文 | 李秀珍,鐘杰,呂杏梅
在風電大葉片的發(fā)展趨勢下,載荷不斷增加給結(jié)構(gòu)平臺強度帶來了很大挑戰(zhàn),再加上競價上網(wǎng)等成本因素限制,風電機組結(jié)構(gòu)輕量化、精細化設(shè)計成為當前發(fā)展方向。主軸是風電機組關(guān)鍵承載部件,由于受載復雜且載荷大,主軸設(shè)計不僅影響自身成本,而且還決定與之配合的軸承成本。常規(guī)手動優(yōu)化設(shè)計時由于幾何變量比較多,且網(wǎng)格數(shù)量大,一次求解計算需要消耗大量的時間,設(shè)計方案很難達到最佳。目前公開的資料中雖然參數(shù)優(yōu)化文獻比較多,但大多是單一的主軸優(yōu)化,即在優(yōu)化過程中沒有考慮軸承等周邊結(jié)構(gòu)的邊界影響,而且由于優(yōu)化對象計算量相對較小,借助試驗設(shè)計以及近似模型方法的研究也非常少。
本文基于Isight多學科目標優(yōu)化平臺進行主軸優(yōu)化方法研究,實現(xiàn)Pro/E、Ansys的參數(shù)化集成,選取主軸關(guān)鍵結(jié)構(gòu)尺寸為設(shè)計變量,以主軸的質(zhì)量最輕為優(yōu)化目標,基于主傳動鏈系統(tǒng)有限元模型進行試驗設(shè)計、參數(shù)靈敏度分析及參數(shù)優(yōu)化,獲得最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù),提出了一種基于結(jié)構(gòu)等應(yīng)力設(shè)計確定變量上下限的方法。這種設(shè)計是一種精細設(shè)計的方法,能高效優(yōu)化模型至精細結(jié)構(gòu),從而縮短結(jié)構(gòu)設(shè)計正向開發(fā)的時間。
由于與主軸配合的主軸承為調(diào)心滾子軸承,只傳遞力、不傳遞彎矩,且存在很強的結(jié)構(gòu)非線性,因此主軸的有限元優(yōu)化模型必須進行系統(tǒng)考慮,才能逼近真實受力,保證優(yōu)化迭代的準確性。本次優(yōu)化建立的主軸優(yōu)化有限元模型如圖1所示,模型中充分考慮載荷的傳遞路徑和非線性邊界條件,建立了軸承、輪轂及風輪鎖等主軸周邊結(jié)構(gòu)模型,在優(yōu)化迭代計算中,凍結(jié)該周邊結(jié)構(gòu)網(wǎng)格,通過APDL語言自動劃分主軸網(wǎng)格、定義主軸與周邊結(jié)構(gòu)的接觸邊界。
主軸的設(shè)計尺寸如圖2所示,主軸設(shè)計關(guān)鍵尺寸:軸向尺寸L1~L6,直徑方向尺寸D1~D6,過渡圓弧尺寸r1~r4。其中軸向尺寸和直徑方向尺寸影響到主傳動系統(tǒng)參數(shù)(在平臺產(chǎn)品中,這些參數(shù)為固定值)。由主軸的有限元強度計算可知,危險熱點主要集中在截面變化處,如圖2中①②③④等位置,故選擇四個過渡圓弧半徑作為優(yōu)化變量。
圖1 主軸優(yōu)化FEA模型
圖2 主軸設(shè)計尺寸圖
優(yōu)化變量X=[r1 r2 r3 r4]T,變量圓弧半徑的初始取值區(qū)間:r1在[200 320]mm,r2在[60 140]mm,r3在[400 800]mm,r4在[200 400]mm,變量取值為5的整數(shù)倍。后面需根據(jù)靈敏度分析結(jié)果,進一步探索變量取值空間。
狀態(tài)變量為主軸FEA響應(yīng)變量,即最大合成應(yīng)力(Mises應(yīng)力),主軸極限載荷工況最大Mises應(yīng)力不超過材料的許用應(yīng)力445MPa。極限載荷選取Myz_max工況,根據(jù)經(jīng)驗該工況下主軸應(yīng)力最大,表1為載荷工況值。
主軸的優(yōu)化目的是保證在載荷增大后主軸強度能夠滿足要求,同時主軸各危險截面達到等應(yīng)力水平,從而實現(xiàn)主軸最佳參數(shù)配比和重量最輕。故選擇與之相關(guān)的重量 Mass作為目標函數(shù),優(yōu)化目標為主軸重量Mass最小。
本文優(yōu)化流程框圖設(shè)計如圖3所示,Isight優(yōu)化平臺集成Pro/E三維軟件和Ansys有限元軟件完成主軸結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計,包括主軸結(jié)構(gòu)的參數(shù)化建模、有限元前處理和結(jié)果的自動提取。通過系統(tǒng)集成,進行試驗設(shè)計、參數(shù)敏感度分析,建立近似模型及優(yōu)化。
試驗設(shè)計的目的一方面是為了進行樣本統(tǒng)計,建立優(yōu)化近似模型;同時通過靈敏度分析、主效應(yīng)分析、交互效應(yīng)分析更好地探索設(shè)計變量空間,獲得較好的優(yōu)化方案。
圖3 集成優(yōu)化流程圖
圖4 各因素對質(zhì)量主效應(yīng)分析圖
圖5 r1/r2對質(zhì)量交互效應(yīng)圖
表1 優(yōu)化載荷工況
圖4為按照初始變量范圍各因素對質(zhì)量響應(yīng)的主效應(yīng)圖。分析可知,r3對質(zhì)量變化貢獻率最高,r2/r3/r4與質(zhì)量變化成反比,r1與質(zhì)量變化成正比;由圖5可知,各因素與質(zhì)量為線性變化關(guān)系,各因素之間無交互效應(yīng),與主軸設(shè)計相符。
圖6為各因素對應(yīng)力響應(yīng)的主效應(yīng)圖。分析可知,r3對應(yīng)力貢獻率最高,r2、r1依次降低,r4為零,且與應(yīng)力為非線性關(guān)系。說明在初始變量范圍內(nèi),最大應(yīng)力值始終在①②③過渡圓弧處交替,靈敏度較低的r1/r4變量應(yīng)進一步拓展變量空間,使最大應(yīng)力位置不斷轉(zhuǎn)移,實現(xiàn)各危險截面等應(yīng)力設(shè)計;r3在上限時最大應(yīng)力值達到500MPa,超過許用值445MPa,且靈敏度最高,應(yīng)縮小r3范圍,并細化控制步長。
圖8顯示因素r2/r1之間存在應(yīng)力交互效應(yīng),r2的大小同時影響到①②處的應(yīng)力值。圖8為r2取上限140、r1取下限200(因為r1與質(zhì)量成正比,與應(yīng)力成反比)時的應(yīng)力云圖,最大應(yīng)力值在位置①處,優(yōu)化過程中應(yīng)對r2取值范圍和步長進行細化控制。
圖6 各因素對應(yīng)力主效應(yīng)分析圖
圖7 各因素對應(yīng)力靈敏度
綜上所述,在試驗設(shè)計與靈敏度分析中,應(yīng)分析各因素取值空間,找到使危險位置①②③④出現(xiàn)最大約束應(yīng)力值的各因素臨界值,同時通過各因素響應(yīng)靈敏度大小、因素之間的交互效應(yīng)等合理控制取值范圍和步長;如果各因素之間還存在交互效應(yīng),應(yīng)結(jié)合因素對響應(yīng)的敏感性來確定變量范圍。
通過上節(jié)分析,對變量范圍進行調(diào)整,r1在[100 200]mm,r2在[50 100]mm,r3在[500 700]mm,r4在[400 600]mm。通過試驗設(shè)計,建立近似模型。為分析變量范圍對優(yōu)化結(jié)果的影響,將根據(jù)初始變量范圍建立的近似模型定義為優(yōu)化模型1,變量范圍調(diào)整后的近似模型定義為優(yōu)化模型2,分別基于近似模型1和2進行優(yōu)化。
Isight提供了強大的優(yōu)化算法,包括梯度優(yōu)化法、直接搜索法、全局探索方法和Pointer優(yōu)化專家技術(shù)。梯度優(yōu)化法適用于典型工程設(shè)計問題,比較依賴初始設(shè)計點,本次優(yōu)化初始值已經(jīng)過試算,所以采用梯度優(yōu)化算法。
圖8 r2/r1應(yīng)力交互效應(yīng)圖
圖9 應(yīng)力云圖
圖10 優(yōu)化模型1迭代曲線
圖11 優(yōu)化模型2迭代曲線
表2 優(yōu)化前后參數(shù)及性能對比表
優(yōu)化模型1經(jīng)過153次迭代后收斂,主軸重量10.384噸,相比原模型重量降低了7.48%,最大應(yīng)力值為444.93MPa(在③處)。通過查看應(yīng)力云圖,發(fā)現(xiàn)除位置③應(yīng)力較大外,其他位置應(yīng)力值均小于445MPa,且分布極不均勻,由此可見優(yōu)化模型1目標函數(shù)只收斂到局部最優(yōu)值。優(yōu)化模型2經(jīng)152次迭代后,目標函數(shù)收斂到10.190噸,即降低了9.52%,優(yōu)化效果明顯好于優(yōu)化模型1。說明設(shè)計變量的邊界約束選擇對優(yōu)化結(jié)果有很大的影響。
本文通過對主軸的Isight參數(shù)化優(yōu)化設(shè)計方法研究,得到了以下結(jié)論:
(1)設(shè)計變量的邊界約束對優(yōu)化結(jié)果有很大的影響。為保證目標函數(shù)收斂到全局最優(yōu),一定要通過試算,選擇合適的邊界約束上下限;
(2)主軸的應(yīng)力集中主要存在于各段過渡圓弧處,相連的圓弧還會出現(xiàn)交互效應(yīng),優(yōu)化時應(yīng)保證各個應(yīng)力集中處達到等應(yīng)力水平,從而實現(xiàn)最佳優(yōu)化效果;
(3)對于軸承等非線性系統(tǒng)結(jié)構(gòu),應(yīng)建立完整的系統(tǒng)有限元模型并基于系統(tǒng)進行優(yōu)化,保證結(jié)構(gòu)件計算結(jié)果的準確性;
(4)基于有限元模型的結(jié)構(gòu)靈敏度分析及優(yōu)化方法,可以提高結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果的準確性與高效性。在設(shè)計時,可通過靈敏度分析選取合適的設(shè)計變量,經(jīng)優(yōu)化得到滿意的結(jié)構(gòu);
(5)本文研究對象雖然是主軸,但大部分方法和結(jié)論同樣也適用于風電機組其他結(jié)構(gòu)件。