಂಶವನ್ನು ಸಹ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ನಿರ್ಬಂಧವಾಗಿ ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ನೋಡಿ.BA ಬಳಸಿ ಪಡೆದ ಶಕ್ತಿಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕ 5 ರಲ್ಲಿ 5 DOE ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಡೆದ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. (ತಯಾರಿಕೆಯ ಸುಲಭಕ್ಕಾಗಿ, ತಿರುವುಗಳ (N) ತಿರುವುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 4.88 ರ ಬದಲಿಗೆ 4.9 ಮತ್ತು ವಿಚಲನ (xd ) ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ 7.99 ಎಂಎಂ ಬದಲಿಗೆ 8 ಎಂಎಂ ಆಗಿದೆ.) ಬಿಎ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೋಡಬಹುದು.ಬಿಎ ಸ್ಥಳೀಯ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಲುಕ್‌ಅಪ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ ಅವನು ಹೆಚ್ಚು ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು.
ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ರೆಕ್ಕೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಚಲನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಆಡಮ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು.ಆಡಮ್ಸ್‌ಗೆ ಮೊದಲು ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯ 3D ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ.ನಂತರ ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ವಸಂತವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನಿಜವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಕೆಲವು ಇತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.ಇವುಗಳು ಸಂಪರ್ಕಗಳು, ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಸಂಪರ್ಕ, ಘರ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯಂತಹ ಭೌತಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳಾಗಿವೆ.ಬ್ಲೇಡ್ ಶಾಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಬೇರಿಂಗ್ ನಡುವೆ ಸ್ವಿವೆಲ್ ಜಂಟಿ ಇದೆ.5-6 ಸಿಲಿಂಡರಾಕಾರದ ಕೀಲುಗಳಿವೆ.5-1 ಸ್ಥಿರ ಕೀಲುಗಳಿವೆ.ಮುಖ್ಯ ದೇಹವು ಅಲ್ಯೂಮಿನಿಯಂ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ.ಉಳಿದ ಭಾಗಗಳ ವಸ್ತು ಉಕ್ಕು.ವಸ್ತುವಿನ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಘರ್ಷಣೆಯ ಗುಣಾಂಕ, ಸಂಪರ್ಕದ ಠೀವಿ ಮತ್ತು ಘರ್ಷಣೆ ಮೇಲ್ಮೈಯ ಒಳಹೊಕ್ಕು ಆಳವನ್ನು ಆರಿಸಿ.(ಸ್ಟೇನ್‌ಲೆಸ್ ಸ್ಟೀಲ್ AISI 304) ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿಯತಾಂಕವು ರೆಕ್ಕೆ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯ ಆರಂಭಿಕ ಸಮಯವಾಗಿದೆ, ಇದು 200 ms ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರಬೇಕು.ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರೆಕ್ಕೆ ತೆರೆಯುವ ಸಮಯವನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಆಡಮ್ಸ್ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ರೆಕ್ಕೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಆರಂಭಿಕ ಸಮಯವು 74 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳು.1 ರಿಂದ 4 ರವರೆಗಿನ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರ 7 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಚಿತ್ರ.5 ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಪ್ರಾರಂಭದ ಸಮಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ರೆಕ್ಕೆಗಳು ಮಡಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಕಾಯುವ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿವೆ.(2) ರೆಕ್ಕೆ 43 ಡಿಗ್ರಿಗಳನ್ನು ತಿರುಗಿಸಿದಾಗ 40ms ನಂತರ ರೆಕ್ಕೆಯ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.(3) 71 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳ ನಂತರ ರೆಕ್ಕೆಯ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.ಕೊನೆಯ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ (4) ರೆಕ್ಕೆಯ ತಿರುವಿನ ಅಂತ್ಯ ಮತ್ತು ತೆರೆದ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.ಡೈನಾಮಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ರೆಕ್ಕೆ ತೆರೆಯುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು 200 ms ಗುರಿ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಲಾಗಿದೆ.ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಬುಗ್ಗೆಗಳನ್ನು ಗಾತ್ರ ಮಾಡುವಾಗ, ಸುರಕ್ಷತಾ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಎಲ್ಲಾ ವಿನ್ಯಾಸ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಯಿತು.ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ನಂತರ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು.ಮೊದಲು ಮುಖ್ಯ ಶೆಲ್ ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ರೆಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಪದರ ಮಾಡಿ.ನಂತರ ರೆಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಡಿಸಿದ ಸ್ಥಾನದಿಂದ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ರೆಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಡಿಸಿದ ಸ್ಥಾನದಿಂದ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಒಂದಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿಸುವ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಮಾಡಲಾಯಿತು.ವೀಡಿಯೊ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಟೈಮರ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಂಜೂರದ ಮೇಲೆ.8 1-4 ಸಂಖ್ಯೆಯ ವೀಡಿಯೊ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಫ್ರೇಮ್ ಸಂಖ್ಯೆ 1 ಮಡಿಸಿದ ರೆಕ್ಕೆಗಳ ಬಿಡುಗಡೆಯ ಕ್ಷಣವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.ಈ ಕ್ಷಣವನ್ನು t0 ಸಮಯದ ಆರಂಭಿಕ ಕ್ಷಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು 2 ಮತ್ತು 3 ಆರಂಭಿಕ ಕ್ಷಣದ ನಂತರ 40 ms ಮತ್ತು 70 ms ರೆಕ್ಕೆಗಳ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು 3 ಮತ್ತು 4 ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ, ರೆಕ್ಕೆಯ ಚಲನೆಯು t0 ನಂತರ 90 ms ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೆಕ್ಕೆಯ ತೆರೆಯುವಿಕೆಯು 70 ಮತ್ತು 90 ms ನಡುವೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೋಡಬಹುದು.ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳೆರಡೂ ಸರಿಸುಮಾರು ಒಂದೇ ರೆಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜನೆ ಸಮಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸವು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ವಿಂಗ್ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ತಿರುಚು ಮತ್ತು ಸಂಕೋಚನ ಬುಗ್ಗೆಗಳನ್ನು ಬಿಎ ಬಳಸಿ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.ಕೆಲವು ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತಲುಪಬಹುದು.ತಿರುಚಿದ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು 1075 mJ ನಲ್ಲಿ ರೇಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು 37.24 mJ ನಲ್ಲಿ ರೇಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಹಿಂದಿನ DOE ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗಿಂತ 40-50% ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ.ವಸಂತವನ್ನು ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ADAMS ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ.ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದಾಗ, ರೆಕ್ಕೆಗಳು 74 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಲ್ಪಟ್ಟವು ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ.ಈ ಮೌಲ್ಯವು ಯೋಜನೆಯ ಗುರಿಯಾದ 200 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.ನಂತರದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಟರ್ನ್-ಆನ್ ಸಮಯವನ್ನು ಸುಮಾರು 90 ms ಎಂದು ಅಳೆಯಲಾಯಿತು.ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ನಡುವಿನ ಈ 16 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿಲ್ಲದ ಪರಿಸರ ಅಂಶಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿರಬಹುದು.ಅಧ್ಯಯನದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪಡೆದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ವಸಂತ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂದು ನಂಬಲಾಗಿದೆ.
ವಸಂತ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ವೇರಿಯಬಲ್ ಆಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿಲ್ಲ.ವಿಮಾನಗಳು ಮತ್ತು ರಾಕೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಬುಗ್ಗೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಸಂತ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇತರ ರೀತಿಯ ಬುಗ್ಗೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು BA ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಹಸ್ತಪ್ರತಿಯು ಮೂಲವಾಗಿದೆ, ಈ ಹಿಂದೆ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಬೇರೆಡೆ ಪ್ರಕಟಣೆಗಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾವು ಘೋಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾದ ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಈ ಪ್ರಕಟಿತ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ [ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿ ಫೈಲ್] ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.
Min, Z., Kin, VK ಮತ್ತು Richard, LJ ಏರ್‌ಕ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಮೂಲಾಗ್ರ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಏರ್‌ಫಾಯಿಲ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಆಧುನೀಕರಣ.IES J. ಭಾಗ ಎ ನಾಗರಿಕತೆ.ಸಂಯುಕ್ತ.ಯೋಜನೆ.3(3), 188–195 (2010).
ಸನ್, ಜೆ., ಲಿಯು, ಕೆ. ಮತ್ತು ಭೂಷಣ್, ಬಿ. ಜೀರುಂಡೆಯ ಹಿಂಭಾಗದ ಒಂದು ಅವಲೋಕನ: ರಚನೆ, ಯಾಂತ್ರಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಸ್ಫೂರ್ತಿ.ಜೆ. ಮೆಚಾನಡವಳಿಕೆ.ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಸೈನ್ಸ್.ಅಲ್ಮಾ ಮೇಟರ್.94, 63–73 (2019).
ಚೆನ್, ಝಡ್., ಯು, ಜೆ., ಝಾಂಗ್, ಎ., ಮತ್ತು ಜಾಂಗ್, ಎಫ್. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಚಾಲಿತ ನೀರೊಳಗಿನ ಗ್ಲೈಡರ್‌ಗಾಗಿ ಮಡಿಸುವ ಪ್ರೊಪಲ್ಷನ್ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.ಓಷನ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ 119, 125–134 (2016).
ಕಾರ್ತಿಕ್, ಎಚ್‌ಎಸ್ ಮತ್ತು ಪೃಥ್ವಿ, ಕೆ. ಹೆಲಿಕಾಪ್ಟರ್ ಹಾರಿಜಾಂಟಲ್ ಸ್ಟೆಬಿಲೈಸರ್ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂನ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.ಆಂತರಿಕ J. Ing.ಶೇಖರಣಾ ಟ್ಯಾಂಕ್.ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು.(IGERT) 9(05), 110–113 (2020).
ಕುಲುಂಕ್, Z. ಮತ್ತು ಸಹಿನ್, M. ಪ್ರಯೋಗ ವಿನ್ಯಾಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಡಿಸುವ ರಾಕೆಟ್ ವಿಂಗ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ಯಾಂತ್ರಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್.ಆಂತರಿಕ ಜೆ. ಮಾದರಿಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್.9(2), 108–112 (2019).
Ke, J., Wu, ZY, Liu, YS, Xiang, Z. & Hu, XD ಡಿಸೈನ್ ಮೆಥಡ್, ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಸ್ಟಡಿ, ಮತ್ತು ಮ್ಯಾನುಫ್ಯಾಕ್ಚರಿಂಗ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಆಫ್ ಕಾಂಪೋಸಿಟ್ ಕಾಯಿಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ಸ್: ಎ ರಿವ್ಯೂ.ಸಂಯೋಜನೆ.ಸಂಯುಕ್ತ.252, 112747 (2020).
ತಕ್ಟಕ್ ಎಂ., ಓಮ್ಹೆನಿ ಕೆ., ಅಲುಯಿ ಎ., ದಮ್ಮಕ್ ಎಫ್. ಮತ್ತು ಖದ್ದಾರ್ ಎಂ. ಕಾಯಿಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಡಿಸೈನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್.ಧ್ವನಿಗಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಿ.77, 178–183 (2014).
ಪ್ಯಾರೆಡೆಸ್, ಎಂ., ಸಾರ್ಟರ್, ಎಂ., ಮತ್ತು ಮಾಸ್ಕಲ್, ಕೆ. ಟೆನ್ಷನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನ.ಕಂಪ್ಯೂಟರ್.ವಿಧಾನದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್.ತುಪ್ಪಳ.ಯೋಜನೆ.191(8-10), 783-797 (2001).
ಝೆಬ್ಡಿ ಓ., ಬೌಹಿಲಿ ಆರ್. ಮತ್ತು ಟ್ರೋಚು ಎಫ್. ಮಲ್ಟಿಆಬ್ಜೆಕ್ಟಿವ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಯೋಜಿತ ಹೆಲಿಕಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿನ್ಯಾಸ.ಜೆ. ರೀನ್ಫ್ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್.ಸಂಯೋಜನೆ.28 (14), 1713–1732 (2009).
Pawart, HB ಮತ್ತು Desale, ಟ್ರೈಸಿಕಲ್ ಫ್ರಂಟ್ ಸಸ್ಪೆನ್ಷನ್ ಕಾಯಿಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳ DD ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್.ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.ತಯಾರಕ.20, 428–433 (2018).
ಬಹಶೇಶ್ ಎಂ. ಮತ್ತು ಬಹಶೇಶ್ ಎಂ. ಸಂಯೋಜಿತ ಬುಗ್ಗೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಟೀಲ್ ಕಾಯಿಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್.ಆಂತರಿಕ ಜೆ. ಮಲ್ಟಿಡಿಸಿಪ್ಲಿನರಿ.ವಿಜ್ಞಾನ.ಯೋಜನೆ.3(6), 47–51 (2012).
ಚೆನ್, ಎಲ್. ಮತ್ತು ಇತರರು.ಸಂಯೋಜಿತ ಕಾಯಿಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳ ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಬಹು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಯಿರಿ.J. ಮಾರುಕಟ್ಟೆ.ಶೇಖರಣಾ ಟ್ಯಾಂಕ್.20, 532–550 (2022).
ಫ್ರಾಂಕ್, ಜೆ. ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಆಫ್ ಕಾಂಪೋಸಿಟ್ ಹೆಲಿಕಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ಸ್, ಪಿಎಚ್‌ಡಿ ಪ್ರಬಂಧ, ಸ್ಯಾಕ್ರಮೆಂಟೊ ಸ್ಟೇಟ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ (2020).
Gu, Z., Hou, X. ಮತ್ತು Ye, J. ವಿಧಾನಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಹೆಲಿಕಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು: ಸೀಮಿತ ಅಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಲ್ಯಾಟಿನ್ ಹೈಪರ್‌ಕ್ಯೂಬ್ ಸೀಮಿತ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್.ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.ಫರ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್.ಯೋಜನೆ.ಸಿಜೆ ಮೆಚಾ.ಯೋಜನೆ.ವಿಜ್ಞಾನ.235(22), 5917–5930 (2021).
ವು, ಎಲ್., ಮತ್ತು ಇತರರು.ಅಡ್ಜಸ್ಟಬಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ರೇಟ್ ಕಾರ್ಬನ್ ಫೈಬರ್ ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಟ್ರಾಂಡ್ ಕಾಯಿಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ಸ್: ಎ ಡಿಸೈನ್ ಮತ್ತು ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂ ಸ್ಟಡಿ.J. ಮಾರುಕಟ್ಟೆ.ಶೇಖರಣಾ ಟ್ಯಾಂಕ್.9(3), 5067–5076 (2020).
ಪಾಟೀಲ್ ಡಿಎಸ್, ಮಂಗ್ರುಲ್ಕರ್ ಕೆಎಸ್ ಮತ್ತು ಜಗತಾಪ್ ಎಸ್ಟಿ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಹೆಲಿಕಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳ ತೂಕದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್.ಆಂತರಿಕ ಜೆ. ಇನ್ನೋವ್.ಶೇಖರಣಾ ಟ್ಯಾಂಕ್.ಬಹುಶಿಸ್ತೀಯ.2(11), 154–164 (2016).
ರಾಹುಲ್, MS ಮತ್ತು ರಮೇಶ್‌ಕುಮಾರ್, K. ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಯಿಲ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್‌ಗಳ ಮಲ್ಟಿಪರ್ಪಸ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್.ಅಲ್ಮಾ ಮೇಟರ್.ಇಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.46, 4847–4853 (2021).
ಬಾಯಿ, ಜೆಬಿ ಮತ್ತು ಇತರರು.ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು - ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಯೋಜಿತ ಹೆಲಿಕಲ್ ರಚನೆಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿನ್ಯಾಸ.ಸಂಯೋಜನೆ.ಸಂಯುಕ್ತ.268, 113982 (2021).
ಶಾಹಿನ್, ಐ., ಡಾರ್ಟರ್ಲರ್, ಎಂ., ಮತ್ತು ಗೊಕ್ಚೆ, ಎಚ್. ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ಕನಿಷ್ಠ ಪರಿಮಾಣದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ 灰狼 ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಘಾಜಿ ಜೆ. ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸೈನ್ಸ್, 3(2), 21–27 ( 2017).
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. ಮತ್ತು Sait, SM ಮೆಟಾಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ರ್ಯಾಶ್‌ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಬಹು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.ಆಂತರಿಕ J. Vehಡಿಸೆಂಬರ್80(2–4), 223–240 (2019).
Yildyz, AR ಮತ್ತು Erdash, MU ಹೊಸ ಹೈಬ್ರಿಡ್ Taguchi-salpa ಗುಂಪು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನೈಜ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ.ಅಲ್ಮಾ ಮೇಟರ್.ಪರೀಕ್ಷೆ.63(2), 157–162 (2021).
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR ಮತ್ತು Sait SM ಹೊಸ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಮಿಡತೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೋಬೋಟಿಕ್ ಗ್ರಿಪ್ಪರ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿನ್ಯಾಸ.ತಜ್ಞ.ವ್ಯವಸ್ಥೆ.38(3), e12666 (2021).