范 卿,曾 楊
(中聯(lián)重科股份有限公司,湖南 長沙 410013)
變幅機(jī)構(gòu)是工程機(jī)械賴以工作的核心元件,被廣泛應(yīng)用于車載吊、水泥輸送泵、挖掘機(jī)等工程設(shè)備.對變幅機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)主要集中在絞點(diǎn)位置、連桿和變幅油缸,其目的是為了盡量減小機(jī)械工作過程中變幅油缸受到的壓力[1].為此,文獻(xiàn)[2]利用EXCEL表格實(shí)現(xiàn)了對三節(jié)點(diǎn)變幅機(jī)構(gòu)的幾何方程求解,當(dāng)約束條件給定后,能迅速求解出鉸點(diǎn)位置;文獻(xiàn)[3]以三絞點(diǎn)模型分析了汽車起重機(jī)變幅機(jī)構(gòu)的絞點(diǎn)位置優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,指出優(yōu)化后的變幅機(jī)構(gòu)能有效降低變幅過程中油路的壓力沖擊;文獻(xiàn)[4]通過試湊法,分析了隨車起重機(jī)在不同變幅機(jī)構(gòu)下的受力情況,指出如果能進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),將能有效降低變幅機(jī)構(gòu)的壓力.
隨著科技的發(fā)展,模糊算法[5]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[6]、遺傳算法[7]和智能控制[8]等都在變幅結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中得到了推廣,但這些研究工作多將變幅機(jī)構(gòu)等效為三節(jié)點(diǎn)模型,過于理想,同時(shí)也沒有考慮優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)重,使得結(jié)果收斂于局部.本文在分析了中聯(lián)重科49m混凝土泵車的變幅機(jī)構(gòu)后,采用帶權(quán)重的遺傳算法對其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),獲得了良好的效果.
變幅機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)如圖1所示,由下節(jié)臂、上節(jié)臂、一號連桿、二號連桿和變幅油缸組成.為方便討論,假定下節(jié)臂固定,即O,A點(diǎn)坐標(biāo)在變幅過程中保持不變;初始情況下,油缸未動作,兩節(jié)臂夾角α設(shè)定為0,即假定B,E的縱坐標(biāo)相等.
圖1 變幅機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of luffing system
其等效原理圖如圖2所示,設(shè)點(diǎn)A,B,C,D,E的坐標(biāo)分別為(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4)、(x5,y5),并取油缸未動作時(shí)的B,E作為橫坐標(biāo),則當(dāng)上節(jié)臂在變幅油缸作用下上升α角度時(shí),相當(dāng)于EBA線段繞A點(diǎn)旋轉(zhuǎn)α角,此時(shí)B點(diǎn)坐標(biāo)變?yōu)?/p>
改寫為矩陣形式:
同理可求得其他各點(diǎn)的新坐標(biāo)值,分別以(x′3,y′3),(x′4,y′4),(x′5,y′5)表示.
圖2 變幅機(jī)構(gòu)等效原理圖Fig.2 Equivalent principle diagram of luffing system
依據(jù)變幅機(jī)構(gòu)的工作特點(diǎn)知,A點(diǎn)和O點(diǎn)總力矩應(yīng)分別平衡:
式中:F1,F(xiàn)2分別為二號連桿和油缸受到的壓力;G為上節(jié)臂等效外部壓力;d1—d5分別為相應(yīng)的力臂,可以通過各點(diǎn)坐標(biāo)求得.
由上分析可知,變幅油缸的壓力F2是一個(gè)與O,A,B,C,D,E和α都相關(guān)的函數(shù),可以表示為
對變幅結(jié)構(gòu)的優(yōu)化就是選擇合適的坐標(biāo)值,使得在相同的工況下,變幅油缸的受力最??;同時(shí),當(dāng)α變化時(shí),油缸壓力變化率也最小.為此,取優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為
當(dāng)一號臂沒有起臂時(shí),二號臂最大只能起臂90°.由于α是一個(gè)連續(xù)變化量,式(6)求解將會很復(fù)雜,工程中,可以只選擇幾個(gè)離散量進(jìn)行計(jì)算.
綜上所述,變幅機(jī)構(gòu)的優(yōu)化問題是一個(gè)典型的多目標(biāo)優(yōu)化問題.傳統(tǒng)的遺傳算法對優(yōu)化目標(biāo)直接構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù),沒有考慮各個(gè)目標(biāo)對變幅機(jī)構(gòu)的影響程度是不一樣的.為此,本文對適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行了修改.
以J1為例,設(shè)當(dāng)J1>J1max時(shí),變幅機(jī)構(gòu)完全不能滿足要求;當(dāng)J1<J1min后,進(jìn)一步減小J1值對變幅機(jī)構(gòu)的影響很小,則可以構(gòu)造如下適應(yīng)度函數(shù):
式中:0≤δ1≤1,為目標(biāo)的重要程度.當(dāng)J1max≥J1≥J1min時(shí),δ1越大,該染色體被選中的概率越大.類似可以構(gòu)造第二個(gè)目標(biāo)的適應(yīng)度函數(shù)g2.
在尋優(yōu)過程中應(yīng)使種群向g1較大的方向進(jìn)化的同時(shí),兼顧g2向較大的方向進(jìn)化,使二者都能取得較好值,避免算法陷入局部最優(yōu)解,具體尋優(yōu)過程參加文獻(xiàn)[9],這里不再贅述.
式(5)含13個(gè)變量,為了簡化計(jì)算,結(jié)合工程實(shí)際,在變幅機(jī)構(gòu)未工作之前,即α=0°時(shí),可以令A(yù),B,G相對于O點(diǎn)的位置固定,C點(diǎn)相對于D點(diǎn)固定,E點(diǎn)縱坐標(biāo)與B點(diǎn)縱坐標(biāo)相等,并令O點(diǎn)位于坐標(biāo)原點(diǎn).在此基礎(chǔ)上,當(dāng)變幅機(jī)構(gòu)起吊時(shí),即α由0°到90°變化時(shí),F(xiàn)2可表示為
閾值J1max,J1min,J2max,J2min分別取油缸長期允許工作壓力的90%,20%,30%,10%,δ1=0.5,δ2=0.2,α取0°,20°,40°,60°,80°共5個(gè)離散值進(jìn)行計(jì)算;A,B,G點(diǎn)坐標(biāo)分別為(-300mm,560 mm)、(-100mm,910mm)、(6 070mm,910mm);外部等效壓力G=29 400N;C點(diǎn)坐標(biāo)為(x4-230 mm,y4+120mm).采用優(yōu)化算法后的坐標(biāo)值與經(jīng)驗(yàn)坐標(biāo)值如表1所示.
表1 優(yōu)化坐標(biāo)值Tab.1 Optimization coordinate value
利用優(yōu)化參數(shù),在MATLAB中進(jìn)行了仿真分析,油缸壓力曲線如圖3所示.從圖3中可以看出,相比于經(jīng)驗(yàn)參數(shù),采用優(yōu)化參數(shù)后,油缸受到的最大壓力得到了降低.同時(shí),采用優(yōu)化參數(shù)后,油缸受力曲線更加平坦,表示當(dāng)α變化時(shí),油缸所受沖擊壓力要小.
圖3 優(yōu)化前后油缸壓力圖Fig.3 Pressure diagram of oil cylinder
工程變幅機(jī)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)能有效降低變幅油缸受到的壓力,從而提高變幅機(jī)構(gòu)的安全性和穩(wěn)定性.本文在分析了中聯(lián)重科49m混凝土泵車的變幅機(jī)構(gòu)后,建立了其6節(jié)點(diǎn)模型,并采用帶權(quán)重的遺傳算法對變幅機(jī)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),結(jié)果表明能有效降低變幅油缸的壓力和壓力變化率.需要指出的是,在優(yōu)化設(shè)計(jì)過程中,假定變幅機(jī)構(gòu)未動作(即未起吊)時(shí)A,B,C,G位置相對固定,這是為了簡化計(jì)算,實(shí)質(zhì)上,也可以將這4個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)值一同進(jìn)行優(yōu)化,但勢必增加計(jì)算量.
[1]陳蘇秧,孫萬勇.起重機(jī)變幅機(jī)構(gòu)的改造[J].煤礦機(jī)械,2006,27(10):154-155.CHEN Suyang,SUN Wanyong.Transformation to organization of the hoist changing width[J].Coal Mine Machinery,2006,27(10):154-155.
[2]王華權(quán).三角形變幅機(jī)構(gòu)鉸點(diǎn)求解器[J].建設(shè)機(jī)械技術(shù)與管理,2005,18(7):76-78.WANG Huaquan.Resolver of pivoting point for triangular luffer[J].Construction Machinery Technology & Management,2005,18(7):76-78.
[3]鄭夕健,張璇,費(fèi)樺.基于ADAMS的汽車起重機(jī)變幅機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].機(jī)械與電子,2008(7):3-5.ZHENG Xijian,ZHANG Xuan,F(xiàn)EI Hua.Optimization design of the amplitude variation mechanism of truck crane based on ADAMS[J].Machinery & Electronics,2008(7):3-5.
[4]魏效玲,張寧博,景曉桓.隨車起重機(jī)變幅機(jī)構(gòu)仿真與優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].河北建筑科技學(xué)院學(xué)報(bào),2005,22(4):94-96.WEI Xiaoling,ZHANG Ningbo,JING Xiaohuan.Dynamic simulation and optimum design of luffing mechanism of lorry loading crane[J].Journal of Hebei Institute of Architectural Science & Technology,2005,22(4):94-96.
[5]席平原.塔式起重機(jī)變幅機(jī)構(gòu)的模糊優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].起重運(yùn)輸機(jī)械,2005(7):12-14.XI Pingyuan.Fuzzy optimal design of luffing mechanism of tower crane[J].Hoisting and Conveying Machinery,2005(7):12-14.
[6]席平原,陳孟科,黃鵬.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機(jī)變幅機(jī)構(gòu)遺傳算法優(yōu)化[J].起重運(yùn)輸機(jī)械,2007(3):24-25.XI Pingyuan,CHEN Mengke,HUANG Peng.Genetic algorithm optimization of tower crane luffing mechanism based on neural network[J].Hoisting and Conveying Machinery,2007(3):24-25.
[7]王啟平,孫季華,謝能剛.基于遺傳算法的四連桿變幅機(jī)構(gòu)多目標(biāo)模糊優(yōu)化[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2004,21(3):204-207.WANG Qiping,SUN Jihua,XIE Nenggang.Multi-objective fuzzy optimum design of four-bar l lufing mechanism of variation based on genetic algorithm[J].Journal of Anhui University of Technology,2004,21(3):204-207.
[8]陳天惠.塔機(jī)變幅機(jī)構(gòu)的智能控制[J].建筑機(jī)械,2004(11):86-89.CHEN Tianhui.Intelligent control of tower crane luffing mechanism[J].Construction Machinery,2004(11):86-89.
[9]周明,孫樹偉.遺傳算法原理及應(yīng)用[M].北京:國防科技圖書出版社,1999.ZHOU Ming,SUN Shuwei.The principle and application of genetic algorithm[M].Beijing:National Defense Science and Technology Press,1999.