Phát triển giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi

Chia sẻ: Dạ Thiên Lăng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

Thêm vào BST

Báo xấu

7
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài báo "Phát triển giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi" nghiên cứu một cấu hình mới cho giảm chấn kiểu dòng chảy dùng chất lưu biến từ (Magnetorheological Fluid – MRF). Phương pháp thiết kế truyền thống thường sử dụng cuộn dây để tạo từ trường kích hoạt MRF, dẫn đến kết cấu tổng thể của hệ thống ứng dụng giảm chấn MRF khá phức tạp và tốn kém. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Phát triển giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi

25 Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ học toàn quốc lần thứ XI, Hà Nội, 02-03/12/2022 Phát triển giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi Bùi Quốc Duy1,* và Nguyễn Quốc Hưng2,* 1 Khoa Công nghệ Cơ khí, Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam 2 Khoa Kỹ thuật, Trường Đại học Việt Đức, Thành phố Thủ Dầu Một, Tỉnh Bình Dương, Việt Nam *Email: buiquocduy@iuh.edu.vn, hung.nq@vgu.edu.vn Tóm tắt. Bài báo nghiên cứu một cấu hình mới cho giảm chấn kiểu dòng chảy dùng chất lưu biến từ (Magnetorheological Fluid – MRF). Phương pháp thiết kế truyền thống thường sử dụng cuộn dây để tạo từ trường kích hoạt MRF, dẫn đến kết cấu tổng thể của hệ thống ứng dụng giảm chấn MRF khá phức tạp và tốn kém. Trong cấu hình mới, chúng tôi thay thế cuộn dây kích thích từ tính bằng các nam châm vĩnh cửu được bố trí ở hai đầu hành trình. Rung động càng lớn, càng nhiều MRF được kích hoạt và lực giảm chấn được tạo ra càng lớn. Kết quả là giảm chấn có thể tự thích nghi với kích thích ngoài mà không cần bất kỳ sự điều khiển nào. Với kết cấu gọn nhẹ và kinh tế, khả năng thương mại hóa của sản phẩm được cải thiện đáng kể. Để đạt hiệu quả tốt nhất, thiết kế hình học của giảm chấn MRF tự thích nghi được tối ưu hóa dựa trên phân tích phần tử hữu hạn (FEA), sử dụng phương pháp tối ưu đơn mục tiêu thích ứng (Adaptive Single-Objective – ASO) trong công cụ tối ưu hóa ANSYS. Kết quả mô phỏng sau đó được thảo luận và đánh giá. Từ khóa: adaptive single-objective, giảm chấn, kiểu dòng chảy, MR, tự thích nghi 1. Giới thiệu Trong quá trình thiết kế hệ thống kiểm soát rung động, các nhà nghiên cứu thường phải đối mặt với sự thỏa hiệp giữa các tiêu chí hoạt động xung đột lẫn nhau. Đó có thể là sự thỏa hiệp giữa khả năng giảm rung động ở tần số cộng hưởng và ngăn chặn sự truyền dẫn lực ở tần số cao trong hệ thống treo của máy giặt [1, 2], hoặc giữa khả năng bám mặt đường, ổn định lái và sự thoải mái khi lái trong hệ thống giảm xóc của phương tiện vận chuyển [3, 4]. Trong các hệ thống kiểm soát rung động truyền thống, sự thỏa hiệp thường bị giới hạn bởi kết cấu lò xo và giảm chấn bị động (hệ số giảm chấn không thể thay đổi được). Để khắc phục nhược điểm này, các nhà khoa học đã nghiên cứu các hệ thống giảm chấn chủ động và bán chủ động. So với hệ thống chủ động, hệ thống giảm chấn bán chủ động được ưa thích hơn nhờ cung cấp khả năng cách ly rung động hiệu quả với mức tiêu thụ năng lượng và chi phí thấp hơn. Gần đây, các hệ thống kiểm soát rung động bán chủ động sử dụng vật liệu thông minh MRF đã và đang được nghiên cứu rộng rãi. MRF là một dạng chất lưu thông minh sở hữu các đặc tính độc đáo. Đặc tính lưu biến của MRF (ứng suất chảy, độ nhớt sau khi chảy) có thể được điều khiển hiệu quả bằng cách áp đặt một từ trường vào vùng chứa chất lưu. Dưới ảnh hưởng của từ trường, MRF hóa rắn gây cản trở dòng chảy và độ nhớt biểu kiến của chất lưu được gia tăng. Đáng chú ý là quá trình này có thể được điều khiển thuận nghịch, nhanh chóng và liên tục. Nhờ vậy, MRF được nghiên cứu trong nhiều ứng dụng kỹ thuật như ly hợp [5], phanh [6], van [7], giá treo động cơ [8]. Trong số đó, giảm chấn MRF đã thu hút nhiều sự quan tâm nhờ tiềm năng ứng dụng trong đa dạng các lĩnh vực công nghiệp [9, 10, 11, 12, 13]. Phần lớn các giảm chấn MRF dựa trên nguyên lý hoạt động kiểu dòng chảy. Trong cấu hình này, MRF di chuyển tới lui giữa hai buồng chứa (một buồng “nén” và một buồng “bật nẩy”) thông qua một đường ống kết nối hình xuyến khi piston tịnh tiến. Một hoặc nhiều cuộn dây đồng được quấn quanh lõi piston nhằm tạo mạch từ kín kích hoạt MRF. Lực giảm chấn được sinh ra bởi sự chênh áp giữa hai buồng MRF. Các kết quả nghiên cứu trước đây đã cho thấy tính khả thi của giảm chấn MRF kiểu dòng chảy; tuy nhiên cấu hình truyền thống khá phức tạp bởi yêu cầu các cảm biến, bộ nguồn cấp điện và bộ điều khiển để hoạt động. Điều này làm tăng chi phí thiết kế và hạn chế khả năng thương mại hóa của sản phẩm.
26 Bùi Quốc Duy và Nguyễn Quốc Hưng Từ những nhận định trên, bài báo đề xuất một giảm chấn MRF kiểu dòng chảy mới cho các ứng dụng kiểm soát rung động. Thay cho các cuộn dây kích thích từ tính truyền thống, hai nam châm vĩnh cửu được bố trí ở hai đầu hành trình. Biên độ dao động càng lớn, càng nhiều MRF đi vào vùng từ trường của nam châm và lực giảm chấn sinh ra càng lớn. Bằng cách này, giảm chấn MRF có thể tự thích nghi với kích thích rung động ngoài mà không cần bất kỳ sự điều khiển nào. Việc tối giản kết cấu giúp hệ thống được gọn nhẹ, giảm giá thành và đẩy mạnh khả năng thương mại hóa. Trước tiên, giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi được mô hình hóa và nguyên lý hoạt động được trình bày. Một quá trình tối ưu hóa dựa trên FEA được thực hiện cho các kích thước thiết kế cơ bản của giảm chấn, xét đến các tiêu chí về lực không tải, lực giảm chấn cực đại, kích cỡ và chi phí sản xuất. Các kết quả mô phỏng sau đó được trình bày với những thảo luận và phân tích. 2. Mô hình hóa giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi Hình 1 minh họa kết cấu của giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi. Giảm chấn gồm một khối lắp ráp piston và một xylanh, phân chia hai buồng chứa trên và dưới. Bên trong khối lắp ráp piston (sau đây gọi là “piston”), lõi piston, bạc dẫn hướng và đường dẫn hình xuyến kết hợp với nhau để hình thành một kết cấu tương tự như kiểu van. MRF được chứa đầy trong hai buồng và có thể chảy lên xuống thông qua khe hở đường dẫn khi piston di chuyển. Một piston nổi và một buồng khí, có chức năng như một bình tích chứa, được sử dụng để đảm bảo sự lưu thông của MRF. Các nam châm vĩnh cửu hình nhẫn và cực từ được phân bố trên xylanh, ở hai đầu hành trình piston. Màu xám biểu thị vật liệu dẫn từ trong khi màu xanh chỉ các vật liệu phi từ tính. (a) trạng thái nghỉ (b) trạng thái kích hoạt Hình 1. Cấu hình của giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi. Từ Hình 1(a), có thể thấy khi kích thích dao động nhỏ, lõi piston chưa đi vào vùng từ trường của nam châm để đóng kín mạch từ và vì vậy giảm chấn ở trạng thái nghỉ. Dưới biên độ dao động lớn hơn, lõi piston bắt đầu đi vào vùng tương tác của nam châm và từ trường được hình thành xuyên qua MRF,
27 Phát triển giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi như Hình 1(b). Với từ tính dọc trục, từ thông được dẫn đi qua các cực từ và khe hở chất lưu, tiến đến lõi piston và sau đó quay trở về cực nam “S” của nam châm. Từ thông ưu tiên đi xuyên qua thành mỏng giữa chất lưu và nam châm trước, vì vậy bề dày thành mỏng được thiết kế nhỏ nhất có thể để nhanh chóng đạt trạng thái bão hòa từ và buộc từ thông băng qua khe hở đường dẫn. Dưới sự hiện diện của từ trường, MRF hóa rắn, cản trở dòng chảy và làm gia tăng lực giảm chấn. Với cấu hình này, biên độ kích thích càng lớn, chiều dài MRF kích hoạt càng lớn và một lực giảm chấn lớn tương ứng được tạo ra để ngăn cản rung động. Kết quả là giảm chấn có thể tự vận hành thích nghi với kích thích rung động ngoài mà không cần điều khiển. Giả định một ứng xử giả tĩnh của MRF trong đường ống dẫn, lực giảm chấn F d của giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi có thể được tính như sau Fd = Pa As + For + Fη + Fτ . (1) Trong phương trình trên, F η và F τ lần lượt là lực giảm chấn nhớt và lực giảm chấn gây bởi ứng suất chảy; F or là lực ma sát Coulomb giữa piston và các O–ring, có thể được ước lượng bởi [14]; A s là tiết diện mặt cắt ngang của trục piston. P a là áp suất trong buồng khí, được xác định bởi α  V0  Pa = P0   , (2)  V0 + As u  trong đó u là chuyển vị của piston; α là hệ số giãn nở nhiệt; P 0 và V 0 lần lượt là áp suất và thể tích ban đầu của buồng khí. Bỏ qua các tổn thất nhỏ của dòng chảy MRF trong đường ống, các lực giảm chấn F η và F τ có thể được tính toán 6η L 3 ( p A − As ) u , 2 =Fη  (3) π rg t g 2c p l pτ y =Fτ tg (A p − As ) , (4) trong đó u là vận tốc của piston; η và τ y lần lượt là độ nhớt sau khi chảy và ứng suất chảy của MRF;  r g và t g lần lượt là bán kính trung bình và bề dày của khe hở đường dẫn MRF; L là chiều dài hoạt động của đường dẫn MRF; l p là chiều dài của mỗi cực từ, cũng chính là chiều dài của đoạn MRF kích hoạt theo một chiều từ thông; c p đặc trưng cho profile (biên dạng) dòng chảy của MRF [15]. Lực gây bởi ứng suất chảy là thành phần chủ đạo của lực giảm chấn, trong khi lực nhớt thường được xem là một thành phần bị động. Do vậy, loại bỏ số hạng cuối cùng trong phương trình (1) có thể thu được lực không tải F 0 của giảm chấn MRF kiểu dòng chảy Fd = Pa As + For + Fη . (5) Hình 2. Mô hình FE cho kết cấu van của giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi.
28 Bùi Quốc Duy và Nguyễn Quốc Hưng Trong nghiên cứu này, MRF loại 132–DG sản xuất bởi Lord Corporation được sử dụng để mô hình hóa giảm chấn MRF đề xuất. Ứng suất chảy τ y phụ thuộc từ trường được cho bởi τ y = 2.717.105 CV f1.5239 tanh ( 6.33.10−6 H ) , (6) trong đó C là hệ số chất lỏng nền, V f là tỉ lượng thể tích sắt và H là cường độ từ trường. Với sự hiện diện của H, dễ dàng thấy rằng mạch từ của giảm chấn MRF cần được giải trước khi tính toán lực giảm chấn. Để giải các mạch từ phức tạp như trong trường hợp này, phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) thường được sử dụng.Hình 2 trình bày mô hình phần tử hữu hạn (FE) cho kết cấu kiểu van của giảm chấn MRF đề xuất. Mô hình được xây dựng dựa trên phần tử ghép đôi đối xứng trục 2D trong phần mềm ANSYS thương mại. Cường độ từ trường trung bình được xác định w m /2 + l p 1 H= lp ∫ w m /2 H n ( s )ds , (7) trong đó w m là bề rộng nam châm và H n (s) là cường độ từ trường tại mỗi điểm nút lưới trên chiều dài hiệu quả của MRF trong đường ống dẫn. 3. Thiết kế tối ưu giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi Quá trình tối ưu hóa thiết kế được thực hiện cho các kích thước hình học cơ bản của giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi. Hàm mục tiêu của bài toán là cực tiểu hóa lực không tải F 0 , xét đến điều kiện lực giảm chấn cực đại F d lớn hơn một giá trị kỳ vọng F e . Ngoài ra, bán kính R của giảm chấn cũng cần được ràng buộc không vượt quá giá trị thông dụng của các giảm chấn thương mại nhằm đảm bảo sự gọn nhẹ và khả năng lắp lẫn. Các biến thiết kế là bề rộng nam châm w m , bề dày nam châm t m , chiều dài cực từ l p , bán kính lõi piston r c , và bề dày vỏ t h . Trong bài báo này, phương pháp tối ưu hóa ASO trong công cụ tối ưu hóa Direct Optimization của ANSYS [16] được sử dụng cho bài toán thiết kế giảm chấn. ASO là một phương pháp tối ưu hóa toàn cục dựa trên gradient, cho phép người dùng khai thác toàn bộ không gian thiết kế trong quá trình chạy tối ưu. Phương pháp này kết hợp kỹ thuật thiết kế thử nghiệm (Design of Experiments – DOE) điền đầy không gian tối ưu (Optimal Space-Filling – OSF), thuật toán bề mặt đáp ứng Kriging và thuật toán tối ưu lập trình bậc hai tuần tự số nguyên hỗn hợp (Mixed-Integer Sequential Quadratic Programming – MISQP), trong đó miền không gian thiết kế được tinh lọc và thu nhỏ một cách thông minh và tự động để tìm kiếm các điểm cực trị toàn cục. Điểm nổi bật của ASO là cho kết quả tối ưu chính xác và nhanh chóng mà không cần các bước chạy thô ban đầu, vì vậy phù hợp cho các bài toán tối ưu không chắc chắn về miền phân bố cực trị. ASO giải các bài toán lập trình phi tuyến có ràng buộc dưới dạng như sau Cực tiểu hóa: f =f ({ x}) ; (8) với các ràng buộc: g k ({ x} ) ≤ 0, ∀k = 2,..., K ; 1, (9) hl ({ x} ) ≤ 0, ∀l = 2,..., L ; 1, (10) và khoảng biến thiên: { xL } ≤ { x} ≤ { xU } . (11) Tiến trình thực hiện ASO được mô tả trong Hình 3. Trước tiên, kỹ thuật OSF được sử dụng để xây dựng miền tìm kiếm. Trong OSF ban đầu ở Hình 4(a), số lượng mẫu bằng với số đoạn chia trên mỗi trục và chỉ có một mẫu trong mỗi khoảng chia. Sau khi thu nhỏ miền tìm kiếm, một OSF mới được tạo ra, có cùng số đoạn chia như ban đầu và giữ lại các điểm tính toán đã có trong khu vực mới.
29 Phát triển giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi Các điểm tính toán mới được thêm vào cho đến khi có một điểm trong mỗi khoảng chia của miền tìm kiếm được thu nhỏ, như trong Hình 4(b). Hình 3. Lưu đồ tối ưu hóa thiết kế bằng phương pháp ASO [16]. (a) OSF hiện tại (b) OSF mới Hình 4. Quá trình xây dựng miền tìm kiếm OSF [16].
30 Bùi Quốc Duy và Nguyễn Quốc Hưng Tiếp theo, một bề mặt đáp ứng Kriging được xây dựng cho mỗi thông số đầu ra dựa trên miền OSF hiện tại. Kriging là sự kết hợp của một mô hình đa thức với các sai lệch dưới dạng [17, 18] y ( x) f ( x) + Z ( x) , = (12) trong đó y(x) là hàm chưa biết, f(x) là một hàm đa thức của x, và Z(x) là số hạng thể hiện quá trình phân phối chuẩn ngẫu nhiên Gauss với giá trị trung bình bằng không, phương sai σ2, và hiệp phương sai khác không. Số hạng f(x) tương tự như mô hình đa thức trong một bề mặt đáp ứng của không gian thiết kế toàn cục. Thuật toán tối ưu MISQP sau đó được tiến hành trên bề mặt đáp ứng Kriging để tìm các kết quả tiềm năng. MISQP giải các bài toán lập trình phi tuyến số nguyên hỗn hợp dưới dạng [19, 20] Cực tiểu hóa: f = f ( x, y ) ; (13) với các ràng buộc: g j ( x,= 0, j 1,..., me ; y) = (14) g j ( x, y ) ≥ 0, j =me + 1,..., m ; (15) và các khoảng biến thiên: x ∈  nc , y ∈  ni , xl ≤ x ≤ xu , yl ≤ y ≤ yu ; (16) trong đó x và y lần lượt là các vector của các biến liên tục và nguyên. Cần lưu ý là một số MISQP được chạy đồng thời với các điểm bắt đầu khác nhau, vì vậy cho ra các kết quả đề xuất khác nhau. Các kết quả được đánh giá dựa trên công cụ dự đoán sai số Kriging [17, 18]. Một kết quả được xem là có thể chấp nhận nếu không có bất kỳ điểm nào khác được đưa vào xem xét. Nếu chất lượng kết quả tốt, miền tìm kiếm được thu nhỏ cho đến khi kết quả ổn định. Ngược lại, kết quả được gán cho đầu vào của bề mặt đáp ứng Kriging và MISQP bắt đầu lại vòng lặp. 4. Kết quả và thảo luận Trong phần này, lời giải tối ưu cho giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi được trình bày. Các thành phần màu xám trong Hình 1 được làm bằng vật liệu dẫn từ thép C45. Các nam châm vĩnh cửu hình nhẫn có vật liệu là NdFeB loại N35. MRF trong buồng chứa được bịt kín bằng các O– ring cao su NBR 70 durometer. Đặc tính lưu biến của MRF 132–DG được cho như sau: độ nhớt η = 0.092 Pa.s, hệ số chất lỏng nền C = 1, tỉ lượng thể tích sắt V f = 0.32. Giả định rằng giảm chấn MRF đề xuất được thiết kế cho hệ thống giảm xóc của xe mô–tô, trong đó khối lượng treo là 150 kg, độ cứng lò xo là 5 kN, tỉ số cản là 0.7, và biên độ kích thích của mặt đường là 0.05 m; chuyển vị và vận tốc lớn nhất của piston được tính toán bởi [21] lần lượt là 0.0635 m và 0.262 m/s. Từ đó, lực giảm chấn tương đương ở tần số cộng hưởng có thể được xác định bởi [22] là 249.3 N. Do vậy, giá trị lực giảm chấn kỳ vọng F e cho bài toán tối ưu được thiết lập là 250 N. Hình 5. Sự hội tụ của hàm mục tiêu F 0 .
31 Phát triển giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi Phạm vi biến thiên của các thông số hình học được thiết lập như sau. Bán kính R được ràng buộc không vượt quá giá trị 23 mm của các sản phẩm thương mại thông dụng. Giới hạn trên của t m là 9.7 mm và giới hạn dưới của w m , r c , t h lần lượt là 5 mm, 10 mm, 1.5 mm nhằm đảm bảo khả năng lắp ráp các chi tiết thành phần. Hình 5 minh họa sự hội tụ của hàm mục tiêu F 0 qua các vòng lặp và điểm tính toán trong quá trình chạy tối ưu bằng phương pháp ASO. Lời giải hội tụ sau 18 vòng lặp và 171 điểm tính toán với giá trị nhỏ nhất của hàm mục tiêu F 0 là 39.1 N. Sự biến thiên của các ràng buộc và biến thiết kế lần lượt được biểu thị trong Hình 6 và 7. Trong quá trình chạy tối ưu, các thông số R và t m có khuynh hướng tăng đến giá trị lớn nhất trong khi w m , r c và t h giảm đến giới hạn dưới. Thông tin kết quả này cho phép dự đoán miền tối ưu thiết kế hình học, đặc biệt trong các cấu hình mở rộng của giảm chấn MRF kiểu dòng chảy với nhiều cuộn dây kích thích hoặc nhiều nam châm. Hình 6. Sự biến thiên của các thông số ràng buộc. Hình 7. Sự biến thiên của các biến thiết kế. Bảng 1. Các thông số thiết kế tối ưu của giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi Thông số Giá trị Bề rộng nam châm w m 5 mm Bề dày nam châm t m 9.4 mm Chiều dài cực từ l p 3.5 mm Chiều dài đường dẫn MRF L 12 mm Bán kính lõi piston r c 10 mm Bề dày khe hở MRF t g 1 mm Bề dày thành mỏng t w 0.8 mm Bề dày vỏ t h 1.5 mm Bán kính giảm chấn R 22.7 mm Lực giảm chấn cực đại F d 250 N Lực không tải F 0 39.1 N
32 Bùi Quốc Duy và Nguyễn Quốc Hưng (a) mật độ từ thông (b) đường sức từ Hình 8. Lời giải tối ưu của giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi. Lời giải tối ưu cho các thông số thiết kế giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi được tổng hợp trong Bảng 1. Cần lưu ý rằng bề dày khe hở MRF t g và bề dày thành mỏng t w không được xem là biến thiết kế mà được gán giá trị cố định lần lượt là 1 mm và 0.8 mm xét đến sự thuận tiện trong gia công chế tạo. Hình 8 minh họa sự phân bố và mật độ từ thông của giảm chấn MRF tối ưu. Từ Hình 8(a), có thể thấy từ thông ở phần thành mỏng giữa nam châm và khe hở MRF hầu như đã đạt trạng thái bão hòa. Đường sức từ sau đó được dẫn hướng đi xuyên qua khe hở chất lưu và được phân bố trên toàn bộ chiều dài của hai đoạn cực từ, như trong Hình 8(b). Nhờ quá trình tối ưu hóa, chiều dài và mật độ từ thông trong đoạn MRF kích hoạt được đã được cải thiện đáng kể, mang đến một thiết kế tối ưu, hiệu quả và gọn nhẹ cho giảm chấn MRF đề xuất. 5. Kết luận Trong nghiên cứu này, một giảm chấn MRF kiểu dòng chảy mới đã được phát triển cho các hệ thống kiểm soát rung động. Giảm chấn MRF đề xuất có thể tự thích nghi và điều chỉnh mức giảm chấn phù hợp với kích thích rung động ngoài. So với giảm chấn MRF kiểu dòng chảy truyền thống, giảm chấn mới vận hành không cần các cuộn dây từ tính hay thiết bị điều khiển. Ưu điểm này tạo điều kiện thuận tiện cho việc chế tạo và bảo trì, qua đó giảm đáng kể chi phí sản xuất và tăng khả năng cạnh tranh thương mại hóa. Quá trình tối ưu hóa đã được thực hiện cho các kích thước hình học cơ bản của giảm chấn, sử dụng phương pháp ASO trong công cụ tối ưu hóa Direct Optimization của ANSYS. Kết quả tối ưu cho phép dự đoán miền tối ưu thiết kế hình học của giảm chấn MRF kiểu dòng chảy, đặc biệt trong các ứng dụng yêu cầu khả năng tải lớn với cấu hình nhiều cuộn dây kích thích hoặc nhiều nam châm. Từ đó các phương pháp tối ưu cục bộ dựa trên gradient có thể được kết hợp để nâng cao độ
33 Phát triển giảm chấn MRF kiểu dòng chảy tự thích nghi chính xác của kết quả tìm kiếm. Trong giai đoạn nghiên cứu tiếp theo, giảm chấn MRF tối ưu kiểu dòng chảy tự thích nghi sẽ được thiết kế chi tiết, chế tạo mẫu, tiến hành thử nghiệm và đánh giá đặc tính hoạt động. Lời cảm ơn Chúng tôi xin chân thành cảm ơn Bộ Giáo dục và Đào tạo Việt Nam đã hỗ trợ quỹ nghiên cứu cho công trình này. Tài liệu tham khảo [1] S. T. Cha, W. K. Baek. Vibration attenuation of a drum-typed washing machine using magneto-rheological dampers. Journal of the Korea Society for Power System Engineering, 17, (2), (2013), pp. 63–69. [2] A. Ulasyar, M. K. A. Saleh, I. Lazoglu, Y. E. Aydogdu. A new adaptive vibration control of magnetorheological damper system and its application to washing machine. Structural Control Health Monitoring, 29, (2), (2022). [3] C. Guo, X. Gong, L. Zong, C. Peng, S. Xuan. Twin-tube- and bypass- containing magneto-rheological damper for use in railway vehicles. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part F: Journal of Rail and Rapid Transit, 229, (1), (2015). [4] X. Du, M. Yu, J. Fu, C. Huang. Experimental study on shock control of a vehicle semi-active suspension with magneto-rheological damper. Smart Materials and Structures, 29, (7), (2020), 074002. [5] S. Pisetskiy, M. Kermani. High-performance magneto-rheological clutches for direct-drive actuation: Design and development. Journal of Intelligent Material Systems and Structures, 32, (20), (2021), pp. 2582– 2600. [6] Y. Shiao, M. B. Kantipudi. High torque density magnetorheological brake with multipole dual disc construction. Smart Materials and Structures, 31, (4), (2022), 045022. [7] K. Manjeet, C. Sujatha. Magnetorheological valves based on Herschel-Bulkley fluid model: modelling, magnetostatic analysis and geometric optimization. Smart Materials and Structures, 28, (11), (2019), 115008. [8] Q. Liu, G. D. Bai, Z. H. Liu, X. X. Bai, H. Du, P. Chen, L. J. Qian. Magnetorheological semi-active mount system for engines: Prototyping and testing. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 234, (13), (2020), pp. 3081–3094. [9] M. Abdeddaim, S. Djerouni, A. Ounis, B. Athamnia, E. N. Farsangi. Optimal design of magnetorheological damper for seismic response reduction of base-isolated structures considering soil-structure interaction. Structures, 38, (2022), pp. 733–752. [10] Q. D. Bui, Q. H. Nguyen, L. V. Hoang, D. D. Mai. A new self-adaptive magneto-rheological damper for washing machines. Smart Materials and Structures, 30, (3) (2021), 037001. [11] J. S. Oh, K. Jeon, G. W. Kim, S. B. Choi. Dynamic analysis of semi-active MR suspension system considering response time and damping force curve. Journal of Intelligent Material Systems and Structures, 32, (13), (2021), pp. 1462–1472. [12] Y. Hua, S. Zhu, X. Shi. High-performance semiactive secondary suspension of high-speed trains using negative stiffness and magnetorheological dampers. Vehicle System Dynamics, 60, (7), 2022. [13] M. Jiang, X. Rui, W. Zhu, F. Yang, Y. Zhang. Design and control of helicopter main reducer vibration isolation platform with magnetorheological dampers. International Journal of Mechanics and Materials in Design, 17, (2021), pp. 345–366. [14] D. Q. Bui, V. L. Hoang, H. D. Le, H. Q. Nguyen. Design and evaluation of a shear-mode MR damper for suspension system of front-loading washing machines. In Proceedings of the International Conference on Advances in Computational Mechanics. Lecture Notes in Mechanical Engineering, (2018), pp. 1061–1072. [15] J. D. Carlson, D. M. Catanzarite, K. A. St. Clair. Commercial magneto-rheological fluid devices. International Journal of Modern Physics B, 10, (23–24), (1996), pp. 2857–2865. [16] ANSYS, Inc., DesignXplorer User’s Guide, ANSYS, Inc., Pennsylvania, USA, (2021).
34 Bùi Quốc Duy và Nguyễn Quốc Hưng [17] M. L. Stein, Interpolation of Spatial Data: Some Theory for Kriging, Springer Science & Business Media, New York, USA, (2012). [18] M. B. Salem, O. Roustant, F. Gamboa, L. Tomaso. Universal prediction distribution for surrogate models. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 5, (1), (2017), pp. 1086–1109. [19] O. Exler, K. Schittkowski. A trust region SQP algorithm for mixed-integer nonlinear programming. Optimization Letters, 1, (2007), pp. 269–280. [20] O. Exler, K. Schittkowski, T. Lehmann. A comparative study of SQP-type algorithms for nonlinear and nonconvex mixed-integer optimization. Mathematical Programming Computation, 4, (2012), pp. 383–412. [21] Q. D. Bui, Q. H. Nguyen. Development of a novel self-adaptive shear-mode magneto-rheological shock absorber for motorcycles. Mechanisms and Machine Science, 113, (2021), pp. 744–754. [22] Q. D. Bui, Q. H. Nguyen, T. T. Nguyen, D. D. Mai. Development of a magnetorheological damper with self-powered ability for washing machines. Applied Sciences, 10, (12), (2020), 4099.