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    曲柄滑塊機構(gòu)的穩(wěn)健性設(shè)計

    2020-04-21 17:33:26張艷云
    攀枝花學(xué)院學(xué)報 2020年2期
    關(guān)鍵詞:曲柄滑塊誤差

    鄭 瑞,張艷云

    (1.成都大學(xué),四川 成都610106;2.川北醫(yī)學(xué)院,四川 南充637100)

    穩(wěn)健設(shè)計就是通過調(diào)整設(shè)計變量和控制其容差,使可控因素和不可控因素與設(shè)計值發(fā)生變差時仍能保證產(chǎn)品質(zhì)量的一種工程方法。穩(wěn)健性設(shè)計亦稱“田口方法”,是一種低成本、高效益的質(zhì)量工程法,此方法由日本田口玄提出,將質(zhì)量重點由制造階段前移到設(shè)計階段,強調(diào)設(shè)計對質(zhì)量的重要作用[1]。

    曲柄滑塊機構(gòu)作為機械裝置的基本機構(gòu)之一,具有廣泛而重要的用途,但在其工作的整個壽命過程中受到多種不可測因素的干擾,如制造誤差、裝配誤差、使用中的磨損導(dǎo)致的誤差等,這些如果處理不當(dāng),將會造成嚴(yán)重的機械故障,更為甚者將會造成嚴(yán)重的安全事故[2]。所以如果在設(shè)計階段充分考慮到各種不可測因素的影響,從而使機械裝置在整個使用壽命階段的性能達(dá)到最優(yōu),對機械系統(tǒng)有很大的影響[3-4]。此次設(shè)計就是針對曲柄滑塊機構(gòu)的以上問題,運用穩(wěn)健設(shè)計方法對曲柄滑塊機構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,并用MATLAB進(jìn)行仿真,驗證了穩(wěn)健性設(shè)計比傳統(tǒng)設(shè)計具有更好的穩(wěn)健性。

    1 基于傳統(tǒng)優(yōu)化方法的曲柄滑塊設(shè)計

    1.1 曲柄滑塊設(shè)計目標(biāo)與要求

    本文設(shè)計如圖1所示的曲柄滑塊機構(gòu),其曲柄的轉(zhuǎn)角θ是從10°到60°,滑塊距離S應(yīng)該滿足從35 mm到25 mm的要求。曲柄桿長a,連桿桿長b,偏移距離e為目標(biāo)變量。本文中,假設(shè)桿長變量a和b由于加工制造以及裝配誤差將會導(dǎo)致其尺寸發(fā)生變化,這種變化一般服從正態(tài)分布規(guī)律,如表1所示。對于變量e,根據(jù)不同的安裝位置確定,其分布一般是要滿足一定的區(qū)間誤差,如表2所示,這里給定e的平均值為e[6]。

    圖1 曲柄滑塊機構(gòu)

    表1 隨機分布設(shè)計變量表

    表2 區(qū)間分布設(shè)計變量表

    1.2 建立目標(biāo)函數(shù)與優(yōu)化約束

    由圖1可知:

    其中ε(θ)為極限位置下曲柄實際所達(dá)位置與期望所達(dá)位置的偏差,基于設(shè)計要求,可以將設(shè)計問題轉(zhuǎn)換為:兩個極限位置的實際位置與要求位置偏差最小。即轉(zhuǎn)換為兩個目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化問題。由設(shè)計要求可得:

    式(1.7)為優(yōu)化設(shè)計的目標(biāo)函數(shù)。

    由于曲柄滑塊屬于四連桿機構(gòu),所以必須滿足四連桿機構(gòu)的桿長條件。即:

    又由于桿長范圍的限制,還需滿足以下要求:由式(1.8)~(1.12)可得出設(shè)計的約束條件為:

    1.3 基于MATLAB的傳統(tǒng)優(yōu)化求解

    在設(shè)計中初始值取x=[a b e]=[481],帶入Matlab的優(yōu)化設(shè)計工具箱中,用fmincon函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化[7],輸出結(jié)果如表3所示:

    表3 曲柄滑塊傳統(tǒng)優(yōu)化結(jié)果

    2 基于穩(wěn)健設(shè)計法的曲柄滑塊設(shè)計

    2.1 建立基于穩(wěn)健設(shè)計法的目標(biāo)函數(shù)與優(yōu)化約束

    根據(jù)質(zhì)量損失函數(shù)的定義,可知這里的優(yōu)化問題屬于望小特性問題,對應(yīng)質(zhì)量損失模型的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)可以寫成:

    式中,k1和k2為兩個質(zhì)量特性的影響系數(shù)。

    為了得到目標(biāo)函數(shù)的均值和方差,對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行一次二階矩展開。

    在一次二階矩的計算中,對于

    其中,xi服從任意分布,在中心點處展開為泰勒級數(shù)為:

    取其近似值,則

    根據(jù)概率論中隨機變量參數(shù)估計,Z*的統(tǒng)計參數(shù)為:

    針對本問題分別對f1和f2進(jìn)行展開。記x=[ab]=[x1x2]。

    由于本問題中除隨機變量外還有區(qū)間分布變量,所以均值的計算公式為:

    將式(2.5)~(2.7)帶入兩個目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式中得:

    同樣,對于目標(biāo)函數(shù)方差,由于含有區(qū)間分布誤差,所以計算方法與均值類似,對目標(biāo)函數(shù)求方差有:

    對應(yīng)本問題式(2.1)中的k1和k2,可以設(shè)兩目標(biāo)函數(shù)的功能界限和質(zhì)量偏差帶來的損失是一樣的,則k1=k2=0.5。再將以上展開部分帶入式(2.1)即可得穩(wěn)健設(shè)計優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)式。在原理約束條件的基礎(chǔ)上考慮誤差的影響,可行域會被減小,所以需要對原可行域進(jìn)行補償。即

    式中,k是根據(jù)設(shè)計需要確定的約束放寬系數(shù)。所以穩(wěn)健設(shè)計的約束函數(shù)可以寫改寫為:

    同樣,根據(jù)一次二階矩對約束函數(shù)g1和g2進(jìn)行展開,則:

    將(2.22)~(2.25)帶入約束式(2.21)即可得到穩(wěn)健設(shè)計約束函數(shù)。

    2.2 二次規(guī)劃方法求解穩(wěn)健設(shè)計模型

    如果非線性規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)為自變量的二次函數(shù),約束條件全是線性函數(shù),則這種規(guī)劃稱為二次規(guī)劃。其數(shù)學(xué)模型為:

    式中,H為二次項的系數(shù)矩陣。

    二次規(guī)劃求解方法又稱為SQP方法,在Matlab優(yōu)化工具箱中有現(xiàn)成的二次規(guī)劃求解優(yōu)化問題的算法,這里就不再對具體算法進(jìn)行研究,直接進(jìn)行調(diào)用求解。將以質(zhì)量損失函數(shù)為目標(biāo)的穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計模型編寫為相應(yīng)程序,求解結(jié)果見表4:

    表4 穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計結(jié)果

    3 基于MCS法的優(yōu)化結(jié)果對比分析

    3.1 運用MCS法對傳統(tǒng)優(yōu)化結(jié)構(gòu)分析

    利用Matlab設(shè)計驗算程序,在外層樣本點取20個內(nèi)層的樣本點設(shè)計5000個。帶入傳統(tǒng)設(shè)計方法,得到的結(jié)果為[a b e]=[11.3349 25.2966 6.4985],由于這里關(guān)注的是曲柄滑塊的兩個極限位置,所以可以需要將其作為兩個質(zhì)量屬性分別評價[8]。即對以下兩個表達(dá)式進(jìn)行評價:

    當(dāng)[a b e]=[11.3349 25.2966 6.4985]時,f1對應(yīng)于每個外層樣本點e的目標(biāo)分布如圖3所示,MCS對目標(biāo)函數(shù)一傳統(tǒng)設(shè)計評價結(jié)果見表5。f2對應(yīng)于每個外層樣本點e的目標(biāo)分布如圖4所示,MCS對目標(biāo)函數(shù)二的傳統(tǒng)設(shè)計評價結(jié)果見表6。

    圖3 目標(biāo)函數(shù)一的傳統(tǒng)設(shè)計分析圖

    圖4 目標(biāo)函數(shù)二傳統(tǒng)設(shè)計分析圖

    表5 MCS對目標(biāo)函數(shù)一的傳統(tǒng)設(shè)計評價結(jié)果

    表6 MCS對目標(biāo)函數(shù)二的傳統(tǒng)設(shè)計評價結(jié)果

    3.2 運用MCS法對穩(wěn)健優(yōu)化結(jié)構(gòu)分析

    利用Matlab設(shè)計驗算程序,在外層樣本點取20個內(nèi)層的樣本點設(shè)計5000個。帶入穩(wěn)健設(shè)計方法,得到的結(jié)果為[a b e]=[13.2377 22.2078 1],同樣,由于這里關(guān)注曲柄滑塊的兩個極限位置,所以可以需要將其作為兩個質(zhì)量屬性分別評價[9]。即對式(3.1)~(3.2)進(jìn)行評價。

    當(dāng)設(shè)計結(jié)果為穩(wěn)健設(shè)計結(jié)果為[a b e]=[13.2377 22.2078 1]時,f1對應(yīng)于每個外層樣本點e的目標(biāo)分布如圖5所示,MCS對目標(biāo)一的穩(wěn)健設(shè)計評價結(jié)果見表7。

    圖5 目標(biāo)函數(shù)一的穩(wěn)健設(shè)計分析圖

    圖6 目標(biāo)函數(shù)二的穩(wěn)健設(shè)計分析圖

    表7 MCS對目標(biāo)函數(shù)一的穩(wěn)健設(shè)計評價結(jié)果

    表8 MCS對目標(biāo)函數(shù)二的穩(wěn)健設(shè)計評價結(jié)果

    f2對應(yīng)于每個外層樣本點e的目標(biāo)分布如圖6所示,MCS對目標(biāo)函數(shù)二的穩(wěn)健設(shè)計評價結(jié)果見表8。

    從以上的兩組對比結(jié)構(gòu)可以看出,對評價目標(biāo)μf兩種設(shè)計都能滿足要求,差別不大,說明兩種設(shè)計方法都能滿足基本的設(shè)計要求。對評價目標(biāo)σf與δσf穩(wěn)健設(shè)計得到的結(jié)果在兩個評價目標(biāo)里均比傳統(tǒng)設(shè)計的結(jié)果要小,說明穩(wěn)健設(shè)計得到的設(shè)計結(jié)果要優(yōu)于傳統(tǒng)設(shè)計結(jié)果,更能適應(yīng)未知外界變化。即穩(wěn)健設(shè)計更能提過設(shè)計質(zhì)量[10]。

    4 結(jié)論

    通過利用蒙特卡洛方法,結(jié)合Matlab編寫基于概率統(tǒng)計的程序,對兩組設(shè)計結(jié)果進(jìn)行了分析,從分析結(jié)果中發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)設(shè)計方法和穩(wěn)健設(shè)計方法在沒有外界誤差的情況下都能滿足設(shè)計要求,而在考慮外界誤差時,傳統(tǒng)設(shè)計方法對目標(biāo)的集中程度即方差沒有穩(wěn)健設(shè)計得到的結(jié)果好,說明采用穩(wěn)健設(shè)計方法對于產(chǎn)品減少制造加工誤差帶來的不利影響有較強的穩(wěn)健性。

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