Se aplica una nueva platina en Z para posicionar y penetrar una muestra en un sistema de ensayo de nano/microindentacin. Para un funcionamiento excelente, la etapa-Z propuesta puede satisfacer simultneamente mltiples criterios que comprenden un alto factor de seguridad, un pequeo movimiento parsito y un gran desplazamiento de salida. Los principales objetivos de este artculo son presentar un nuevo diseo de la etapa Z, as como una metodologa de integracin efectiva del mtodo Taguchi, el mtodo de superficie de respuesta, el clculo del factor de peso basado en la relacin seal/ruido, y el algoritmo de optimizacin de la ballena para resolver un problema de diseo ptimo con el fin de enriquecer las prestaciones de calidad de la etapa propuesta. En primer lugar, la platina en Z se disea sobre la base de un amplificador de cuatro palancas, un mecanismo de disposicin desplazada de bisagra conforme, un mecanismo de guiado de resorte de flexin basado en zigzag y un mecanismo de guiado paralelo simtrico basado en bisagras de seis hojas. En segundo lugar, se obtienen los datos del experimento numrico mediante el mtodo Taguchi y el anlisis de elementos finitos. Posteriormente, las funciones de regresin entre las variables de entrada y las caractersticas de calidad se forman explotando el mtodo de superficie de respuesta. Adems, se definen los factores de ponderacin de cada caracterstica. Adems, se realiza un anlisis de sensibilidad para determinar la influencia de las variables de entrada en las respuestas de calidad. Por ltimo, basndose en las ecuaciones de regresin, se ejecuta el algoritmo de optimizacin de ballenas para definir los factores ptimos. Las consecuencias indican que la deformacin de salida es de unos 454,55 m y el factor de seguridad se sita en torno a 2,38. Adems, los errores entre las consecuencias ptimas y las confirmaciones para el factor de seguridad y la deformacin de salida son del 7,12% y el 4,25%, respectivamente. Utilizando los mtodos de Wilcoxon y Friedman, los resultados revelan que el algoritmo propuesto es mejor que el algoritmo de bsqueda de cuco. Basndose en las caractersticas de convergencia de calidad del enfoque hbrido, el mtodo propuesto es competente para resolver la complicada optimizacin multiobjetivo.
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