甘蔗收获机机械台架虚拟样机结构优化设计摘要:结构优化设计就是寻求满足约束条件下的最佳构建尺寸、结构形式以及材料配置方式。
利用有限元方法对虚拟样机台架结构进行分析,并采用一阶方法对台架进行优化,预估出经验设计结构上的最危险点,并对结构进行改造和优化,可以保证结构综合应力在材料的许用应力范围内,对结构轻量化,合理分配材料,大大缩短研制周期,降低设计成本,为虚拟样机的创新设计可以提供一种新的设计及优化设计方法。
关键词:甘蔗收获机;优化设计;模态分析;一阶方法引言:甘蔗作为重要经济作物在全世界范围内广泛种植,中国的种植面积在世界位居第三位,成为我国制糖,轻工,化工和能源的重要原料,对整个国民经济的发展都有重要的地位和作用。
甘蔗收获包括切梢、切割、清理和装运等工序,为甘蔗生产过程中劳动强度最大,费工费时,成本最高的一个环节。
在我国,甘蔗成产机械化程度低,随着人工收获成本的逐年增加,我国糖业面临着巨大的竞争压力,实现甘蔗收获机械化的要求愈加迫切。
随着设计理论与设计理念的发展,对虚拟样机进行优化设计能改进凭经验设计出现的缺陷以及预估结构或机构的最危险点,从而对其进行改造和优化,对设计结果及时进行审查,并及时反馈给设计人员,实现了设计过程中的快速反馈,按照优化后的设计方案进行物理样机研制,可以避开预估的缺陷和危险点,从而使结构更趋于合理,降低了制造成本,大大缩短了设计和产品研制周期,还可以保证将错误消灭在萌芽状态。
虚拟样机技术[ 1]为这类创新产品的开发提供了强有力的手段。
甘蔗收割机在工作过程中, 要经历扶蔗、砍蔗、输送、断尾以及剥叶等动作, 承受的都是动态载荷, 而结构的固有频率和振型是承受动态载荷结构设计中的重要参数, 因此本文采用通用有限元分析软件ANSYS对甘蔗收割机机架结构部件进行模态分析, 根据机架结构的低阶模态和振型, 确定对机架结构是进行动力刚度优化还是静力强度优化。
1.机架结构模型建立甘蔗收割机机架结构是收割机的关键集合部件, 它将扶蔗器、砍蔗刀盘、输送耙轮等功能部件集于一体, 可实现扶蔗、砍蔗、向后输送等一系列动作。
在机架上有一水平放置的液压缸, 液压缸工作时能使机架抬起, 便于抬高扶蔗器和刀盘, 以便收割机在非工作状态下行走和在垄间拐弯1机架的运动、动力、动态特性对实现收获功能和优化部件性能, 保证甘蔗收获质量, 特别是降低甘蔗的破头率有较大的影响[ 2]。
由初步的机架结构方案, 在三维建模软件Pro/E上建立机架模型各零件, 并通过自下而上的发散式部件的创新设计[ 3], 得到机架的三维模型如图1所示1通过mechpro接口模块将模型导入动力学分析软件ADAMS上, 对模型进行运动仿真分析[ 4], 分析样机的运动数据及动画结果, 力求使模型尽量接近实际状态, 正确表达设计要求[ 5]。
对Pro/E三维图形进行形状合理性分析、结构尺寸是否合理、主要有哪些受力件、如何施加载荷和约束等。
由于ANSYS参数化建模的严格性, 因而不允许有臆想的尺寸和结构, 而且还需对某些局部尺寸进行细化并对一些非重要部分结构进行简化。
根据扶蔗辊工作时的受力情况简化了扶蔗辊上的螺旋, 代之以在扶蔗辊外表面加垂直于面上的梯度载荷。
在ANSYS参数化建模中, 以结构尺寸发生改变但绝对不使结构产生干涉为原则, 定义这些可改变的尺寸作为设计参数。
在绘制图形的过程中, 后台自动生成APDL数据流, 将有用的命令流记录下来作为log文件保存, 从而形成机架结构的参数化模型文件。
机架结构的参数化模型在ANSYS前处理模块(PPREP7) 采用自底向上的方法建立并划分网格, 如图1所示。
图1.机架三维模型图2.机架结构模态分析模态分析可用于确定设计中的结构或机器部件的振动特性, 它也是更详细动力学分析的起点, 用户可以通过模态分析确定结构部件的频率响应和模态。
对于动力加载条件下的结构设计而言, 频率响应和模态是非常重要的参数。
2.1步骤Step1. 建立模型1在前处理模块(PPREP7) 采用自底向上的方法进行参数化建模。
在模态分析中, 只有线性行为是有效的。
如果在分析中指定了非线性单元, 在计算中将被忽略并作为线性处理,而且必须指定杨氏模量EX( 或某种形式的刚度) 和密度DENS( 或某种形式的质量) , 材料的性质可以是线性的、各向同性的或正交各向异性的、恒定的或与温度有关的。
Step2.加载并求解定义分析类型和分析选项、施加载荷、指定加载阶段选项, 并进行固有频率的有限元求解。
如选择分析类型为模态分析(modal); 模态提取方法可选默认的兰索斯法, 它适用于大型对称特征值求解问题,比子空间法具有更快的收敛速度。
模态分析中唯一有效的/ 载荷0是零位移约束, 如果在某个DOF处指定了一个非零位移约束或者加了其他类型载荷, 如力、压力、温度和加速度等,则以零位移约束替代该DOF处的设置并忽略载荷1加载完后便可以进行模态求解, 求解器的输出内容主要是固有频率,并将其写到输出文件crop1OUT和振型文件crop1MODE中。
Step3.扩展模态从严格意义上来说, 扩展意味着将缩解扩展到完整的DOF集上, 而缩减解常用主DOF表达。
如果需要在后处理器POST1中观察计算结果, 则必须首先扩展振型1由模态扩展可看到各阶模态的相对位移图和相对应力图, 但模态分析中的应力并不代表结构中的实际应力,而只是给出一个各阶模态之间相对应力分布的概念。
Step4.查看结果和后处理扩展模态处理的结果写入结构分析crop1RST 文件中,其中包括固有频率、已扩展的振型、相对应力和力分布。
可以在普通后处理器POST1中查看模态分析结果。
2.2结果五阶模态分析, 图3中表示了五阶模态振型相对位移云图。
从图中可以看出, 最低的一阶模态是耙轮绕耙轮轴旋转摆动, 它和耙轮工作时输送甘蔗的转动方向一致, 对甘蔗输送无不利影响; 二、三阶模态分别是机架左、右扶蔗辊以轴为中心沿直径方向的振动, 并且振幅小于2mm1由于扶蔗过程本身就是一个动态过程, 扶蔗辊沿直径方向的小振幅振动并不影响辊上的螺旋对甘蔗的支撑扶起作用;四、五阶模态分别是左、右2个刀盘绕自己的轴旋转摆动, 和砍甘蔗的方向一致, 对砍蔗过程无不利影响。
综上所述, 机架结构各构件的低阶频率虽然较小, 但其振型并未对甘蔗收割这一工作过程产生消极影响, 因此无需对结构刚度进行优化, 而可以对结构强度进行整体性优化。
3.机架组件结构优化3.1优化模型及方法对机架组件整体优化的思想是: 在保证结构综合应力不大于材料许用屈服应力的前提下, 使机架整体的质量最轻。
其相应的数学模型为其中, x1, x..., xN 为结构优化设计变量, nai 表示角钢和槽钢梁的根数, nci 表示板的数目; 机架组件的结构主要是矩形截面梁单元、圆截面梁单元和板单元, 故设计变量取为矩形截面梁和板的厚度以及圆截面梁的半径, W(X)为结构总质量, Li 1是矩形截面梁的长度, Li2是圆截面梁的长度, B为矩形截面梁角钢和槽钢的腿高和腰高, Bxi 为梁的截面积,Ai 为板单元的面积; 190MPa为材料许用屈服应力R0, xi min和xi max分别为设计变量的下限和上限。
R(X)为结构综合应力或特征应力, 一般取为k 次均方根包络函数。
本文采用一阶方法进行优化, 该方法基于目标函数对设计变量的敏感程度,较适合于精确的优化分析。
对于有约束的优化问题, 一阶方法通过对目标函数逼近加罚函数的方法计入所加约束, 而将约束问题转化为无约束的优化问题, 它将真实的有限元结果最小化, 而不是对逼近数值进行操作。
阶方法使用因变量对设计变量的偏导数, 在每次迭代中, 用最大斜度法或共轭方向法计算梯度而确定搜索方向, 并用线性搜索法对无约束问题进行最小化。
因此, 每次迭代都由一系列的包括搜索方向和梯度计算的子迭代组成, 如此使得一次优化迭代有多次分析循环, 所以一阶方法消耗的机时较多。
对于收敛检查, 当目标函数值由最佳合理设计到当前设计的变化小于目标函数的允差时, 则停止迭代, 得到最优解; 同时要求最后的迭代使用最大斜度搜索,否则要进行附加的迭代。
3.2优化结果分析本文取14个参数作为设计变量, 设计变量x1~x14分别对应结构的上三角架槽钢厚度、水平角钢厚度、耙轮撑板厚度、扶蔗辊下撑板厚度、悬挂刀盘槽钢厚度、竖直角钢厚度、扶蔗辊上撑板厚度、刀盘厚度、刀盘凸台厚度、刀片厚度、耙轮叶片厚度、耙轮轴直径、扶蔗辊上轴直径以及刀杆直径等。
要求满足结构综合应力不大于材料的许用屈服应力190MPa,机架结构初始质量为275.168kg, 初始综合应力230.112MPa1图4所示为迭代26次后结构综合应力和重量的变化曲线。
从图2中可以看出, 质量在前面5次迭代中有增加的趋势, 从初始的275.168kg增加到301.137kg。
这是因为应力约束在前5次迭代中迅速进入约束界, 满足约束条件, 而目标和约束在某种情况下是互为对偶的条件; 为满足约束, 目标函数需适当作出让步, 因此目标函数有所增加1当约束已经满足的条件下, 再使目标函数下降逐步接近最优解。
因此从第6次迭代开始目标函数有所回落, 逐步下降直到收敛,质量降为256.129kg, 降低约7%; 而应力始终在约束界内, 直至最后收敛都小于190Mpa, 达到了设计要求。
图2.综合应力与质量变化曲线4 结语甘蔗收割机在工作过程中主要承受动载荷, 本文首次对机架结构部件进行模态分析, 发现其低阶模态振型对甘蔗收割过程并未产生不良影响, 因此在不超过材料许用屈服应力条件下, 以降低结构质量为目标, 对机架结构作静力强度优化。
优化效果令人满意, 材料分配趋于合理。
优化后构件尺寸的改变并没有影响机构的运动仿真, 因此在进行物理样机的研制时完全可作为可靠的参考尺寸, 从而大大减少了产品重复设计时间, 降低了成本, 提升了产品设计的一次成功率和产品质量,为虚拟样机提供一种新的设计及优化设计方法。
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