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Optimization for a Flexure Hinge Using an Effective Hybrid Approach of Fuzzy Logic and Moth-Flame Optimization AlgorithmOptimización de una bisagra de flexión mediante un enfoque híbrido eficaz de lógica difusa y algoritmo de optimización de llama de polilla

Resumen

La bisagra de flexin es un elemento crtico en el posicionador de un probador de nanoindentacin. Para que funcione eficazmente, una bisagra de flexin adecuada debe cumplir simultneamente mltiples objetivos, entre ellos el desplazamiento del eje de rotacin, el factor de seguridad y la desviacin angular. El objetivo principal de este artculo era ilustrar un mtodo hbrido del mtodo Taguchi, la lgica difusa, el mtodo de superficie de respuesta y el algoritmo de optimizacin Moth-flame para resolver la optimizacin del diseo de una bisagra de flexin con el fin de mejorar las tres caractersticas de calidad de la bisagra de flexin. En primer lugar, se comparan cuatro bisagras de flexin comunes para buscar la ms adecuada. En segundo lugar, se recopilan experimentos numricos mediante el software detasFlex basado en Taguchi. En tercer lugar, se transfieren tres funciones objetivo en seal a ruidos para eliminar las diferencias unitarias. Posteriormente, se propone una modelizacin difusa para interpolar estas tres funciones objetivo en una funcin objetivo integrada. Se construye una ecuacin de regresin integrada utilizando el mtodo de superficie de respuesta. Por ltimo, se optimiza la bisagra de flexin mediante el algoritmo de optimizacin Moth-flame. Los resultados muestran que el desplazamiento del eje de rotacin es de 10,94410mm, el factor de seguridad alto es de 2,993, y la desviacin angular es de 52,005810rad. Las comprobaciones concuerdan adecuadamente con los resultados previstos. Tambin se realiza un anlisis de varianza y un anlisis de sensibilidad para identificar los efectos y las contribuciones significativas de las variables de entrada en la funcin objetivo integrada. Adems, empleando la prueba de rangos con signo de Wilcoxon y la prueba de Friedman, los resultados constatan que el dominio del mtodo propuesto presenta ms ventajas que el algoritmo ASO y el AG. Los resultados de esta investigacin proporcionan un enfoque beneficioso para llevar a cabo complicados problemas ptimos multiobjetivo.

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