Optimization Acceleration and Contact Force of Space Slider-Crank Mechanism with Spherical Clearance Joints
Notice bibliographique
Résumé
Clearance always exists in revolute kinematic joints and spherical joints due to manufacturing, assembly, wear, etc., Proper clearance helps the mechanism operate smoothly.However, the friction inside the joint causes the joint clearance to increase, resulting in mechanical vibrations.These are demonstrated through the analysis of the dynamics of the spatial slider crank mechanism using Rigid dynamics.in ANSYS.To ensure smooth operation of the space slider crank mechanism.It is necessary to select the length of the crank, the revolute and ball joint clearances, the friction coefficient inside the kinematic joint and the crank driving speed.Because these design parameters all affect the slider acceleration and the contact force within revolute and clearance ball joints.To do this, the Grey-Taguchi method is proposed.From the results of the rigid dynamics analysis of the spatial slider crank mechanism, it has been proven that increasing the design variables causes the acceleration and contact force to increase significantly, causing instability for the crank mechanism.space slider.The grey relational analysis -Taguchi optimization results also confirm this.The results of grey relational Analysis-Taguchi method achieved the optimal acceleration of the slider and the optimal contact force in the revolute joint of the space slider crank mechanism being 32.72 m/s 2 and 1.3452 kN, respectively.To increase the reliability of this optimization method, decision-making methods with multiple criteria or multiple objectives are also applied, such as the TOPSIS method, the SAW method and the WASPAS method.The results of these methods confirm the same results as the Grey-Taguchi method.The optimal results were chosen the space slider crank mechanism model with crank size, friction coefficient, revolute joint and ball joint clearance sizes and crank driving speed 80 mm, 0.01, 0.1 mm and 800 rpm, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».