ヒンジ付きFを使用して、ヒンジ付きの4バーメカニズムの基本タイプを決定するための詳細なソリューション
相対運動と相対サイズとコネクティングロッドの位置と4バーの運動系チェーンの位置との関係の分析を拡大すると、決定的な観察結果を引き出すために、さまざまなシナリオをさらに調べることができます。 各ロッドの相対サイズと位置を考慮することにより、想定されるフレームワーク内のさまざまな基本タイプのメカニズムの解を決定できます。
相対サイズの関係は、3つのケースに分けることができます。 最初のケースでは、「AD < bc" and a and b are adjacent bars, we can take the shortest bar (a) as the reference member and analyze its relative motion with the two adjacent bars. Since "a < b" and "c < d", we can conclude that rod a can be straightened and collinear with the two adjacent rods. In other words, a can overlap and be aligned with the neighboring rods.
このオーバーラップ条件を確立するには、次の不平等を保持する必要があります：「D + C> B + A」。 これは、与えられた条件と一致する「d> c + a」を意味します。 さらに、同様の推論を使用して、Aが反対側の隣接するロッド（C）と重複して共線的にすることができることを証明できます。 したがって、最短のバー（A）の反対側の極（BまたはC）は、180°未満の角度で2つの隣接する極に対してのみスイングできます。 これは、スイング角が180°未満に制限されているが、50°を超える（条件による）ことを意味します。
2番目のケースでは、AとBが反対の極の場合、最初のケースと同じ方法を適用して、最短のバー（a）が2つの隣接するバーに対しても回転できることを実証できます。 したがって、このシナリオの議論を省略できます。
3番目のケースでは、最長のバー（D）と2つの隣接するバーの間の相対的な動きを検討します。 既知の条件から、「d> b + ac」と「d> e + ab」を推測できます。 これは、ロッドDを2つの隣接するロッドとまっすぐにして共線的にできないことを意味します。 さらに、Dが隣接するロッドと重複して共線的になる可能性がある場合、「d + c> b + a」および「d + a> b + c」（与えられた条件と矛盾する）があります。 したがって、ロッドDはオーバーラップして隣接するロッドと一致することはできないと結論付けます。 このシナリオでは、両方のスイングの角度が180°未満に制限されています。
第1、2番目、および3番目のケースからの結論を組み合わせることで、「広告の条件下でそれを要約できます。 < bc", regardless of the various positions, the shortest bar (a) and the second adjacent bar (b) can rotate relative to each other for a whole circle. However, the opposite pole (b or c) and the two adjacent poles of the shortest bar can only swing relative to each other, with the relative swing angle being less than 180°.
このタイプの4バーキネマティックチェーンの2つのヒンジ付きロッド間の相対的な動きを明確にすることにより、参照フレームとしてロッドを選択することにより、メカニズムのタイプを簡単に決定できます。 たとえば、隣接する側の最短のロッド（a）がフレームとして使用される場合、クランクロッカーメカニズムが得られます。 一方、最短のロッドの反対側がフレームとして使用される場合、ダブルロッカーメカニズムが得られます。 ロッカーは、後者の場合、ラックまたはラックの延長ラインとの位置にスイングすることができず、スイング角は180°未満でなければならないことに注意することが重要です。
結論として、ヒンジ付きの4バーの運動鎖での接続ロッドの相対的な動き、相対サイズ、および相対位置の関係の分析を通じて、メカニズムのタイプとその制限を決定できます。 これらの原則を理解することにより、エンジニアと設計者は、特定のアプリケーションのさまざまな種類のメカニズムを開発および最適化できます。
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