Diseño de bisagra de servicio pesado con un gran ángulo de rotación basado en la optimización de enjambre de partículas_inge saber

Las bisagras son componentes esenciales en dispositivos mecánicos, lo que permite el movimiento y la rotación. Mientras que varios tipos de bisagras se han utilizado ampliamente en las industrias, como las bisagras rotativas, las bisagras de hooke, las bisagras esféricas, los cilindros hidráulicos y los pares de tuercas de tornillo de bola, todavía tienen ciertas limitaciones. Por ejemplo, bajo cargas pesadas, las bisagras tradicionales deben ser gruesas para cumplir con los requisitos de rigidez. Además, en casos especiales donde el espacio es limitado y las cargas son grandes, las bisagras tradicionales pueden tener dificultades para cumplir su función.

Como resultado, ha habido un creciente interés en investigar nuevos diseños de bisagras. El algoritmo de optimización del enjambre de partículas (PSO), un tipo de algoritmo de inteligencia enjambre, ha ganado un desarrollo y aplicación significativos en los campos de ingeniería. Este algoritmo utiliza el comportamiento de los grupos de aves que vuelan para alimentos para lograr soluciones óptimas en espacios complejos a través de la colaboración y la competencia entre las personas. Los algoritmos de PSO son altamente eficientes, fáciles de implementar y se utilizan ampliamente en la práctica de ingeniería. El proceso básico de un algoritmo PSO incluye inicialización, vuelo de partículas y determinación de resultados. El algoritmo comienza generando aleatoriamente una población inicial de partículas, que se mueven dentro de la región factible. Al calcular el valor de aptitud de cada partícula, el algoritmo determina la nueva dirección de movimiento y la velocidad de cada partícula. Durante cada ronda de movimiento de partículas, la partícula óptima y la partícula óptima histórica tienen una mayor influencia en la siguiente ronda de movimiento. Después de múltiples iteraciones, el algoritmo obtiene la solución óptima.

El rendimiento de convergencia del algoritmo PSO se ha mejorado al introducir pesos de inercia, según lo propuesto por Shi y Eberhart. La ecuación de evolución de las partículas involucra varios componentes, incluida la inercia, la cognición y la cooperación social. Los parámetros del algoritmo, como la velocidad de las partículas y el número de iteraciones, pueden ajustarse en función de requisitos específicos. Los algoritmos de PSO se han convertido en un algoritmo de optimización inteligente ampliamente utilizado en aplicaciones de ingeniería y, a menudo, superan los algoritmos genéticos. Sin embargo, los algoritmos de PSO aún enfrentan desafíos, como la convergencia prematura. Por lo tanto, ha habido una investigación significativa dedicada a mejorar el algoritmo PSO y abordar sus limitaciones.

En el contexto del diseño de la bisagra, los requisitos del proyecto incluyen una capacidad de carga de 3 toneladas y un ángulo de rotación de ± 90 grados, con dimensiones que no superan 2000 mm x 500 mm x 1000 mm. Para cumplir con estos requisitos, el mecanismo 2RPR se selecciona como mecanismo de bisagra. Este mecanismo consiste en un par giratorio y un par en movimiento, que ofrece alta rigidez, ajuste de errores y capacidades de compensación. Además, el mecanismo es simétrico, lo que permite una fácil instalación y mantenimiento.

Durante el proceso de diseño de optimización, el ángulo de rotación y los requisitos de tamaño se cumplen aplicando restricciones geométricas. Sin embargo, el desafío clave radica en garantizar que el mecanismo tenga excelentes capacidades de transmisión de fuerza. Esto generalmente se logra estableciendo un ángulo de transmisión mínimo para el mecanismo.

Para analizar la transmisión de la fuerza, la varilla se selecciona como objeto de análisis. Suponiendo una masa de carga de M y una distancia de D entre su centro de masa y el par de rotación, se examina la fuerza ejercida sobre la varilla. Al considerar los ángulos entre las fuerzas y la varilla, así como el ángulo entre la barra y el eje X, se deriva una ecuación de balance de fuerza. Esta ecuación garantiza las capacidades de transmisión de fuerza del mecanismo.

Según los resultados del análisis, el par móvil está diseñado en consecuencia. Se selecciona preliminarmente un modelo de cilindro eléctrico, GSX40-1201, teniendo en cuenta las dimensiones de accidente cerebrovascular, empuje y axial. Otros factores, como el tamaño del componente, también se consideran en el diseño final. Se eligen cojinetes deslizantes hechos de bronce de aluminio para cada par giratorio, considerando su alta capacidad de carga y requisitos de precisión. Los componentes principales están hechos de acero de aleación de 35crmnsia, que ofrece alta resistencia a la tracción y módulo elástico.

Al finalizar el diseño mecánico, se establece un modelo CAD para visualizar el diseño final. El algoritmo de optimización del enjambre de partículas ha optimizado con éxito el diseño de la bisagra de alta resistencia de ángulo de rotación, asegurando que cumpla con todos los requisitos de diseño.

En conclusión, el algoritmo de optimización del enjambre de partículas ha demostrado ser efectivo para optimizar el diseño de una bisagra de alto nivel de rotación. A través de una configuración y análisis cuidadosos, se logró el diseño óptimo del mecanismo 2RPR. El diseño mecánico, incluida la selección de componentes y materiales, se completó con éxito. El modelo CAD proporciona una representación visual del diseño final. En general, los algoritmos de optimización del enjambre de partículas ofrecen una herramienta valiosa para el diseño eficiente y efectivo de las bisagras y contribuyen a mejorar el rendimiento y la funcionalidad de los dispositivos mecánicos en diversas industrias.

Referencias:

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