裴峻峰，黃顯茹，陳園麗，代云聰

（常州大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，常州 213016）

基于ANSYS/PDS的往復(fù)泵泵閥閥盤的可靠性分析

裴峻峰，黃顯茹，陳園麗，代云聰

（常州大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，常州 213016）

為了驗(yàn)證閥盤的可靠性，結(jié)合閥盤的實(shí)際結(jié)構(gòu)和和受力情況，運(yùn)用ANSYS建立了閥盤有限元模型并進(jìn)行應(yīng)力計(jì)算，再根據(jù)應(yīng)力-強(qiáng)度干涉理論，建立極限狀態(tài)函數(shù)，利用ANSYS/PDS模塊，選用蒙特卡羅（Monte Carlo）法對(duì)BW-250型往復(fù)泵泵閥閥盤進(jìn)行強(qiáng)度可靠性分析。結(jié)果表明：閥盤可靠度為99.89%，其中閥盤直徑和錐角對(duì)其可靠性影響最大。同時(shí)也表明運(yùn)用該方法對(duì)閥盤進(jìn)行可靠性分析是可行的，為閥盤的可靠性設(shè)計(jì)提供了新思路，具有一定工程應(yīng)用價(jià)值。

往復(fù)泵；泵閥；閥盤；可靠性分析；ANSYS/PDS模塊；蒙特卡羅

0 引言

閥盤是往復(fù)泵泵閥的關(guān)鍵零件之一，它在泵的工作中是主要的承力零件[1]，其工作性能的好壞直接關(guān)系到泵能否正常運(yùn)轉(zhuǎn)。閥盤在流體壓力的作用下下落與閥座接觸，產(chǎn)生閥盤對(duì)閥座的沖擊力，該沖擊力對(duì)閥盤或閥座材料的應(yīng)力值帶來一定的影響，從而引起閥盤的失效，導(dǎo)致泵無法正常工作。隨著工業(yè)技術(shù)的需求，往復(fù)泵向高速、大功率方向發(fā)展，于是對(duì)閥盤的工藝和結(jié)構(gòu)都進(jìn)行了改進(jìn)，對(duì)其工作性能提出了更高要求。閥盤的傳統(tǒng)設(shè)計(jì)是根據(jù)閥盤的強(qiáng)度計(jì)算確定其幾何尺寸，然后校核其強(qiáng)度，只要滿足最大應(yīng)力小于許用應(yīng)力則認(rèn)為是安全的。這種方法具有一定的的經(jīng)驗(yàn)性和盲目性[2]，造成材料使用不合理，以至于材料成本過高。針對(duì)上述問題，本文采用ANSYS/PDS設(shè)計(jì)分析模塊，將閥盤的幾何尺寸、材料參數(shù)以及載荷等作為隨機(jī)變量參數(shù)，采用蒙特卡羅法，應(yīng)用應(yīng)力-強(qiáng)度干涉理論，對(duì)閥盤的可靠性進(jìn)行了計(jì)算，對(duì)閥盤的設(shè)計(jì)提供了重要的指導(dǎo)意義。

1 可靠性設(shè)計(jì)基本理論及方法

1.1 可靠性基本理論

機(jī)械可靠性設(shè)計(jì)是分析產(chǎn)品的失效概率，它把隨機(jī)方法（概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)）應(yīng)用于工程設(shè)計(jì)，不僅能彌補(bǔ)傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法上存在的一些不足，并且能有效提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)水平和質(zhì)量，降低產(chǎn)品的生產(chǎn)成本。在進(jìn)行機(jī)械可靠性分析時(shí)，根據(jù)機(jī)械零件性能的相關(guān)因素X1,X2,…,Xn（如零件幾何尺寸、材料特性、載荷狀態(tài)等）建立極限狀態(tài)函數(shù)：

通常在機(jī)械產(chǎn)品中，零件(部件)的正常還是失效決定于零件強(qiáng)度和載荷應(yīng)力的關(guān)系。若將隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn考慮為零件強(qiáng)度R和載荷應(yīng)力S，則極限狀態(tài)函數(shù)簡(jiǎn)化為：

上述模型稱為應(yīng)力-強(qiáng)度干涉模型[4]。該模型是合理建立應(yīng)力與強(qiáng)度之間的的概率設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型，控制機(jī)械產(chǎn)品失效概率，以達(dá)到產(chǎn)品設(shè)計(jì)要求。

1.2 蒙特卡羅法

蒙特卡羅（Monte Carlo）方法是概率統(tǒng)計(jì)中最常用的基本方法[5]，可直接用于模擬各種工程真實(shí)過程。它的基本思想是建立概率統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)模型，考慮模型中應(yīng)包含的風(fēng)險(xiǎn)變量，收集有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)變量數(shù)據(jù)，確定其分布規(guī)律，根據(jù)分析精度要求確定抽樣次數(shù)N，選擇抽樣方法（直接抽樣法或拉丁抽樣法）產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，根據(jù)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)，在各風(fēng)險(xiǎn)變量的概率分布中隨機(jī)取值代入到建立的數(shù)學(xué)模型中計(jì)算，得到N個(gè)目標(biāo)值，對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算，為進(jìn)行可靠性分析做好準(zhǔn)備。

1.3 ANSYS/PSD可靠性分析實(shí)現(xiàn)

ANSYS/PDS概率分析模塊可用于評(píng)估輸入?yún)?shù)的不確定性對(duì)于系統(tǒng)響應(yīng)的影響行為及其特性[5]。它不僅能計(jì)算得到較為準(zhǔn)確的可靠度，還能分析得出結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)可靠度的敏感性，具體實(shí)現(xiàn)步驟[6,7]為：

1）創(chuàng)建完整的分析文件；

2）進(jìn)入PDS模塊并指定分析文件；

3）定義隨機(jī)輸入和輸出變量；

4）選擇概率設(shè)計(jì)分析方法；

5）執(zhí)行概率設(shè)計(jì)分析所需要的循環(huán)；

6）查看概率設(shè)計(jì)結(jié)果。

2 閥盤的可靠性分析

2.1 問題描述

本文以BW-250型往復(fù)泵泵閥為例，圖1為泵閥結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖，其工作條件為：功率為15kW，沖次為116次/min，流量為145L/min，壓力為4.5MPa。閥盤的材料為38CrMoAl，其屈服極限為835 MPa。閥盤的運(yùn)動(dòng)分為兩個(gè)階段，即非關(guān)閉狀態(tài)和關(guān)閉狀態(tài)，其中關(guān)閉階段是閥盤與閥座碰撞接觸的一個(gè)過程，它主要受到流體的壓力和具有加速度的慣性力，而非關(guān)閉狀態(tài)主要受流體壓力的作用，比較這兩者，閥盤在關(guān)閉階段受到的應(yīng)力要比非關(guān)閉狀態(tài)下的應(yīng)力大。因此，這里對(duì)閥盤關(guān)閉時(shí)受到的應(yīng)力進(jìn)行計(jì)算。

圖1 泵閥簡(jiǎn)化模型示意圖

根據(jù)閥盤的的實(shí)際幾何尺寸及工作受力情況進(jìn)行結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化，選用20節(jié)solid95計(jì)算單元，由于閥盤模型的不規(guī)則性，采用自由網(wǎng)格劃分，有限元網(wǎng)格模型如圖2所示，施加邊界條件和載荷進(jìn)行靜力分析，分析中利用將閥盤加速度與閥盤質(zhì)量相乘來得到慣性力，采用靜態(tài)思想來處理，得到閥盤的VonMises等效應(yīng)力圖，如圖3所示。

圖2 閥盤有限元模型

圖3 等效應(yīng)力分布圖

2.2 可靠性分析

閥盤在工作中承受的最大應(yīng)力不允許超過選用材料的屈服極限，反之，判斷其為失效。因此定義失效準(zhǔn)則[8]為：其中σmax為閥盤運(yùn)動(dòng)中的最大等效應(yīng)力值，Mpa；σs為材料的屈服極限，Mpa。于是，定義極限狀態(tài)函數(shù)為時(shí)，判斷為失效狀態(tài)，那么閥盤的可靠度為的概率。

根據(jù)閥盤的實(shí)際工作情況，以閥盤直徑（D），閥盤錐角（ZJ），彈性模量（TXML），密度（LO），屈服強(qiáng)度（QF），壓力載荷（P）為隨機(jī)輸入變量，定義最大等效應(yīng)力（σmax）和極限狀態(tài)函數(shù)（Z）為隨機(jī)輸出變量，計(jì)算閥盤的可靠度。分析中，假設(shè)上述隨機(jī)輸入變量均服從高斯分布（又稱正態(tài)分布）。隨機(jī)輸入變量統(tǒng)計(jì)值如表1所示。

表1 隨機(jī)輸入變量統(tǒng)計(jì)值

圖4 最大等效應(yīng)力抽樣曲線圖

選擇蒙特卡羅法中的拉丁抽樣法對(duì)該模型進(jìn)行抽樣，抽樣模擬次數(shù)為300次，圖4為95%置信度下的閥盤最大等效應(yīng)力抽樣曲線圖，圖中中間那條曲線表示最大等效應(yīng)力均值變化曲線，上面那條曲線表示置信區(qū)間上限變化曲線，下面那條曲線表示置信區(qū)間下限變化曲線置信區(qū)間的寬度隨著抽樣次數(shù)的增加而減小，且最大等效應(yīng)力均值變化趨于水平，說明循環(huán)次數(shù)足夠多。

2.3 分析結(jié)果

2.3.1 累積分布函數(shù)及可靠度

累積分布函數(shù)可以獲得零件的可靠度或失效概率，其函數(shù)上任意一點(diǎn)值等于數(shù)據(jù)出現(xiàn)在該點(diǎn)的概率值。圖5為置信度為95%的極限函數(shù)Z(X)的累積分布圖，由概率設(shè)計(jì)計(jì)算結(jié)果直接讀取得本算例閥盤在置信度為95%的情況下，可靠度為99.89%。

圖5 極限函數(shù)Z(X)的累積分布圖

2.3.2 靈敏度分析

概率靈敏度可以分析得到失效的最主要影響因素。圖6是閥盤最大應(yīng)力靈敏度圖，從圖中可以看出，對(duì)閥盤最大應(yīng)力影響較大的最主要參數(shù)是閥盤錐角（ZJ），和閥盤直徑（D），流體壓力（P）對(duì)其也有一定影響，但其作用程度沒有閥盤錐角和直徑大。因此要提高閥盤的可靠度，減小應(yīng)力，在設(shè)計(jì)過程中應(yīng)嚴(yán)格控制這些參數(shù)。閥盤錐角對(duì)閥盤可靠度的靈敏度是負(fù)值，閥盤直徑和流體壓力對(duì)其靈敏度是正值，表明閥盤所受應(yīng)力隨閥盤錐角的增加而減小，隨閥盤直徑和流體壓力的增加而增加，與實(shí)際相關(guān)特性相符。

圖6 靈敏度分析結(jié)果示意圖

3 結(jié)論

本文根據(jù)閥盤實(shí)際結(jié)構(gòu)尺寸和受力情況，建立了閥盤的有限元模型，利用ANSYS軟件及PDS結(jié)果后處理，獲得了閥盤的應(yīng)力分布圖、該閥盤的可靠度及各輸入變量對(duì)輸出參數(shù)影響程度大小。本算例閥盤可靠度為99.89%，其中閥盤直徑和錐角是影響可靠性的最主要因素，證明了ANSYS/PDS概率設(shè)計(jì)模塊分析閥盤失效概率或可靠度的可行性，為閥盤結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供了有效依據(jù)，有較好的應(yīng)用價(jià)值。

[1] 葉永彪,朱永有,王龍龍.往復(fù)泵泵閥失效分析[J].水利電力機(jī)械,2006,28(1)：37-38.

[2] 黃天成,張炎,王宏麗,等.基于ANSYS/PDS的抽油機(jī)支架可靠性分析[J].制造業(yè)自動(dòng)化,2011,33(7)：119-121.

[3] 謝里陽,王正,周金宇,等.機(jī)械可靠性基本理論與方法[M].北京：科學(xué)出版社,2009.

[4] 宮恩祥,黃銘科,葉娟,等.基于ANSYS的液力透平軸可靠性分析[J].石油機(jī)械,2011,39(1)：39-42.

[5] 施衛(wèi)東,顏品蘭,蔣小平,等.基于ANSYS/PDS的泵軸可靠性分析[J].排灌機(jī)械,2008,26(5)：1-4.

[6] Ref S,Beley J-D,Khor EH,et al.Probabilistic fi nite element analysis using ANSYS[J].Structural Safety,2006,28(1-2)：17-43.

[7] Ching J,Beck JL.Real-time reliability estimation for serviceability limit states in structures with uncertain dynamic excitation and incomplete output data[J].Probabilistic Engineering Mechanics,2007,22(1)：50-62.

[8] 周鵬飛,董金善,楊益清,等.基于ANSYS的異形封頭可靠性分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2012,(1)：28-30.

Reliability analysis for reciprocating pump valve disc based on ANSYS/PDS

PEI Jun-feng，HUANG Xian-ru，CHEN Yuan-li，DAI Yun-cong

TH321; TH123+.4

B

1009-0134(2014)05(下)-0063-03

10.3969/j.issn.1009-0134.2014.05(下).18

2014-01-05

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51175051）

裴峻峰（1954 -），男，江蘇宜興人，教授，博士，主要研究方向?yàn)槭褪b備可靠性與故障診斷。