AISI 304/304L স্টেইনলেস স্টীল কয়েল টিউব রাসায়নিক উপাদান, হানিবি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ফোল্ডিং উইং স্প্রিং প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা

Nature.com পরিদর্শন করার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ.আপনি সীমিত CSS সমর্থন সহ একটি ব্রাউজার সংস্করণ ব্যবহার করছেন।সেরা অভিজ্ঞতার জন্য, আমরা আপনাকে একটি আপডেট করা ব্রাউজার ব্যবহার করার পরামর্শ দিই (অথবা ইন্টারনেট এক্সপ্লোরারে সামঞ্জস্য মোড অক্ষম করুন)৷উপরন্তু, চলমান সমর্থন নিশ্চিত করার জন্য, আমরা স্টাইল এবং জাভাস্ক্রিপ্ট ছাড়া সাইট দেখাই।
স্লাইডার প্রতি স্লাইডে তিনটি নিবন্ধ দেখাচ্ছে৷স্লাইডগুলির মধ্য দিয়ে যেতে পিছনে এবং পরবর্তী বোতামগুলি ব্যবহার করুন, অথবা প্রতিটি স্লাইডের মধ্য দিয়ে যাওয়ার জন্য শেষে স্লাইড কন্ট্রোলার বোতামগুলি ব্যবহার করুন৷

AISI 304/304L স্টেইনলেস স্টীল কৈশিক কয়েলড টিউবিং

AISI 304 স্টেইনলেস স্টীল কয়েল চমৎকার প্রতিরোধের সাথে একটি সর্ব-উদ্দেশ্যযুক্ত পণ্য এবং এটি বিভিন্ন ধরণের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত যার জন্য ভাল গঠনযোগ্যতা এবং জোড়যোগ্যতা প্রয়োজন।

Sheye মেটাল স্টক 0.3 মিমি থেকে 16 মিমি পুরুত্বের 304 কয়েল এবং 2B ফিনিশ, BA ফিনিশ, নং 4 ফিনিশ সবসময় পাওয়া যায়।

তিন ধরণের পৃষ্ঠের পাশে, 304 স্টেইনলেস স্টীল কয়েল বিভিন্ন পৃষ্ঠের সমাপ্তির সাথে সরবরাহ করা যেতে পারে।গ্রেড 304 স্টেইনলেস প্রধান নন-লোহা উপাদান হিসাবে Cr (সাধারণত 18%) এবং নিকেল (সাধারণত 8%) উভয় ধাতু ধারণ করে।

এই ধরনের কয়েল হল একটি সাধারণত অস্টেনিটিক স্টেইনলেস স্টিল, যা স্ট্যান্ডার্ড Cr-Ni স্টেইনলেস স্টিল পরিবারের অন্তর্গত।

এগুলি সাধারণত গৃহস্থালী এবং ভোগ্যপণ্য, রান্নাঘরের সরঞ্জাম, ইনডোর এবং আউটডোর ক্ল্যাডিং, হ্যান্ড্রাইল এবং উইন্ডো ফ্রেম, খাদ্য ও পানীয় শিল্পের সরঞ্জাম, স্টোরেজ ট্যাঙ্কের জন্য ব্যবহৃত হয়।

এই গবেষণায়, রকেটে ব্যবহৃত উইং ফোল্ডিং মেকানিজমের টর্শন এবং কম্প্রেশন স্প্রিংসের নকশাকে একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করা হয়।রকেটটি লঞ্চ টিউব ছেড়ে যাওয়ার পরে, বন্ধ ডানাগুলি অবশ্যই একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য খুলতে হবে এবং সুরক্ষিত রাখতে হবে।অধ্যয়নের লক্ষ্য ছিল স্প্রিংসে সঞ্চিত শক্তিকে সর্বাধিক করা যাতে ডানাগুলি সর্বনিম্ন সম্ভাব্য সময়ে স্থাপন করতে পারে।এই ক্ষেত্রে, উভয় প্রকাশনার শক্তি সমীকরণ অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়ার উদ্দেশ্য ফাংশন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল।তারের ব্যাস, কয়েলের ব্যাস, কয়েলের সংখ্যা এবং স্প্রিং ডিজাইনের জন্য প্রয়োজনীয় ডিফ্লেকশন প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজেশন ভেরিয়েবল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল।প্রক্রিয়ার আকারের কারণে ভেরিয়েবলের জ্যামিতিক সীমা রয়েছে, সেইসাথে স্প্রিংস দ্বারা বাহিত লোডের কারণে সুরক্ষা ফ্যাক্টরের সীমা রয়েছে।মধু মৌমাছি (BA) অ্যালগরিদম এই অপ্টিমাইজেশান সমস্যার সমাধান করতে এবং বসন্ত নকশা সম্পাদন করতে ব্যবহার করা হয়েছিল।BA এর সাথে প্রাপ্ত শক্তির মানগুলি পূর্ববর্তী ডিজাইন অফ এক্সপেরিমেন্টস (DOE) অধ্যয়নগুলি থেকে প্রাপ্তগুলির চেয়ে উচ্চতর।অপ্টিমাইজেশান থেকে প্রাপ্ত প্যারামিটার ব্যবহার করে ডিজাইন করা স্প্রিংস এবং মেকানিজমগুলি প্রথমে ADAMS প্রোগ্রামে বিশ্লেষণ করা হয়েছিল।এর পরে, উৎপাদিত স্প্রিংগুলিকে বাস্তব প্রক্রিয়ায় একীভূত করে পরীক্ষামূলক পরীক্ষা করা হয়েছিল।পরীক্ষার ফলস্বরূপ, দেখা গেছে যে ডানাগুলি প্রায় 90 মিলিসেকেন্ড পরে খোলে।এই মানটি প্রজেক্টের 200ms এর লক্ষ্যের চেয়ে অনেক কম।উপরন্তু, বিশ্লেষণাত্মক এবং পরীক্ষামূলক ফলাফলের মধ্যে পার্থক্য শুধুমাত্র 16 ms।
বিমান এবং সামুদ্রিক যানবাহনে, ভাঁজ প্রক্রিয়া গুরুত্বপূর্ণ।ফ্লাইট কর্মক্ষমতা এবং নিয়ন্ত্রণ উন্নত করতে এই সিস্টেমগুলি বিমানের পরিবর্তন এবং রূপান্তরগুলিতে ব্যবহৃত হয়।ফ্লাইট মোডের উপর নির্ভর করে, এরোডাইনামিক প্রভাব কমাতে ডানাগুলি আলাদাভাবে ভাঁজ করে এবং উন্মোচন করে।প্রতিদিনের ফ্লাইট এবং ডাইভিংয়ের সময় কিছু পাখি এবং পোকামাকড়ের ডানার নড়াচড়ার সাথে এই পরিস্থিতির তুলনা করা যেতে পারে।একইভাবে, হাইড্রোডাইনামিক প্রভাব কমাতে এবং হ্যান্ডলিং সর্বাধিক করতে গ্লাইডারগুলি সাবমারসিবলে ভাঁজ করে এবং উন্মোচন করে।তবুও এই প্রক্রিয়াগুলির আরেকটি উদ্দেশ্য হল স্টোরেজ এবং পরিবহনের জন্য হেলিকপ্টার প্রপেলার 4 এর ভাঁজ করার মতো সিস্টেমগুলিতে ভলিউম্যাট্রিক সুবিধা প্রদান করা।স্টোরেজ স্পেস কমাতে রকেটের ডানাও ভাঁজ হয়ে যায়।এইভাবে, লঞ্চার 5 এর একটি ছোট অংশে আরও ক্ষেপণাস্ত্র স্থাপন করা যেতে পারে। ভাঁজ এবং উন্মোচনে কার্যকরীভাবে ব্যবহৃত উপাদানগুলি সাধারণত স্প্রিংস হয়।ভাঁজ করার মুহুর্তে, শক্তি এতে সঞ্চিত হয় এবং উন্মোচনের মুহূর্তে মুক্তি পায়।এর নমনীয় কাঠামোর কারণে, সঞ্চিত এবং মুক্তি শক্তি সমান করা হয়।বসন্ত প্রধানত সিস্টেমের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এবং এই নকশা একটি অপ্টিমাইজেশান সমস্যা উপস্থাপন করে6.কারণ এতে বিভিন্ন ভেরিয়েবল যেমন তারের ব্যাস, কয়েলের ব্যাস, বাঁকের সংখ্যা, হেলিক্স কোণ এবং উপাদানের ধরন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, সেখানে ভর, আয়তন, ন্যূনতম চাপ বিতরণ বা সর্বোচ্চ শক্তির প্রাপ্যতা7 এর মতো মানদণ্ডও রয়েছে।
এই গবেষণাটি রকেট সিস্টেমে ব্যবহৃত উইং ফোল্ডিং মেকানিজমের জন্য স্প্রিংসের নকশা এবং অপ্টিমাইজেশনের উপর আলোকপাত করে।উড্ডয়নের আগে লঞ্চ টিউবের ভিতরে থাকায়, ডানাগুলি রকেটের পৃষ্ঠে ভাঁজ করে থাকে এবং লঞ্চ টিউব থেকে বেরিয়ে আসার পরে, তারা একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য উন্মোচিত হয় এবং পৃষ্ঠে চাপা থাকে।এই প্রক্রিয়াটি রকেটের সঠিক কার্যকারিতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।উন্নত ভাঁজ প্রক্রিয়ায়, ডানা খোলার কাজ টর্শন স্প্রিংস দ্বারা সঞ্চালিত হয় এবং লকিং কম্প্রেশন স্প্রিংস দ্বারা সঞ্চালিত হয়।একটি উপযুক্ত বসন্ত ডিজাইন করতে, একটি অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়া সঞ্চালিত করা আবশ্যক।বসন্ত অপ্টিমাইজেশানের মধ্যে, সাহিত্যে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে।
Paredes et al.8 হেলিকাল স্প্রিংসের ডিজাইনের জন্য একটি উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন হিসাবে সর্বাধিক ক্লান্তি জীবন ফ্যাক্টরকে সংজ্ঞায়িত করেছেন এবং একটি অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি হিসাবে কোয়াসি-নিউটনিয়ান পদ্ধতি ব্যবহার করেছেন।অপ্টিমাইজেশানের ভেরিয়েবলগুলিকে তারের ব্যাস, কয়েলের ব্যাস, বাঁকের সংখ্যা এবং বসন্তের দৈর্ঘ্য হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছিল।বসন্ত কাঠামোর আরেকটি পরামিতি হল উপাদান যা থেকে এটি তৈরি করা হয়।অতএব, নকশা এবং অপ্টিমাইজেশান গবেষণায় এটি বিবেচনায় নেওয়া হয়েছিল।জেবদি এট আল।9 তাদের গবেষণায় উদ্দেশ্য ফাংশনে সর্বাধিক দৃঢ়তা এবং সর্বনিম্ন ওজনের লক্ষ্য নির্ধারণ করে, যেখানে ওজন ফ্যাক্টরটি উল্লেখযোগ্য ছিল।এই ক্ষেত্রে, তারা বসন্ত উপাদান এবং জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে পরিবর্তনশীল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছে।তারা একটি অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতি হিসাবে একটি জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।স্বয়ংচালিত শিল্পে, উপকরণের ওজন গাড়ির কার্যক্ষমতা থেকে জ্বালানী খরচ পর্যন্ত বিভিন্ন উপায়ে কার্যকর।সাসপেনশনের জন্য কয়েল স্প্রিং অপ্টিমাইজ করার সময় ওজন কমানো একটি সুপরিচিত অধ্যয়ন10।Bahshesh এবং Bahshesh11 বিভিন্ন সাসপেনশন স্প্রিং কম্পোজিট ডিজাইনে ন্যূনতম ওজন এবং সর্বাধিক প্রসার্য শক্তি অর্জনের লক্ষ্যে ANSYS পরিবেশে তাদের কাজের পরিবর্তনশীল হিসাবে ই-গ্লাস, কার্বন এবং কেভলারের মতো উপকরণগুলিকে চিহ্নিত করেছে।যৌগিক স্প্রিংসের বিকাশে উত্পাদন প্রক্রিয়াটি গুরুত্বপূর্ণ।এইভাবে, বিভিন্ন ভেরিয়েবলগুলি একটি অপ্টিমাইজেশান সমস্যায় কাজ করে, যেমন উৎপাদন পদ্ধতি, প্রক্রিয়ায় নেওয়া পদক্ষেপগুলি এবং সেই পদক্ষেপগুলির ক্রম 12,13৷গতিশীল সিস্টেমের জন্য স্প্রিং ডিজাইন করার সময়, সিস্টেমের প্রাকৃতিক ফ্রিকোয়েন্সিগুলি অবশ্যই বিবেচনায় নেওয়া উচিত।অনুরণন এড়াতে বসন্তের প্রথম প্রাকৃতিক ফ্রিকোয়েন্সি সিস্টেমের প্রাকৃতিক ফ্রিকোয়েন্সির অন্তত 5-10 গুণ হওয়া বাঞ্ছনীয়।তক্তক ইত্যাদি।7 কয়েল স্প্রিং ডিজাইনে উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন হিসাবে বসন্তের ভরকে কমিয়ে আনার এবং প্রথম প্রাকৃতিক ফ্রিকোয়েন্সি সর্বাধিক করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে।তারা ম্যাটল্যাব অপ্টিমাইজেশন টুলে প্যাটার্ন অনুসন্ধান, অভ্যন্তরীণ পয়েন্ট, সক্রিয় সেট এবং জেনেটিক অ্যালগরিদম পদ্ধতি ব্যবহার করেছে।বিশ্লেষণাত্মক গবেষণা বসন্ত নকশা গবেষণার অংশ, এবং সীমাবদ্ধ উপাদান পদ্ধতি এই এলাকায় জনপ্রিয়।পাতিল এট আল.16 একটি বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতি ব্যবহার করে কম্প্রেশন হেলিকাল স্প্রিং এর ওজন কমানোর জন্য একটি অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতি তৈরি করেছে এবং সসীম উপাদান পদ্ধতি ব্যবহার করে বিশ্লেষণাত্মক সমীকরণ পরীক্ষা করেছে।একটি বসন্তের উপযোগিতা বাড়ানোর আরেকটি মানদণ্ড হল এটি যে শক্তি সঞ্চয় করতে পারে তার বৃদ্ধি।এই ক্ষেত্রে এটি নিশ্চিত করে যে বসন্ত দীর্ঘ সময়ের জন্য তার উপযোগিতা বজায় রাখে।রাহুল এবং রমেশকুমার17 গাড়ির কয়েল স্প্রিং ডিজাইনে স্প্রিং ভলিউম কমাতে এবং স্ট্রেন এনার্জি বাড়াতে চাইছেন৷তারা অপ্টিমাইজেশান গবেষণায় জেনেটিক অ্যালগরিদমও ব্যবহার করেছে।
দেখা যায়, অপ্টিমাইজেশান অধ্যয়নের পরামিতিগুলি সিস্টেম থেকে সিস্টেমে পরিবর্তিত হয়।সাধারণভাবে, কঠোরতা এবং শিয়ার স্ট্রেস প্যারামিটারগুলি এমন একটি সিস্টেমে গুরুত্বপূর্ণ যেখানে এটি যে লোড বহন করে তা নির্ধারণকারী ফ্যাক্টর।উপাদান নির্বাচন এই দুটি পরামিতি সঙ্গে ওজন সীমা সিস্টেমের অন্তর্ভুক্ত করা হয়.অন্যদিকে, অত্যন্ত গতিশীল সিস্টেমে অনুরণন এড়াতে প্রাকৃতিক ফ্রিকোয়েন্সি পরীক্ষা করা হয়।সিস্টেমে যেখানে ইউটিলিটি গুরুত্বপূর্ণ, শক্তি সর্বাধিক করা হয়।অপ্টিমাইজেশান স্টাডিতে, যদিও FEM বিশ্লেষণাত্মক অধ্যয়নের জন্য ব্যবহার করা হয়, এটি দেখা যায় যে মেটাহিউরিস্টিক অ্যালগরিদম যেমন জেনেটিক অ্যালগরিদম14,18 এবং ধূসর নেকড়ে অ্যালগরিদম19গুলিকে নির্দিষ্ট কিছু প্যারামিটারের মধ্যে ক্লাসিক্যাল নিউটন পদ্ধতির সাথে একত্রে ব্যবহার করা হয়।মেটাহিউরিস্টিক অ্যালগরিদমগুলি প্রাকৃতিক অভিযোজন পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে যা অল্প সময়ের মধ্যে সর্বোত্তম অবস্থার কাছে পৌঁছায়, বিশেষত জনসংখ্যার প্রভাবে 20,21।অনুসন্ধান এলাকায় জনসংখ্যার একটি এলোমেলো বিতরণের সাথে, তারা স্থানীয় অপটিমা এড়িয়ে চলে এবং গ্লোবাল অপটিমা22 এর দিকে চলে যায়।এইভাবে, সাম্প্রতিক বছরগুলিতে এটি প্রায়ই বাস্তব শিল্প সমস্যার প্রসঙ্গে ব্যবহৃত হয়েছে23,24।
এই গবেষণায় বিকশিত ফোল্ডিং মেকানিজমের জন্য গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল যে ডানাগুলি, যা উড়ার আগে বন্ধ অবস্থানে ছিল, টিউব ছাড়ার পরে একটি নির্দিষ্ট সময় খোলে।এর পরে, লকিং উপাদানটি উইংটিকে ব্লক করে।অতএব, স্প্রিংস সরাসরি ফ্লাইট গতিবিদ্যা প্রভাবিত করে না।এই ক্ষেত্রে, অপ্টিমাইজেশানের লক্ষ্য ছিল স্প্রিং এর আন্দোলনকে ত্বরান্বিত করার জন্য সঞ্চিত শক্তিকে সর্বাধিক করা।রোল ব্যাস, তারের ব্যাস, রোলের সংখ্যা এবং বিচ্যুতি অপ্টিমাইজেশান পরামিতি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল।বসন্তের ছোট আকারের কারণে, ওজন একটি লক্ষ্য হিসাবে বিবেচিত হয়নি।অতএব, উপাদান প্রকার স্থির হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়.যান্ত্রিক বিকৃতির জন্য নিরাপত্তার মার্জিন একটি জটিল সীমাবদ্ধতা হিসাবে নির্ধারিত হয়।উপরন্তু, পরিবর্তনশীল আকারের সীমাবদ্ধতা প্রক্রিয়ার সুযোগের সাথে জড়িত।অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতি হিসাবে বিএ মেটাহিউরিস্টিক পদ্ধতি বেছে নেওয়া হয়েছিল।BA এর নমনীয় এবং সহজ কাঠামোর জন্য এবং যান্ত্রিক অপ্টিমাইজেশান গবেষণার অগ্রগতির জন্য অনুকূল ছিল।অধ্যয়নের দ্বিতীয় অংশে, বিশদ গাণিতিক অভিব্যক্তিগুলি ভাঁজ প্রক্রিয়ার মৌলিক নকশা এবং বসন্ত নকশার কাঠামোর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।তৃতীয় অংশে অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম এবং অপ্টিমাইজেশান ফলাফল রয়েছে৷অধ্যায় 4 ADAMS প্রোগ্রামে বিশ্লেষণ পরিচালনা করে।উৎপাদনের আগে স্প্রিংসের উপযুক্ততা বিশ্লেষণ করা হয়।শেষ বিভাগে পরীক্ষামূলক ফলাফল এবং পরীক্ষার ছবি রয়েছে।গবেষণায় প্রাপ্ত ফলাফলগুলিও DOE পদ্ধতি ব্যবহার করে লেখকদের পূর্ববর্তী কাজের সাথে তুলনা করা হয়েছিল।
এই গবেষণায় বিকশিত ডানাগুলি রকেটের পৃষ্ঠের দিকে ভাঁজ করা উচিত।ডানাগুলি ভাঁজ থেকে উন্মুক্ত অবস্থানে ঘোরে।এর জন্য, একটি বিশেষ ব্যবস্থা তৈরি করা হয়েছিল।ডুমুর উপর.1 রকেট স্থানাঙ্ক সিস্টেমে ভাঁজ করা এবং উন্মোচিত কনফিগারেশন5 দেখায়।
ডুমুর উপর.2 প্রক্রিয়াটির একটি বিভাগীয় দৃশ্য দেখায়।মেকানিজমটি বেশ কয়েকটি যান্ত্রিক অংশ নিয়ে গঠিত: (1) প্রধান অংশ, (2) উইং শ্যাফ্ট, (3) বিয়ারিং, (4) লক বডি, (5) লক বুশ, (6) স্টপ পিন, (7) টর্শন স্প্রিং এবং ( 8) কম্প্রেশন স্প্রিংস।উইং শ্যাফ্ট (2) লকিং স্লিভ (4) এর মাধ্যমে টর্শন স্প্রিং (7) এর সাথে সংযুক্ত।রকেট উড্ডয়নের পর তিনটি অংশই একই সাথে ঘোরে।এই ঘূর্ণনশীল আন্দোলনের সাথে, ডানাগুলি তাদের চূড়ান্ত অবস্থানে পরিণত হয়।এর পরে, পিন (6) কম্প্রেশন স্প্রিং (8) দ্বারা কার্যকর হয়, যার ফলে লকিং বডি (4)5 এর পুরো প্রক্রিয়াটিকে অবরুদ্ধ করে।
ইলাস্টিক মডুলাস (E) এবং শিয়ার মডুলাস (G) হল স্প্রিং এর মূল ডিজাইন প্যারামিটার।এই গবেষণায়, উচ্চ কার্বন স্প্রিং স্টিলের তার (মিউজিক ওয়্যার ASTM A228) বসন্তের উপাদান হিসাবে বেছে নেওয়া হয়েছিল।অন্যান্য পরামিতি হল তারের ব্যাস (d), গড় কয়েল ব্যাস (Dm), কয়েলের সংখ্যা (N) এবং স্প্রিং ডিফ্লেকশন (কম্প্রেশন স্প্রিংসের জন্য xd এবং টরশন স্প্রিংসের জন্য θ)26।কম্প্রেশন স্প্রিংস \({(SE}_{x})\) এবং টরশন (\({SE}_{\theta}\)) স্প্রিংগুলির জন্য সঞ্চিত শক্তি সমীকরণ থেকে গণনা করা যেতে পারে।(1) এবং (2)26.(কম্প্রেশন স্প্রিংয়ের জন্য শিয়ার মডুলাস (G) মান হল 83.7E9 Pa, এবং টরশন স্প্রিংয়ের জন্য ইলাস্টিক মডুলাস (E) মান হল 203.4E9 Pa।)
সিস্টেমের যান্ত্রিক মাত্রা সরাসরি বসন্তের জ্যামিতিক সীমাবদ্ধতা নির্ধারণ করে।এছাড়াও, রকেটটি কোন পরিস্থিতিতে থাকবে তাও বিবেচনায় নেওয়া উচিত।এই কারণগুলি বসন্তের পরামিতিগুলির সীমা নির্ধারণ করে।আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা হল নিরাপত্তা ফ্যাক্টর।একটি নিরাপত্তা ফ্যাক্টরের সংজ্ঞা Shigley et al.26 দ্বারা বিশদভাবে বর্ণনা করা হয়েছে।কম্প্রেশন স্প্রিং সেফটি ফ্যাক্টর (SFC) কে ক্রমাগত দৈর্ঘ্যের উপর চাপ দ্বারা বিভক্ত সর্বোচ্চ অনুমোদিত চাপ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়।SFC সমীকরণ ব্যবহার করে গণনা করা যেতে পারে।(3), (4), (5) এবং (6)26.(এই গবেষণায় ব্যবহৃত বসন্ত উপাদানের জন্য, \({S}_{sy}=980 MPa\))।F সমীকরণে বল প্রতিনিধিত্ব করে এবং KB 26 এর বার্গস্ট্রাসার ফ্যাক্টরকে প্রতিনিধিত্ব করে।
একটি স্প্রিং (SFT) এর টর্শন সেফটি ফ্যাক্টরকে M কে k দ্বারা ভাগ করা হয়।SFT সমীকরণ থেকে গণনা করা যেতে পারে।(7), (8), (9) এবং (10)26.(এই গবেষণায় ব্যবহৃত উপাদানের জন্য, \({S}_{y}=1600 \mathrm{MPa}\))।সমীকরণে, টর্কের জন্য M ব্যবহৃত হয়, \({k}^{^{\prime}}\) স্প্রিং ধ্রুবক (টর্ক/ঘূর্ণন) এর জন্য ব্যবহৃত হয় এবং কি চাপ সংশোধন ফ্যাক্টরের জন্য ব্যবহৃত হয়।
এই গবেষণায় প্রধান অপ্টিমাইজেশন লক্ষ্য হল বসন্তের শক্তিকে সর্বাধিক করা।উদ্দেশ্য ফাংশনটি \(\overrightarrow{\{X\}}\) খুঁজে বের করার জন্য তৈরি করা হয় যা \(f(X)\) সর্বাধিক করে।\({f}_{1}(X)\) এবং \({f}_{2}(X)\) যথাক্রমে কম্প্রেশন এবং টরশন স্প্রিং এর শক্তি ফাংশন।অপ্টিমাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত গণনা করা ভেরিয়েবল এবং ফাংশনগুলি নিম্নলিখিত সমীকরণগুলিতে দেখানো হয়েছে।
বসন্তের নকশার উপর স্থাপিত বিভিন্ন সীমাবদ্ধতা নিম্নলিখিত সমীকরণে দেওয়া হয়েছে।সমীকরণ (15) এবং (16) যথাক্রমে কম্প্রেশন এবং টর্শন স্প্রিংসের নিরাপত্তার কারণগুলি উপস্থাপন করে।এই গবেষণায়, SFC অবশ্যই 1.2 এর থেকে বেশি বা সমান এবং SFT অবশ্যই θ26 এর থেকে বেশি বা সমান হতে হবে।
BA মৌমাছির পরাগ-সন্ধানী কৌশল দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল27।মৌমাছিরা উর্বর পরাগ ক্ষেতে বেশি চর পাঠায় এবং কম উর্বর পরাগ ক্ষেতে কম চর পাঠায়।এইভাবে, মৌমাছির জনসংখ্যা থেকে সর্বাধিক দক্ষতা অর্জন করা হয়।অন্যদিকে, স্কাউট মৌমাছিরা পরাগের নতুন অঞ্চলগুলি সন্ধান করতে থাকে এবং যদি আগের থেকে আরও বেশি উত্পাদনশীল অঞ্চল থাকে তবে অনেক চরকে এই নতুন এলাকায় নির্দেশিত করা হবে28৷বিএ দুটি অংশ নিয়ে গঠিত: স্থানীয় অনুসন্ধান এবং বিশ্বব্যাপী অনুসন্ধান।একটি স্থানীয় অনুসন্ধান মৌমাছির মতো ন্যূনতম (অভিজাত সাইট) কাছাকাছি আরও সম্প্রদায়ের সন্ধান করে এবং অন্যান্য সাইটে কম (অনুকূল বা বৈশিষ্ট্যযুক্ত সাইট)।একটি নির্বিচারে অনুসন্ধান বিশ্বব্যাপী অনুসন্ধান অংশে সঞ্চালিত হয়, এবং যদি ভাল মান পাওয়া যায়, স্টেশনগুলি পরবর্তী পুনরাবৃত্তিতে স্থানীয় অনুসন্ধান অংশে স্থানান্তরিত হয়।অ্যালগরিদমে কিছু পরামিতি রয়েছে: স্কাউট মৌমাছির সংখ্যা (n), স্থানীয় অনুসন্ধান সাইটের সংখ্যা (m), অভিজাত সাইটের সংখ্যা (e), অভিজাত সাইটগুলিতে ফরেজারের সংখ্যা (nep), মধ্যে ফরেজারের সংখ্যা সর্বোত্তম এলাকা।সাইট (এনএসপি), আশেপাশের আকার (এনজিএইচ), এবং পুনরাবৃত্তির সংখ্যা (I)29।BA pseudocode চিত্র 3 এ দেখানো হয়েছে।
অ্যালগরিদম \({g}_{1}(X)\) এবং \({g}_{2}(X)\) এর মধ্যে কাজ করার চেষ্টা করে।প্রতিটি পুনরাবৃত্তির ফলস্বরূপ, সর্বোত্তম মান নির্ধারণ করা হয় এবং সর্বোত্তম মানগুলি পাওয়ার প্রয়াসে এই মানগুলির চারপাশে একটি জনসংখ্যা জড়ো হয়।স্থানীয় এবং বিশ্বব্যাপী অনুসন্ধান বিভাগে বিধিনিষেধ চেক করা হয়।স্থানীয় অনুসন্ধানে, যদি এই কারণগুলি উপযুক্ত হয়, শক্তির মান গণনা করা হয়।যদি নতুন শক্তির মান সর্বোত্তম মানের থেকে বেশি হয়, তাহলে সর্বোত্তম মানটিকে নতুন মান নির্ধারণ করুন।সার্চের ফলাফলে পাওয়া সেরা মানটি বর্তমান উপাদানের থেকে বেশি হলে, নতুন উপাদানটি সংগ্রহে অন্তর্ভুক্ত করা হবে।স্থানীয় অনুসন্ধানের ব্লক ডায়াগ্রাম চিত্র 4 এ দেখানো হয়েছে।
জনসংখ্যা হল BA-তে অন্যতম প্রধান পরামিতি।এটি পূর্ববর্তী গবেষণা থেকে দেখা যায় যে জনসংখ্যার সম্প্রসারণ প্রয়োজনীয় পুনরাবৃত্তির সংখ্যা হ্রাস করে এবং সাফল্যের সম্ভাবনা বাড়ায়।তবে, কার্যকরী মূল্যায়নের সংখ্যাও বাড়ছে।বিপুল সংখ্যক অভিজাত সাইটের উপস্থিতি কার্যকারিতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে না।অভিজাত সাইটের সংখ্যা শূন্য ৩০ না হলে কম হতে পারে।স্কাউট মৌমাছির জনসংখ্যার আকার (n) সাধারণত 30 এবং 100 এর মধ্যে বেছে নেওয়া হয়। এই গবেষণায়, উপযুক্ত সংখ্যা নির্ধারণের জন্য 30 এবং 50 উভয় পরিস্থিতিই চালানো হয়েছিল (সারণী 2)।অন্যান্য পরামিতি জনসংখ্যার উপর নির্ভর করে নির্ধারিত হয়।নির্বাচিত সাইটের সংখ্যা (মি) হল (প্রায়) জনসংখ্যার আকারের 25%, এবং নির্বাচিত সাইটগুলির মধ্যে অভিজাত সাইটের সংখ্যা (ই) হল m এর 25%।মৌমাছিদের খাওয়ানোর সংখ্যা (অনুসন্ধানের সংখ্যা) অভিজাত প্লটের জন্য 100টি এবং অন্যান্য স্থানীয় প্লটের জন্য 30টি বেছে নেওয়া হয়েছিল।প্রতিবেশী অনুসন্ধান হল সমস্ত বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমের মৌলিক ধারণা।এই গবেষণায়, ট্যাপারিং প্রতিবেশী পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল।এই পদ্ধতি প্রতিটি পুনরাবৃত্তির সময় একটি নির্দিষ্ট হারে আশেপাশের আকার হ্রাস করে।ভবিষ্যতের পুনরাবৃত্তিতে, আরও সঠিক অনুসন্ধানের জন্য ছোট আশেপাশের মান30 ব্যবহার করা যেতে পারে।
প্রতিটি দৃশ্যের জন্য, অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমের পুনরুত্পাদনযোগ্যতা পরীক্ষা করার জন্য দশটি পরপর পরীক্ষা করা হয়েছিল।ডুমুর উপর.5 স্কিম 1 এর জন্য টর্শন স্প্রিং অপ্টিমাইজেশনের ফলাফল দেখায়, এবং ডুমুরে।6 – স্কিম 2-এর জন্য। টেস্ট ডেটা টেবিল 3 এবং 4-এও দেওয়া হয়েছে (কম্প্রেশন স্প্রিং-এর জন্য প্রাপ্ত ফলাফল সম্বলিত একটি টেবিল পরিপূরক তথ্য S1-এ রয়েছে)।মৌমাছির জনসংখ্যা প্রথম পুনরাবৃত্তিতে ভাল মূল্যের অনুসন্ধানকে তীব্র করে।দৃশ্যকল্প 1-এ, কিছু পরীক্ষার ফলাফল সর্বাধিকের নীচে ছিল।দৃশ্যকল্প 2-এ, এটি দেখা যায় যে জনসংখ্যা বৃদ্ধি এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক পরামিতিগুলির কারণে সমস্ত অপ্টিমাইজেশান ফলাফল সর্বাধিকের কাছে পৌঁছেছে।এটি দেখা যায় যে দৃশ্যকল্প 2-এর মানগুলি অ্যালগরিদমের জন্য যথেষ্ট।
পুনরাবৃত্তিতে শক্তির সর্বোচ্চ মান প্রাপ্ত করার সময়, অধ্যয়নের জন্য একটি সীমাবদ্ধতা হিসাবে একটি নিরাপত্তা ফ্যাক্টর প্রদান করা হয়।নিরাপত্তা ফ্যাক্টর জন্য টেবিল দেখুন.BA ব্যবহার করে প্রাপ্ত শক্তির মানগুলিকে সারণি 5-এ 5 DOE পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রাপ্তদের সাথে তুলনা করা হয়েছে। (তৈরি করার সহজতার জন্য, টর্শন স্প্রিং-এর বাঁক (N) সংখ্যা 4.88 এর পরিবর্তে 4.9, এবং বিচ্যুতি (xd) ) কম্প্রেশন স্প্রিং-এ 7.99 মিমি-এর পরিবর্তে 8 মিমি।) দেখা যায় যে BA ভাল ফলাফল।BA স্থানীয় এবং বিশ্বব্যাপী লুকআপের মাধ্যমে সমস্ত মান মূল্যায়ন করে।এইভাবে তিনি দ্রুত আরও বিকল্প চেষ্টা করতে পারেন।
এই গবেষণায়, অ্যাডামসকে উইং মেকানিজমের গতিবিধি বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করা হয়েছিল।অ্যাডামসকে প্রথমে মেকানিজমের একটি 3D মডেল দেওয়া হয়।তারপর পূর্ববর্তী বিভাগে নির্বাচিত পরামিতিগুলির সাথে একটি স্প্রিং সংজ্ঞায়িত করুন।উপরন্তু, প্রকৃত বিশ্লেষণের জন্য কিছু অন্যান্য পরামিতি সংজ্ঞায়িত করা প্রয়োজন।এগুলি হল শারীরিক পরামিতি যেমন সংযোগ, বস্তুগত বৈশিষ্ট্য, যোগাযোগ, ঘর্ষণ এবং মাধ্যাকর্ষণ।ব্লেড শ্যাফ্ট এবং বিয়ারিংয়ের মধ্যে একটি সুইভেল জয়েন্ট রয়েছে।5-6টি নলাকার জয়েন্ট রয়েছে।5-1 স্থির জয়েন্ট আছে।মূল অংশটি অ্যালুমিনিয়াম উপাদান দিয়ে তৈরি এবং স্থির।বাকি অংশগুলির উপাদান ইস্পাত।উপাদানের ধরনের উপর নির্ভর করে ঘর্ষণ সহগ, যোগাযোগের কঠোরতা এবং ঘর্ষণ পৃষ্ঠের অনুপ্রবেশের গভীরতা নির্বাচন করুন।(স্টেইনলেস স্টীল AISI 304) এই গবেষণায়, গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটার হল উইং মেকানিজমের খোলার সময়, যা 200 ms এর কম হতে হবে।অতএব, বিশ্লেষণের সময় উইং খোলার সময় নজর রাখুন।
অ্যাডামসের বিশ্লেষণের ফলস্বরূপ, উইং মেকানিজমের খোলার সময় হল 74 মিলিসেকেন্ড।1 থেকে 4 পর্যন্ত গতিশীল সিমুলেশনের ফলাফল চিত্র 7 এ দেখানো হয়েছে। চিত্রের প্রথম ছবি।5 হল সিমুলেশন শুরুর সময় এবং ডানাগুলি ভাঁজ করার জন্য অপেক্ষার অবস্থানে রয়েছে।(2) 40ms পরে ডানার অবস্থান দেখায় যখন ডানা 43 ডিগ্রি ঘোরে।(3) 71 মিলিসেকেন্ড পরে উইং এর অবস্থান দেখায়।এছাড়াও শেষ ছবিতে (4) ডানার বাঁক এবং খোলা অবস্থানের শেষ দেখায়।গতিশীল বিশ্লেষণের ফলস্বরূপ, এটি দেখা গেছে যে উইং খোলার প্রক্রিয়াটি 200 ms এর লক্ষ্য মানের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট।এছাড়াও, স্প্রিংস আকার দেওয়ার সময়, সাহিত্যে প্রস্তাবিত সর্বোচ্চ মান থেকে সুরক্ষা সীমা নির্বাচন করা হয়েছিল।
সমস্ত নকশা, অপ্টিমাইজেশান এবং সিমুলেশন অধ্যয়ন সমাপ্তির পরে, প্রক্রিয়াটির একটি প্রোটোটাইপ তৈরি এবং সংহত করা হয়েছিল।তারপর সিমুলেশন ফলাফল যাচাই করার জন্য প্রোটোটাইপটি পরীক্ষা করা হয়েছিল।প্রথমে মূল শেলটি সুরক্ষিত করুন এবং ডানাগুলি ভাঁজ করুন।তারপরে ডানাগুলিকে ভাঁজ করা অবস্থান থেকে ছেড়ে দেওয়া হয়েছিল এবং ভাঁজ করা অবস্থান থেকে ডানাগুলির ঘূর্ণনের একটি ভিডিও তৈরি করা হয়েছিল।ভিডিও রেকর্ডিংয়ের সময় সময় বিশ্লেষণ করতেও টাইমার ব্যবহার করা হয়েছিল।
ডুমুর উপর.8 1-4 নম্বর ভিডিও ফ্রেম দেখায়।চিত্রের ফ্রেম নম্বর 1 ভাঁজ করা ডানাগুলির মুক্তির মুহূর্তটি দেখায়।এই মুহূর্তটিকে টি0 সময়ের প্রাথমিক মুহূর্ত হিসাবে বিবেচনা করা হয়।ফ্রেম 2 এবং 3 প্রাথমিক মুহুর্তের পরে 40 ms এবং 70 ms ডানার অবস্থান দেখায়।ফ্রেম 3 এবং 4 বিশ্লেষণ করার সময়, এটি দেখা যায় যে ডানার চলাচল t0 এর পরে 90 ms স্থিতিশীল হয় এবং উইং খোলার কাজ 70 এবং 90 ms এর মধ্যে সম্পন্ন হয়।এই পরিস্থিতির মানে হল যে সিমুলেশন এবং প্রোটোটাইপ পরীক্ষা উভয়ই প্রায় একই উইং ডিপ্লয়মেন্ট সময় দেয় এবং ডিজাইনটি মেকানিজমের কর্মক্ষমতা প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে।
এই নিবন্ধে, উইং ফোল্ডিং মেকানিজমে ব্যবহৃত টর্শন এবং কম্প্রেশন স্প্রিংগুলি BA ব্যবহার করে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।পরামিতিগুলি কয়েকটি পুনরাবৃত্তির সাথে দ্রুত পৌঁছানো যেতে পারে।টরশন স্প্রিং রেট করা হয়েছে 1075 mJ এবং কম্প্রেশন স্প্রিং 37.24 mJ রেট করা হয়েছে।এই মানগুলি পূর্ববর্তী DOE অধ্যয়নের তুলনায় 40-50% ভাল।বসন্ত প্রক্রিয়ার মধ্যে একত্রিত করা হয় এবং ADAMS প্রোগ্রামে বিশ্লেষণ করা হয়।যখন বিশ্লেষণ করা হয়, তখন দেখা গেছে যে ডানাগুলি 74 মিলিসেকেন্ডের মধ্যে খোলে।এই মানটি প্রজেক্টের 200 মিলিসেকেন্ডের লক্ষ্যের চেয়ে অনেক কম।পরবর্তী পরীক্ষামূলক গবেষণায়, টার্ন-অন সময় প্রায় 90 মিসে মাপা হয়েছিল।বিশ্লেষণের মধ্যে এই 16 মিলিসেকেন্ডের পার্থক্যটি সফ্টওয়্যারে মডেল না করা পরিবেশগত কারণগুলির কারণে হতে পারে।এটা বিশ্বাস করা হয় যে গবেষণার ফলে প্রাপ্ত অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম বিভিন্ন বসন্ত ডিজাইনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
বসন্ত উপাদান পূর্বনির্ধারিত ছিল এবং অপ্টিমাইজেশান একটি পরিবর্তনশীল হিসাবে ব্যবহার করা হয়নি.যেহেতু বিমান এবং রকেটে বিভিন্ন ধরণের স্প্রিং ব্যবহার করা হয়, তাই ভবিষ্যতে গবেষণায় সর্বোত্তম স্প্রিং ডিজাইন অর্জনের জন্য বিভিন্ন উপকরণ ব্যবহার করে অন্যান্য ধরণের স্প্রিং ডিজাইন করতে BA প্রয়োগ করা হবে।
আমরা ঘোষণা করি যে এই পাণ্ডুলিপিটি আসল, পূর্বে প্রকাশিত হয়নি এবং বর্তমানে অন্য কোথাও প্রকাশের জন্য বিবেচনা করা হচ্ছে না।
এই গবেষণায় উত্পন্ন বা বিশ্লেষণ করা সমস্ত ডেটা এই প্রকাশিত নিবন্ধে [এবং অতিরিক্ত তথ্য ফাইল] অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।
মিন, জেড., কিন, ভিকে এবং রিচার্ড, এলজে এয়ারক্রাফ্ট আমূল জ্যামিতিক পরিবর্তনের মাধ্যমে এয়ারফয়েল ধারণার আধুনিকীকরণ।আইইএস জে পার্ট এ সভ্যতা।যৌগপ্রকল্প3(3), 188-195 (2010)।
সূর্য, জে., লিউ, কে. এবং ভূষণ, বি. বিটলের পশ্চাদ্দেশের একটি ওভারভিউ: গঠন, যান্ত্রিক বৈশিষ্ট্য, প্রক্রিয়া এবং জৈবিক অনুপ্রেরণা।জে মেচা।আচরণ.জৈবচিকিৎসা বিজ্ঞান.মাতৃশিক্ষায়তন.94, 63–73 (2019)।
চেন, জেড., ইউ, জে., ঝাং, এ., এবং ঝাং, এফ. একটি হাইব্রিড চালিত আন্ডারওয়াটার গ্লাইডারের জন্য একটি ফোল্ডিং প্রপালশন মেকানিজমের নকশা এবং বিশ্লেষণ৷ওশান ইঞ্জিনিয়ারিং 119, 125–134 (2016)।
কার্তিক, এইচএস এবং পৃথ্বী, কে. একটি হেলিকপ্টার অনুভূমিক স্টেবিলাইজার ফোল্ডিং মেকানিজমের ডিজাইন এবং বিশ্লেষণ।অভ্যন্তরীণ জে. ইং.স্টোরেজ ট্যাঙ্ক।প্রযুক্তি(IGERT) 9(05), 110–113 (2020)।
Kulunk, Z. এবং Sahin, M. একটি পরীক্ষার নকশা পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি ভাঁজ করা রকেট উইং ডিজাইনের যান্ত্রিক পরামিতিগুলির অপ্টিমাইজেশন।অভ্যন্তরীণ জে মডেল।অপ্টিমাইজেশান9(2), 108–112 (2019)।
কে, জে., উ, জেডওয়াই, লিউ, ওয়াইএস, জিয়াং, জেড এবং হু, এক্সডি ডিজাইন মেথড, পারফরম্যান্স স্টাডি এবং কম্পোজিট কয়েল স্প্রিংসের উত্পাদন প্রক্রিয়া: একটি পর্যালোচনা।রচনা করা.যৌগ252, 112747 (2020)।
তক্তক এম., ওমহেনি কে., আলুই এ., দাম্মাক এফ. এবং খদ্দর এম. কয়েল স্প্রিংসের গতিশীল নকশা অপ্টিমাইজেশন।শব্দের জন্য আবেদন করুন।77, 178-183 (2014)।
প্যারেডস, এম., সার্টর, এম., এবং মাসকেল, কে. টেনশন স্প্রিংসের নকশা অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি পদ্ধতি।কম্পিউটারপদ্ধতির প্রয়োগ।পশমপ্রকল্প191(8-10), 783-797 (2001)।
Zebdi O., Bouhili R. এবং Trochu F. বহুমুখী অপ্টিমাইজেশান ব্যবহার করে যৌগিক হেলিকাল স্প্রিংসের সর্বোত্তম নকশা।জে. রেইনফ।প্লাস্টিকরচনা করা.28 (14), 1713-1732 (2009)।
Pawart, HB এবং Desale, DD অপ্টিমাইজেশান অফ ট্রাইসাইকেল ফ্রন্ট সাসপেনশন কয়েল স্প্রিংস।প্রক্রিয়াপ্রস্তুতকারক20, 428–433 (2018)।
Bahshesh M. এবং Bahshesh M. কম্পোজিট স্প্রিংস সহ স্টিলের কয়েল স্প্রিংসের অপ্টিমাইজেশন।অভ্যন্তরীণ J. মাল্টিডিসিপ্লিনারিবিজ্ঞান.প্রকল্প3(6), 47–51 (2012)।
চেন, এল. এট আল।কম্পোজিট কয়েল স্প্রিংসের স্থির এবং গতিশীল কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করে এমন একাধিক পরামিতি সম্পর্কে জানুন।জে. মার্কেট।স্টোরেজ ট্যাঙ্ক।20, 532-550 (2022)।
ফ্র্যাঙ্ক, জে. কম্পোজিট হেলিকাল স্প্রিংসের বিশ্লেষণ এবং অপ্টিমাইজেশন, পিএইচডি থিসিস, স্যাক্রামেন্টো স্টেট ইউনিভার্সিটি (2020)।
গু, জেড., হাউ, এক্স. এবং ইয়ে, জে. পদ্ধতির সংমিশ্রণ ব্যবহার করে ননলাইনার হেলিকাল স্প্রিংস ডিজাইন ও বিশ্লেষণ করার পদ্ধতি: সীমিত উপাদান বিশ্লেষণ, ল্যাটিন হাইপারকিউব সীমিত স্যাম্পলিং, এবং জেনেটিক প্রোগ্রামিং।প্রক্রিয়াপশম ইনস্টিটিউট।প্রকল্পসিজে মেচা।প্রকল্পবিজ্ঞান.235(22), 5917–5930 (2021)।
Wu, L., et al.অ্যাডজাস্টেবল স্প্রিং রেট কার্বন ফাইবার মাল্টি-স্ট্র্যান্ড কয়েল স্প্রিংস: একটি ডিজাইন এবং মেকানিজম স্টাডি।জে. মার্কেট।স্টোরেজ ট্যাঙ্ক।9(3), 5067–5076 (2020)।
পাতিল ডিএস, মাংরুলকার কেএস এবং জগতাপ এসটি কম্প্রেশন হেলিকাল স্প্রিংসের ওজন অপ্টিমাইজেশান।অভ্যন্তরীণ জে. ইনোভ।স্টোরেজ ট্যাঙ্ক।মাল্টিডিসিপ্লিনারি।2(11), 154–164 (2016)।
রাহুল, এমএস এবং রমেশকুমার, কে. বহুমুখী অপ্টিমাইজেশান এবং অটোমোটিভ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য কয়েল স্প্রিংসের সংখ্যাসূচক সিমুলেশন।মাতৃশিক্ষায়তন.আজ প্রক্রিয়া।46, 4847–4853 (2021)।
বাই, জেবি এট আল।সর্বোত্তম অনুশীলন সংজ্ঞায়িত করা - জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যৌগিক হেলিকাল স্ট্রাকচারের সর্বোত্তম নকশা।রচনা করা.যৌগ268, 113982 (2021)।
শাহিন, আই., ডর্টারলার, এম., এবং গোকচে, এইচ. কম্প্রেশন স্প্রিং ডিজাইনের ন্যূনতম ভলিউমের অপ্টিমাইজেশনের উপর ভিত্তি করে 灰狼 অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি ব্যবহার করে, গাজী জে. ইঞ্জিনিয়ারিং সায়েন্স, 3(2), 21–27 ( 2017)।
Aye, KM, Foldy, N., Yildiz, AR, Burirat, S. এবং Sait, SM Metaheuristics ক্র্যাশ অপ্টিমাইজ করতে একাধিক এজেন্ট ব্যবহার করে।অভ্যন্তরীণ J. Veh.ডিসেম্বর80(2-4), 223-240 (2019)।
Yildyz, AR এবং Erdash, MU নতুন হাইব্রিড Taguchi-salpa গ্রুপ অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম বাস্তব প্রকৌশল সমস্যার নির্ভরযোগ্য ডিজাইনের জন্য।মাতৃশিক্ষায়তন.পরীক্ষা63(2), 157–162 (2021)।
Yildiz BS, Foldi N., Burerat S., Yildiz AR এবং Sait SM একটি নতুন হাইব্রিড ঘাসফড়িং অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম ব্যবহার করে রোবোটিক গ্রিপার মেকানিজমের নির্ভরযোগ্য নকশা।বিশেষজ্ঞপদ্ধতি.38(3), e12666 (2021)।