Аннотації
28.12.2023
Розв’язано задачу оптимізації, режиму одночасного переміщення двох ланок стрілової системи крана маніпулятора при горизонтальному переміщені вантажу в період пуску. Задача розв’язана за двома критеріями оптимізації, а саме: за критерієм оптимізації середньоквадратичного значення узагальненої сили та критерієм оптимізації середньоквадратичного значення потужності приводних механізмів. Для розв’язку поставленої задачі був використаний метод оптимізації рою частинок (ME-PSO). Це допомогло отримати дискретні значення кінематичних та силових характеристик стрілової системи крана маніпулятора. Отриманий в результаті оптимізації режим переміщення ланок стрілової системи покращив силові та енергетичні характеристики крана маніпулятора, що дало можливість підвищити його надійність та продуктивність.
The article presents a method of solving the problem of elimination of oscillations of the load on a knuckle joint suspension while simultaneously moving two links of the boom system. The problem is solved by two optimization criteria, namely, the root-mean-square values of the generalized power and power of the drive mechanisms. The solution to the optimization problem is presented in a discrete form. The multi-epoch particle swarm optimization (ME-PSO) method has been used for that purpose. This helped to obtain the discrete values of the kinematic and power characteristics of the boom system of the loader crane. The resultant optimal mode moving of the boom system improved the loader crane in terms of performance, reliability and energy efficiency.
REFERENCES1. Loveikin V.S., Romasevich Yu.O., Spodoba O.O. Mathematical model of the dynamics varying the radius jib system loader crane at adjustment movement arm and telescopic section. Engineering. Collection of scientific papers. 2019. Issue 24. P. 40-51. DOI 10.32820/2079-1747-2019-24-40-51.2. Loveikin V., Romasevych Yu., Spodoba O., Loveikin A., Pochka K. Mathematical model of the dynamics change departure of the jib system manipulator with the simultaneous movement of its links. Strength of Materials and Theory of Structures. 2020. Issue 104. P. 175-190. DOI: 10.32347/2410-2547.2022.108.267-2823. Loveikin V.S., Romasevych Yu.O., Kurka V.P., Mushtyn D.I., Pochka K.I. Analysis of the start-up process of the tower crane slewing mechanism with a steady state motion mode of its load trolley. Strength of Materials and Theory of Structures. 2020. Issue 105. P. 232-246. DOI: 10.32347/2410-2547.2020.105.232-246.4. Loveikin V.S., Romasevich Yu.O., Shymko L.S., Loveikin Yu.V., Pochka K.I. The dynamic analysis of the joint trolley movement and hoisting mechanism in the tower crane. Strength of Materials and Theory of Structures. 2022. Issue 108. P. 267-282. DOI: 10.32347/2410-2547.2022.108.267-282.5. Loveikin V.S., Romasevych Yu.O., Loveikin A.V., Liashko A.P., Pochka K.I., Balaka M.M. Drive power minimization of outreach change mechanism of tower crane during steady-state slewing mode. Strength of Materials and Theory of Structures. 2022. Issue 109. P. 317-330. DOI: 10.32347/2410-2547.2022.109.317-330.6. Loveikin V.S., Romasevich Yu.O., Spodoba O.O. Mathematical model of dynamics change length of the crane arm system of a crane-manipulator. Hoisting and Conveying Equipment. 2019. Vol. 2 (61). P. 83-92. DOI: 10.15276/pidtt.2.61.2019.07.7. Loveikin V.S., Romasevich Yu.O., Spodoba O.O., Loveikin A.V., Shvorov S.A. Comprehensive optimization of the mode of departure of the boom system of the loader crane. Machinery & Energetics. 2020. Vol. 11 (2). P 5-13. DOI: 10.31548/machenergy.2020.02.005-013.8. Romasevych Y., Loveikin V. Novel Multi-Epoch Particle Swarm Optimization Technique. Cybernetics and Information Technologies. 2018. Vol. 18 (3). P. 62-74. DOI: 10.2478/cait-2018-0039.9. Bozorg-Haddad O., Solgi M., Loáiciga H. Meta‐Heuristic and Evolutionary Algorithms for Engineering Optimization. John Wiley & Sons Inc, 2017. P. 304.10. Kennedy J., Eberhart R. Particle swarm optimization. EEE International Conference on Neural Networks. 1995. P. 1942-1948.11. Dubrovka F., Vasilenko D. Constructive synthesis of planar antennas using natural optimization algorithms. Izvestiya high schools, Radio electronics. 2009. Issue. 4. P. 3-22.12. Kiranyaz S., Ince T., Yildirim A., Gabbouj M. Evolutionary Artificial Neural Networks by Multi-Dimensional Particle Swarm Optimization. Neural Networks. 2009. Vol. 22, Issue 10, P. 1448-1462. DOI: 10.1016/j.neunet.2009.05.013.13. Heo J., Lee K., Garduno-Ramirez R. Multiobjective Control of Power Plants Using Particle Swarm Optimization Techniques. IEEE Transactions on Energy Conversion. 2006. Vol. 21, Issue 10. P. 552-561. DOI: 10.1109/TEC.2005.858078.14. Zamani M., Karimi-Ghartemani M., Sadati N., Parniani M. Design of a Fractional Order PID Controller for an AVR Using Particle Swarm Optimization. Control Engineering Practice. 2009. Vol. 17, Issue 12, P. 1380-1387. DOI: 10.1016/j.conengprac.2009.07.005.Chander A., Chatterjee A., Siarry P. A New Social and Momentum Component Adaptive PSO Algorithm for Image Segmentation. Expert Systems with Applications. 2011. Vol. 38, Issue 5, P. 4998-5004. DOI: 10.1016/j.eswa.2010.09.151.