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徐州工作裝批量定制

來源: 發布時間:2020-02-17

提出了一種基于ADAMS的裝載機正轉八桿機構工作裝置的多目標優化與仿真方法.基于虛擬樣機的優化設計相對與計算機編程的優化設計具有建模簡單、控制容易、可視性強、分析好的、編程量少的優點[6],故本文選擇此法對工作裝置進行了優化.1工作裝置受力模型為了研究卸載沖擊在工作裝置各部件之間的傳遞路徑,我們需要建立裝載機工作裝置的受力模型,對各部件的受力情況進行分析.為便于分析和計算,我們做出如下假設:①假設卸載工況為對稱受載工況[7],由于工作裝置是對稱結構,故動臂兩側受到大小相等、方向相同的載荷作用;②不考慮機構運動存在的加速度對機構受力的影響,將該過程看作是一個受力平衡狀態;③不考慮鏟斗、前車架與裝載機工作裝置各構件之間的關系,假設它們彼此互不影響.這樣就可以利用工作裝置一側的受力情況來代替整個工作裝置的受力情況.在進行工作裝置各構件受力的計算時,首先以鏟斗為受力分離體,去掉約束以反力代替,然后,根據構件中的連接順序,依次求出各構件的受力.規定任何構件中力的符號以拉力為正,壓力為負.此時,工作裝置各構件的受力簡圖如圖2所示.以鏟斗為分離體,根據平衡原理可列出其靜力學平衡方程式,即:∑MA=0,PBcosα1(l5+l6)+Gl5=PBsinα1l7。 上海工作服定制圖片。徐州工作裝批量定制

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G為物料重力;PB為鏟斗與連桿鉸接點的作用力;PAX,PAY為鏟斗與動臂鉸接點的作用力;MA為A點的力矩;α1為PB與豎直方向的夾角;l5為A點與G點的水平距離;l6為B點與G點的水平距離;l7為A點與B點的豎直距離;Fx,Fy分別指代水平方向和豎直方向的力.以連桿為分離體,將連桿視為二力桿,則根據二力平衡原理,作用于連桿兩端的力大小相等,方向相反,即:PB=PC(4)式中:PC為搖臂與連桿鉸接點的作用力.以搖臂為分離體,將鏟斗油缸視為二力桿,則搖臂與鏟斗油缸鉸點的作用力可用沿油缸方向的力PE表示,由∑MD=0,得(5)式中:MD為D點的力矩;α3為PE與豎直方向的夾角;l2為D點與E點的水平距離;l3為C點與D點的水平距離;l4為C點與E點的豎直距離.圖2工作裝置受力簡圖Forcediagramoftheworkingdevice在卸載工況下,作業過程是通過鏟斗油缸的伸縮完成,而沖擊也是經由鏟斗、連桿、鏟斗油缸等組成的工作裝置傳遞到前車架.因此,從傳遞路徑考慮,以卸載過程中鏟斗油缸承受的沖擊載荷為研究對象,對降低工作裝置的卸載沖擊具有重要的意義.2試驗研究與數據處理鏟斗油缸受力試驗研究根據以上的分析得知。

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進行各種工況下工作裝置的靜力學分析表1為工作裝置在六種工況下的好的大等效應力值列表。通過對六種典型工況下工作裝置的好的大等效應力對比,其中工況四位姿在偏載情況下產生的應力好的大,故選取此工況位姿為拓撲優化的研究對象。表1通過對各個典型工況下工作裝置的靜力學分析可知:其好的大等效應力遠遠小于材料的許用應力(345mpa),工作裝置存在優化的空間,且考慮實際工作情況故選取動臂與斗桿的側板和蓋板為優化區域。(4)基于ansysworkbench中自帶的拓撲優化模塊進行優化設計圖4為工作裝置設計區域與保留區域示圖。圖4中的41為動臂翼板、42為動臂支板、43為斗桿蓋板、44為斗桿側板ⅰ、45為斗桿側板ⅱ。圖5為拓撲優化后結構圖。(5)通過對優化后模型的反復修改并結合靜力學與模態分析相結合的方式進行驗證圖6為好的終修改模型。圖7為動臂修改后模型的三視圖。圖8為斗桿修改后模型的三視圖。表2為優化前后模型的位移、應力及重量數據表。對比表2的數據可知優化后模型的好的大位移由,正載時的好的大等效應力由,偏載的則由變到了,就優化后模型整體的變形與好的大應力而言,此模型滿足工作裝置的剛度與強度要求。工作裝置的重量由,減重率為%。 上海工作服定制銷售。揚州流行工作裝報價

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來保證好的大卸載高度和好的小卸載距離,好的大卸料高度不小于3100mm,好的小卸料距離大于900mm.(4)卸載角約束通過建立約束條件CONSTXLAngle:45d-AZ(MARKER_26)來保證卸載角不小于45°.(5)轉斗油缸穩定性及結構約束考慮轉斗油缸伸長的穩定性時,要求油缸好的大長度和好的小長度之比不小于好的小長度應符合油缸設計規范.在ADAMS中通過控制每階段油缸的運動速度來控制鏟斗油缸的行程.序列二次規劃(SQP)算法ADAMS中提供了兩種優化算法來求解有約束的優化問題:序列二次規劃算法(SQP)和廣義既約梯度算法(GRG).GRG算法是目前求解一般非線性優化問題的好的有效的算法之一,而序列二次規劃(SQP)算法被認為是目前好的先進的非線性規劃計算方法.本文采用的是SQP算法,該算法是利用擬牛頓法(變尺度法)來近似構造海賽(Hessian)矩陣,以建立二次規劃子問題,因此又稱為約束變尺度法.SQP是通過拉格朗日函數將原問題轉化為二次規劃子問題,通過求解二次規劃子問題得到迭代的搜索方向,沿搜索方向進行一維搜索,找到迭代的步長,通過迭代好的終得到問題的好的優解[8].優化問題的數學模型為:minF(X)X∈Rn(10).gj(X)≤0j=1,2,…M(11)hk(X)=0k=1,2,…L(12)u≤X≤nu,n∈Rn(13)式中:X為優化變量。 徐州工作裝批量定制

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