Genetic algorithms have an effective search technique in a predefined research space based on natural selection theory. They use the same combination of selection, recombination, and mutation to evolve a solution to a problem. In this study, it has been demonstrated how to determine the optimal diameter, sheet thickness, and sheet width in riveted joints by means of genetic algorithms (GA). In this study the optimization of objective function for the variables in predetermined limit ranges was applied. Since the algorithms developed by this way are based on a principle to find out the best within a range like genetic process, it is becoming possible to predict the most suitable values for riveted junction dimensions in the defined limit range. The algorithms were restrained considering rivet diameter, thickness and width of the sheet, shear strength, tensile strength, and tear hazard of the sheet.
In this study selection of optimum module, shaft diameter and rolling bearing for conical gear has been done using genetic algorithm (GA). GA, is a novel stochastic method of optimization. GAs are based on the principles of natural selection and evolutionary theory. Objective function was optimized for the design variables between determined boundary values. The GA was constrained by taking into account the power, moment, velocity, wall thickness and bearing distances. Tooth strength and surface crush were considered to be design constraints for module optimization. The other algorithm constraints are maximum bending and torsion moments for shaft optimization, and working life for bearing optimization.
In the present study, dimensional optimization of screw system elements, like shaft diameter, arm length and nut height, has been performed by tensile, torsional, and shear strength calculations via genetic algorithm. Genetic algorithm has been used to minimize the objective function work with the idea of natural selection. The volume of the designed screw device has been defined as the object function. The limit function is composed of the total stresses affecting the screw system. The algorithm was set up in this way, due to the fact that it relies on the principle of finding the best in a genetic process. Values of the variables within the limiting intervals ensure that the screw device has an optimum size.
ÖzBu çalışmada, genetik algoritma yoluyla bindirmeli tip kaynaklı bağlantıların, normal kesme ve momentli kesme gerilimleri için en uygun kaynak kalınlığı seçimi yapılmıştır. Belirlenen sınır aralıklarındaki değişkenlerin amaç fonksiyonunu minimum yapmak hedeflenmiştir. Kaynaklı bağlantının yükleme şekline göre, mukavemet hesapları dâhilinde en uygun değerler elde edilmiştir. Makine elemanları mukavemet hesapları bu tür algoritmalar kullanılarak boyutlandırma optimizasyonuna gidilmektedir. Bu şekilde geliştirilmiş olan algoritma, bir genetik süreç gibi en iyiyi bulma ilkesine dayanmaktadır. Değişkenlerin aldıkları değerler bağlantının boyutlarını sınır aralıklarında olmasını sağlamıştır. Genetik algoritmalar, amaç fonksiyonu değişkenlerini en aza indirmede kullanılmıştır Anahtar Kelimeler"Genetik Algoritma, Kaynak Kalınlığı, Bindirmeli Kaynak." AbstractIn this study, using genetic algorithm the selection of optimum welded joints for normal cutting and momentum shear strength was used. In order to find the minimization of the objective functions with respect to variables in a specified range, the optimization within the strength calculations of the overlapped types of welded joints for normal cutting and momentum shear strength was obtained. The algorithm developed in this way, as it is based on finding the best principle of obtaining the values with respect to variables in a specified range, would optimize the thickness of the overlapped types of welded joints. Key WordsGenetic algorithm, thickness of the welded joint, overlapped types of welded joints 1.GİRİŞMühendislik problemlerinin çözümünde birçok sayısal çözümleme teknikleri kullanılmaktadır. Bu çözüm tekniklerinde, fonksiyona bir değer atayarak çözüm süreci başlatılır ve duruma göre değerler değiştirilerek en iyiye doğru gidilir. Ancak çözüm uzayının büyüklüğü nedeniyle karmaşık problemlerin bu metotlar kullanılarak çözülmesi oldukça fazla zaman gerektirmektedir (Mendi vd., 2008). Kaynaklı bağlantı mukavemet hesaplarında, kaynak tipine bağlı olarak kaynağın maruz kaldığı yükleme tipi sonucunda, çekme, basma, kesme ve momentli kesme (burulma) gerilimleri bulunmaktadır (Akkurt, 2000). Böylece kaynak kalınlığı ve kaynaklama boyunun yeterli olduğu kanaatine varılmaktadır. Bu tür hesaplamalar için, bilgisayar yardımıyla çeşitli algoritma ve programların kullanılması günümüz teknolojisi ve rekabet koşullarında gereklilik olmaktadır. Bu çalışmada, kaynaklı bağlantıların hesaplanmasında, son zamanlarda çok sık başvurulan optimizasyon tekniği olan genetik algoritma (GA)
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.