Les fixations sont des composants importants d’un système mécanique et leurs performances ont un impact important sur la sécurité, la stabilité et la fiabilité de l’ensemble du système mécanique. Avec l’évolution de la technologie, l’optimisation de la conception et la réponse à la méthode de surface est devenue une approche clé pour améliorer les performances des fixations. Cet article décrit comment optimiser la conception des fixations en utilisant la méthode de la surface de réponse et analyse ses résultats.
Méthode et étapes
Variables de conception
Tout d’abord, les variables de conception doivent être clairement définies. Dans le cas des fixations, les variables de conception peuvent inclure le diamètre, la longueur, l’épaisseur de la paroi, les matériaux, etc. Pour faciliter les calculs et les analyses, il est courant de simplifier ces variables de conception et de finaliser les principales variables de conception.
Construire une surface réactive
La construction d’une surface de réponse est l’étape centrale de la méthode de la surface de réponse. A ce stade, il est nécessaire d’obtenir des données de réponse pour différentes variables de conception par des méthodes expérimentales et d’utiliser ces données pour établir un modèle mathématique décrivant les relations fonctionnelles entre les variables de conception et les réponses. Les modèles mathématiques couramment utilisés incluent les polynômes, les réseaux de neurones, etc.
Définir les objectifs d’optimisation
L’objectif d’optimisation est la clé de la conception optimale des fixations et doit être déterminé en fonction des besoins réels. Par exemple, l’optimisation peut viser à minimiser le poids des fixations, à améliorer leur résistance ou à réduire les coûts de fabrication, etc.
Optimisation avec des surfaces sensibles
Après avoir obtenu la surface de réponse, elle peut être comparée à l’objectif d’optimisation. La conception optimale des fixations est obtenue en ajustant les variables de conception de manière à ce que la réponse atteinde la valeur optimale.
Analyse des résultats
En répondant à la méthode de la surface, nous pouvons obtenir une solution optimisée pour la conception des fixations. Ce schéma a été obtenu en ajustant plusieurs variables de conception avec un degré élevé de crédibilité et de prévisibilité.
Lors de l’analyse des résultats d’optimisation, les points suivants doivent être pris en compte:
Le plus fort: le plus fort est le point dans l’espace de conception qui amène la réponse à une valeur optimale. Par les meilleurs avantages, nous pouvons arriver à une solution optimisée pour la conception des fixations.
Point de satisfaction: le point de satisfaction se réfère à la solution de conception sous-optimale qui peut être atteinte après avoir pris en compte des facteurs tels que la fabrication et l’assemblage réels. Le choix des points de satisfaction doit tenir compte de la situation réelle et du jugement du concepteur.
Convergence: la convergence signifie que les résultats d’optimisation convergent progressivement vers une valeur ou une région à mesure que le nombre d’itérations augmente. Si la convergence est bonne, l’algorithme d’optimisation fonctionne; Si la convergence est faible, il peut être nécessaire de réajuster les algorithmes ou les variables de conception.
Cet article décrit une méthode de conception optimale des fixations basée sur la méthode de la surface de réponse. De cette façon, nous pouvons arriver à une solution optimisée pour la conception des fixations, les analyser et les évaluer. Les conclusions obtenues sont importantes pour améliorer les performances des fixations, réduire les coûts de fabrication et raccourcir les cycles de développement des produits.
À l’avenir, on peut s’attendre à ce que la conception optimisée des fixations aboutirait à des solutions plus efficaces et plus précises à mesure que la technologie informatique et les méthodes d’optimisation numérique évoluent. En outre, en intégrant des connaissances multidisciplinaires dans le processus d’optimisation, les futures conceptions optimales de fixations seront en mesure de mieux tenir compte de l’impact de nombreux facteurs complexes sur les performances, ce qui permettra d’obtenir des solutions de conception plus optimales.
