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Enregistrement W4401323478 · doi:10.3390/biomimetics9080471

Towards Design Optimization of Compliant Mechanisms: A Hybrid Pseudo-Rigid-Body Model–Finite Element Method Approach and an Accurate Empirical Compliance Equation for Circular Flexure Hinges

2024· article· en· W4401323478 sur OpenAlexafffundabout
Masoud Kabganian, Seyed M. Hashemi

Notice bibliographique

RevueBiomimetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMorphingCompliant mechanismHingeFinite element methodAerospaceFlexibility (engineering)TrussEngineeringStructural engineeringMechanical engineeringMechanism (biology)Computer scienceAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovative designs such as morphing wings and terrain adaptive landing systems are examples of biomimicry and innovations inspired by nature, which are actively being investigated by aerospace designers. Morphing wing designs based on Variable Geometry Truss Manipulators (VGTMs) and articulated helicopter robotic landing gear (RLG) have drawn a great deal of attention from industry. Compliant mechanisms have become increasingly popular due to their advantages over conventional rigid-body systems, and the research team led by the second author at Toronto Metropolitan University (TMU) has set their long-term goal to be exploiting these systems in the above aerospace applications. To gain a deeper insight into the design and optimization of compliant mechanisms and their potential application as alternatives to VGTM and RLG systems, this study conducted a thorough analysis of the design of flexible hinges, and single-, four-, and multi-bar configurations as a part of more complex, flexible mechanisms. The investigation highlighted the flexibility and compliance of mechanisms incorporating circular flexure hinges (CFHs), showcasing their capacity to withstand forces and moments. Despite a discrepancy between the results obtained from previously published Pseudo-Rigid-Body Model (PRBM) equations and FEM-based analyses, the mechanisms exhibited predictable linear behavior and acceptable fatigue testing results, affirming their suitability for diverse applications. While including additional linkages perpendicular to the applied force direction in a compliant mechanism with N vertical linkages led to improved factors of safety, the associated increase in system weight necessitates careful consideration. It is shown herein that, in this case, adding one vertical bar increased the safety factor by 100N percent. The present study also addressed solutions for the precise modeling of CFHs through the derivation of an empirical polynomial torsional stiffness/compliance equation related to geometric dimensions and material properties. The effectiveness of the presented empirical polynomial compliance equation was validated against FEA results, revealing a generally accurate prediction with an average error of 1.74%. It is expected that the present investigation will open new avenues to higher precision in the design of CFHs, ensuring reliability and efficiency in various practical applications, and enhancing the optimization design of compliant mechanisms comprised of such hinges. A specific focus was put on ABS plastic and aluminum alloy 7075, as they are the materials of choice for non-load-bearing and load-bearing structural components, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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