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      采煤機(jī)牽引機(jī)構(gòu)的響應(yīng)面法優(yōu)化設(shè)計(jì)

      2023-07-27 07:05:30靳昆琨王義亮
      機(jī)械設(shè)計(jì)與制造 2023年7期
      關(guān)鍵詞:擺線齒根齒面

      靳昆琨,王義亮

      (1.太原理工大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院,山西 太原 030024;2.煤礦綜采裝備山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山西 太原 030024)

      1 引言

      行走輪—銷排牽引機(jī)構(gòu)是采煤機(jī)不可缺少部件,主要承擔(dān)著采煤機(jī)沿工作面行走作用,決定了整個設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。然而,牽引機(jī)構(gòu)在采煤作業(yè)時(shí),會頻繁受到截割煤層引起的不規(guī)律的負(fù)載,并且行走輪與銷排的嚙合屬于無潤滑傳動,因此牽引機(jī)構(gòu)經(jīng)常因不規(guī)律負(fù)載而發(fā)生齒面磨損和輪齒折斷故障。文獻(xiàn)[1]通過有限元法對采煤機(jī)牽引機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析,得出了銷排在斜切工況下的受力狀況。文獻(xiàn)[4]針對銷排齒形提出了參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)修訂的必要性并提出了一系列具有參考性的銷排齒形曲線參數(shù)。文獻(xiàn)[5]基于靜力學(xué)分析和正交試驗(yàn)法對標(biāo)準(zhǔn)漸開線齒形行走輪進(jìn)行了強(qiáng)度優(yōu)化。文獻(xiàn)[6]研究了直形和弧形曲線對齒面接觸應(yīng)力影響并提出了減小齒面接觸應(yīng)力的弧形曲線方案。雖然目前有針對牽引機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究,但這些研究數(shù)量較少且是通過簡化行走輪設(shè)計(jì)變量和數(shù)值計(jì)算來進(jìn)行直接優(yōu)化設(shè)計(jì)。

      由于牽引機(jī)構(gòu)組件多為非標(biāo)準(zhǔn)部件且優(yōu)化過程中涉及的影響變量多,單一變量的優(yōu)化方法不能保證其結(jié)果的準(zhǔn)確度。

      目前基于建立響應(yīng)面的優(yōu)化方法已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于機(jī)械結(jié)構(gòu)的參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì),文獻(xiàn)[8]用響應(yīng)面法對硅片切割夾具進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化并減輕了夾具的質(zhì)量;文獻(xiàn)[9]采用修改的響應(yīng)面法對鏈輪進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化,提高了鏈輪的承載能力。

      基于曲線參數(shù)方程建立了采煤機(jī)牽引機(jī)構(gòu)的參數(shù)化模型并對原有模型進(jìn)行瞬態(tài)動力學(xué)分析。

      通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)和有限元仿真結(jié)果分析影響牽引機(jī)構(gòu)承載能力參數(shù)的敏感性,通過設(shè)計(jì)參數(shù)和響應(yīng)結(jié)果建立響應(yīng)面模型。

      采用多目標(biāo)遺傳算法(MOGA)對模型進(jìn)行計(jì)算并獲得優(yōu)化方案。

      2 牽引機(jī)構(gòu)參數(shù)化模型分析

      2.1 牽引機(jī)構(gòu)參數(shù)化模型

      行走輪和銷排間的嚙合與齒輪齒條嚙合類似,但又與其有較大的差別。在UG中使用“規(guī)律曲線”命令建立了牽引機(jī)構(gòu)的參數(shù)化模型。采煤機(jī)牽引機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu),如圖1所示。

      圖1 牽引機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of Traction Mechanism

      對于負(fù)載較大的采煤機(jī),大多采用漸開線和擺線的復(fù)合曲線行走輪和較大齒形銷排。

      行走輪的齒形曲線由中部漸開線(ab段)、根部內(nèi)擺線(bc段)和過度圓弧(cd段),如圖2所示。

      圖2 牽引機(jī)構(gòu)齒廓曲線圖Fig.2 Tooth Profile Curve of Traction Mechanism

      行走輪齒廓曲線的漸開線參數(shù)方程可以寫為:

      齒根部內(nèi)擺線方程可以寫為:

      式中:αi—漸開線展開角;α0—行走輪分度圓上的壓力角;af—內(nèi)擺線滾動圓滾動角;β—漸開線初始偏角;βf為內(nèi)擺線相對于初始位置偏角;rf—內(nèi)擺線滾動圓半徑;s—分度圓處齒厚度;R—分度圓半徑,—行走輪模數(shù);Z—行走輪齒數(shù),取為11;Ra—基圓半徑,Ra=Rcosα0。銷排的齒形曲線由多段圓弧和直線構(gòu)成,通過數(shù)值擬合,齒形尺寸方程可以寫為:

      式中:Ca,Cb,Cc,Cd,Ce,Cf—常數(shù);Pc,Pd,Pe—銷排成形尺寸;P—銷排齒節(jié)距,P=mπ;Pc—齒頂圓弧半徑(ef段);Pb—接觸圓弧半徑(fg段);θ—接觸斜線傾斜角,為定值。

      2.2 牽引機(jī)構(gòu)有限元接觸分析

      按照數(shù)據(jù)對牽引機(jī)構(gòu)有限元模型賦予材料參數(shù)并劃分網(wǎng)格,如表1所示。

      表1 材料參數(shù)表Tab.1 Table of Material Parameter

      采用摩擦系數(shù)0.15 的面接觸定義行走輪和銷排的齒面嚙合,接觸算法設(shè)置為拉格朗日乘子算法,該算法不涉及接觸穿透和剛度,但需要耗費(fèi)較長的計(jì)算時(shí)間;然后對行走輪軸孔質(zhì)心出施加牽引阻力載荷(Force)和驅(qū)動轉(zhuǎn)角位移(w),求解進(jìn)行后處理得出的應(yīng)力云圖,如圖3所示。

      圖3 牽引機(jī)構(gòu)應(yīng)力云圖Fig.3 Stress Nephogram of Traction Mechanism

      從圖3中可以看出,較大應(yīng)力分布在接觸齒面和齒根處,提取各部分應(yīng)力結(jié)果可以得出:齒面接觸應(yīng)力比銷排齒面接觸應(yīng)力較大,齒根受壓側(cè)應(yīng)力較受拉側(cè)應(yīng)力大,由于銷排齒形曲線比行走輪齒形曲線平緩,銷排齒面接觸應(yīng)力小于行走輪的接觸應(yīng)力。因此,減小齒面接觸應(yīng)力齒根受壓側(cè)的最大彎曲應(yīng)力可有效提高牽引機(jī)構(gòu)的承載能力。

      3 響應(yīng)面法的優(yōu)化設(shè)計(jì)

      3.1 牽引機(jī)構(gòu)參數(shù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

      這里采用優(yōu)化空間填充設(shè)計(jì)的方法構(gòu)建樣本點(diǎn),即構(gòu)建一個向量X=(x1,x2,x3,x4),x1∈D1,x2∈D2,x3∈D3,x4∈D4,其中x1、x2、x2、x4分別表示影響牽引機(jī)構(gòu)的控制參數(shù)(分別表示行走輪模數(shù)、齒根過渡圓半徑、擺線內(nèi)滾動圓半徑)。樣本點(diǎn)生成原理表示如下:

      首先基于X隨機(jī)生成前s個向量記為X(1),X(2),…,X(S),即:X(S)=(x1S,x2S,x3S,x4S),這 些 向 量 的 集 合 記 為:AS={X(1),X(2),…,X(S)}設(shè)任意兩向量X(a),X(b)滿足a,b∈[ 0,S],記兩向量的距離為D(a,b)=‖X(a)-X(b)‖,對于任意一向量X(a)到集合AS距離記為:

      下一步要尋找的向量為:

      按照以上原則循環(huán)1000次,并從中均勻的篩選出一定數(shù)量的向量構(gòu)成樣本點(diǎn)矩陣。根據(jù)每組樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)更新動力學(xué)模型并進(jìn)行仿真分析,得到45組樣本點(diǎn)的響應(yīng)結(jié)果,部分樣本點(diǎn)和響應(yīng)結(jié)果,如表2所示。

      表2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表Tab.2 Table of Experimental Design

      表中:P1、P2、P3、P4—行走輪模數(shù)、齒根過渡圓半徑、擺線內(nèi)滾圓半徑、銷排齒頂圓弧半徑;P5、P6—行走輪齒面接觸應(yīng)力、齒根彎曲應(yīng)力。

      3.2 牽引機(jī)構(gòu)響應(yīng)面模型建立

      響應(yīng)曲面能夠很好的擬合參和相應(yīng)結(jié)果的關(guān)系,根據(jù)樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)和響應(yīng)結(jié)果,利用Kriging對現(xiàn)有樣本點(diǎn)插值,并構(gòu)建響應(yīng)面。Kriging插值法可表述為:

      式中:δ—回歸系數(shù);f(x)—某一確定的函數(shù);Z(x)—高斯分布模型,其均值是0。協(xié)方差為:

      式中:m—樣本點(diǎn)總數(shù);R( )xa,xb—隨機(jī)兩個樣本點(diǎn)之間的關(guān)系函

      數(shù);σ2—過程方差。

      兩種分析結(jié)果的響應(yīng)面模型,如圖4 所示。由圖4 可以得出,齒面接觸應(yīng)力隨著行走輪模數(shù)的增大而減?。积X根彎曲應(yīng)力隨擺線滾動圓半徑的減小而減小。

      圖4 響應(yīng)面模型Fig.4 Results of Response Surface

      通過對控制參數(shù)進(jìn)行敏感性分析得出的敏感性分析圖,如圖5所示。

      圖5 參數(shù)敏感性分析圖Fig.5 Parameter Sensitivity Analysis Chart

      從圖5中可以看出各個控制參數(shù)對響應(yīng)結(jié)果的影響程度:行走輪齒面接觸應(yīng)力大小主要受模數(shù)影響;齒根彎曲應(yīng)力大小主要受到齒根過渡圓弧半徑和擺線內(nèi)滾動圓半徑的影響;因?yàn)殇N排齒頂?shù)膱A弧的變化會對改變嚙合位置,所以接觸應(yīng)力和彎曲應(yīng)力還會受到銷排齒頂圓弧半徑的影響。

      3.3 牽引機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)

      多目標(biāo)遺傳算法是仿照生物進(jìn)化論的一種優(yōu)化理論,應(yīng)對多個相關(guān)且相互矛盾的變量的一種尋優(yōu)方法。

      該算法以優(yōu)勝劣汰為原則,進(jìn)行尋優(yōu)的過程中,通過目標(biāo)函數(shù)滿足程度進(jìn)行種群個體的評價(jià)分析,在經(jīng)過選擇、交叉、變異等方式進(jìn)行組合,利用目標(biāo)函數(shù)滿足度較高的個體繁殖概率增加,使產(chǎn)生子代樣本的目標(biāo)滿足度更高,通過重復(fù)迭代,最終確定最優(yōu)化變量。牽引機(jī)構(gòu)的多目標(biāo)優(yōu)化原理可以表述為:

      式中:T1(x),T2(x),T3(x)—優(yōu)化目標(biāo)。

      其中,T1(x)≤13500,T2(x)≤375。

      Gi(p)≤0—約束不等式;

      HI(p)= 0—約束等式;

      pn_min、pn_max—各個控制參數(shù)的上限和下限。

      生成原始種群后,按照上述函數(shù)條件進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算,優(yōu)化流程,如圖6所示。

      圖6 優(yōu)化設(shè)計(jì)流程圖Fig.6 Flow Diagram of Optimization Design

      設(shè)定初始種群數(shù)目為100,迭代次數(shù)為20 次,進(jìn)行尋優(yōu)迭代,得出的樣本迭代過程曲線,如圖7所示。曲線圖7(a)中,齒面接觸應(yīng)力小于1350MPa的樣本點(diǎn)為有效點(diǎn);曲線圖7(b)中,齒根彎曲應(yīng)力小于375MPa的樣本點(diǎn)為有效點(diǎn),依據(jù)約束條件函數(shù),通過計(jì)算分析對比并尋找優(yōu)化樣本,獲得的最優(yōu)候選點(diǎn),如表3所示。

      表3 優(yōu)化候選點(diǎn)表Tab.3 Table of Optimization Candidate

      圖7 樣本迭代過程曲線圖Fig.7 Curve of Sample Iteration Process

      基于給出的優(yōu)化候選點(diǎn)更新模型參數(shù)并進(jìn)行瞬態(tài)動力學(xué)分析,原始模型和優(yōu)化模型的瞬態(tài)動力學(xué)仿真對比結(jié)果,如圖8所示。在圖8(a)中,行走輪和銷排在0.6s開始進(jìn)入嚙合并在1.2s脫離嚙合,整個嚙合過程中,優(yōu)化模型的大齒面接觸應(yīng)力降低了5.6%;由于行走輪和銷排的一對齒進(jìn)入嚙合時(shí)前一對齒脫離嚙合,行走輪齒根彎曲應(yīng)力在(0.6~1.2)s內(nèi)的變化趨勢如圖8(b)中一條曲線所示,且在相同負(fù)載下,優(yōu)化后的模型齒根彎曲應(yīng)力峰值降低了15.7%,從整體上提高了牽引機(jī)構(gòu)的承載能力。

      圖8 原始模型與優(yōu)化模型分析結(jié)果對比Fig.8 Comparison of the Analysis Results of the Original Model and the Optimized Model

      4 結(jié)論

      (1)基于參數(shù)方程建立了牽引機(jī)構(gòu)參數(shù)化模型,通過修改控制參數(shù)可以更改模型的幾何形狀,與傳統(tǒng)的建模方法相比能夠快速地更新模型。

      (2)采用有限元法對牽引機(jī)構(gòu)進(jìn)行接觸動力學(xué)分析,得出了單個嚙合周期內(nèi)行走輪的齒面接觸應(yīng)力和齒根彎曲應(yīng)力變化的動態(tài)特性。

      (3)以有限元接觸分析為響應(yīng)結(jié)果,提出了一種基于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)響應(yīng)面模型的采煤機(jī)牽引機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法和優(yōu)化過程,通過建立響應(yīng)面識別行走輪和銷排的控制參數(shù)對齒面接觸過程的影響;基于響應(yīng)面模型采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算,該優(yōu)化方法提高了牽引機(jī)構(gòu)的承載能力,與原有方法相比,該優(yōu)化方法有較好的實(shí)用性和高效性。

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