鄒姍姍,金嘉琦,王顯榮,戚基艷
(1.沈陽工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院,遼寧 沈陽 110870;2.遼河油田青海分公司,青海 德令哈 816000)
疲勞壽命的預(yù)測方法主要集中于恒幅載荷和載荷加載次序的研究上,對于隨機載荷作用下的疲勞壽命研究往往被忽略,而作為特種車輛在工作過程中往往承受隨機載荷應(yīng)力的加載,因此研究隨機載荷作用下的機構(gòu)疲勞壽命預(yù)測方法具有特殊意義。
艦載機牽引車作為承受隨機載荷的特種車輛,可以依靠自身能力來實現(xiàn)艦載機穩(wěn)定的移動和精準(zhǔn)的停放[1]。舉升機構(gòu)舉升軸作為艦載機牽引車主要承載部件之一,其疲勞壽命的大小既反映了自身的疲勞可靠性,又在一定程度上影響到舉升機構(gòu)和整車的可靠性,因此以隨機載荷作用下舉升機構(gòu)舉升軸的疲勞壽命為研究對象對研究隨機載荷作用下機構(gòu)的疲勞壽命預(yù)測方法研究具有實際意義。
疲勞壽命一直以來作為國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的熱點問題,文獻[2]介紹了一種ESO的優(yōu)化方法對三維結(jié)構(gòu)模型得到的疲勞壽命進行優(yōu)化設(shè)計;文獻[3]在該模型結(jié)構(gòu)上為了分析其危險部位的疲勞壽命,提出了一種模型是關(guān)于多軸疲勞壽命分析;文獻[4]驗證了等效結(jié)構(gòu)應(yīng)力法對結(jié)構(gòu)壽命估算的適用性;文獻[5]根據(jù)車架實際承受載荷和路面激勵情況計算關(guān)于車架的疲勞壽命。但目前對于隨機載荷作用下的特種車輛關(guān)鍵部件疲勞壽命的研究在國內(nèi)還是一片空白。
為了研究隨機載荷作用下機構(gòu)的疲勞壽命方法研究,以艦載機牽引車舉升機構(gòu)舉升軸的疲勞壽命預(yù)測為例,結(jié)合理論、實驗與仿真,最后構(gòu)造出關(guān)于隨機載荷作用下的舉升軸疲勞壽命數(shù)學(xué)模型,得到關(guān)于舉升軸的疲勞壽命。
艦載機牽引車舉升壓緊機構(gòu)由兩部分組成,即壓緊機構(gòu)和舉升機構(gòu)兩部分,如圖1所示。
圖1 艦載機牽引車舉升壓緊機構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic Diagram of the Carrier-Based Tractor Towing and Boosting Mechanism
其中壓緊機構(gòu)主要起到壓緊機輪的作用。舉升機構(gòu)主要是對艦載機機輪進行夾緊和舉升,使艦載機牽引車能夠更有效率的對艦載機進行牽引。舉升壓緊機構(gòu)主要是由舉升軸1,斜面滑塊2,左伸縮臂3,右伸縮臂4,前臂5,油缸托架6,長軸7,擺動緊扣8,支撐板9,壓板10,壓板軸11,伸縮桿12等組成。舉升壓緊機構(gòu)主要通過舉升軸在斜面滑塊上的移動,實現(xiàn)舉升機構(gòu)向上舉升的過程。
(1)對艦載機牽引車舉升機構(gòu)進行約束添加,結(jié)合工況實際添加9 個固定副,2 個移動副,1 個轉(zhuǎn)動副共19 個約束。(2)基于此主要添加了兩個約束類型:旋轉(zhuǎn)驅(qū)動2 個,滑移驅(qū)動4 個,采用step 函數(shù)進行定義,舉升軸與斜面滑塊滑移驅(qū)動定義類型為速度:
式中:x—變量;
x0,x1—變量的初始值和終止值;
h0,h1—對應(yīng)x0,x1的函數(shù)值。
斜面滑塊與地面的滑移驅(qū)動速度為定值26.75mm/s并添加外部載荷力force。
在Adams 中建立仿真模型,定義仿真時間為20s,步數(shù)為1000步,得到舉升機構(gòu)的載荷時間歷程,如圖2所示。
圖2 舉升機構(gòu)載荷時間歷程圖Fig.2 Lifting Mechanism Load Ttime History Diagram
首先通過Workbench對艦載機牽引車舉升機構(gòu)的舉升軸進行仿真,然后在仿真結(jié)果的基礎(chǔ)上對其試件進行拉伸疲勞試驗,最后根據(jù)實驗結(jié)果構(gòu)建其疲勞壽命曲線(S-N)。
為了構(gòu)建舉升機構(gòu)關(guān)鍵部件的S-N曲線,因此要對其進行拉伸疲勞試驗,其中拉伸疲勞試驗的數(shù)據(jù)是通過對其進行有限元仿真分析得到的。
首先建立舉升機構(gòu)關(guān)鍵部件的有限元模型,其次在Work?bench中對其進行模態(tài)分析和諧響應(yīng)分析,舉升軸模態(tài)分析結(jié)果,如表1所示。舉升軸諧響應(yīng)分析結(jié)果,如表2所示。
表1 舉升軸模態(tài)分析結(jié)果Tab.1 Lifting Shaft Modal Analysis Results
表2 舉升軸諧響應(yīng)分析結(jié)果Tab.2 Lifting Shaft Harmonic Response Analysis Results
目前,針對多數(shù)現(xiàn)有的模型,在進行疲勞分析時,往往采用基材的S-N曲線或數(shù)學(xué)方法修正得到S-N曲線,而不是基于模型實際的S-N曲線進行疲勞分析。
進行疲勞試驗的試件是舉升機構(gòu)關(guān)鍵部件的易損部位進行線切割加工得到的,疲勞試件尺寸與形狀,如圖3所示。相比采用其基材的S-N 曲線或數(shù)學(xué)方法修正得到的S-N 曲線,構(gòu)建的S-N曲線考慮到其易損部位并結(jié)合舉升軸的工況實際,使其疲勞分析的結(jié)果更接近實際,更準(zhǔn)確。試驗試樣采用漏斗形試樣,試樣材料為C45其力學(xué)性能,如表3所示。尺寸,如圖3所示。
圖3 疲勞試件Fig.3 Fatigue Test Piece
表3 試件材料力學(xué)性能Tab.3 Mechanical Properties of Test Materials
測定S-N曲線采用成組法[6],試驗所需的儀器設(shè)備為電液伺服疲勞試驗PA-100。疲勞試驗的參數(shù)為諧響應(yīng)分析得到的最大應(yīng)力,本次試驗需要的疲勞試件共18根,每3根疲勞試件為一組,一共分成6組。因此,在室溫和標(biāo)準(zhǔn)大氣環(huán)境,應(yīng)力比R=0.355,頻率為12Hz的條件下進行試驗。試驗過程,如圖4所示。試驗數(shù)據(jù)[7],如表4所示。
圖4 試驗過程Fig.4 Test Process
表4 試驗數(shù)據(jù)Tab.4 Test Data
將表4的實驗數(shù)據(jù)輸入到origion中,構(gòu)建出舉升機構(gòu)關(guān)鍵部件舉升軸的S-N曲線,其疲勞極限為MPa,如圖5所示。
圖5 舉升軸的S-N曲線Fig.5 S-N Curve of the Lifting Shaft
載荷譜編制以往采用動力學(xué)分析得到的時間序列譜直接進行編制,而這里將基于動力學(xué)分析軟件Adams 得到的時間載荷序列以及根據(jù)構(gòu)件本身得到的S-N 曲線共同進行編制,得到關(guān)于舉升軸的載荷譜,如表5 所示。從而使其疲勞壽命計算更具有真實性。
表5 舉升軸載荷譜Tab.5 Lifting Shaft Load Spectrum
由工程實際可知,機械構(gòu)件承受載荷往往具有隨機性,針對疲勞壽命的研究理論中,研究載荷主要為循環(huán)恒幅載荷或載荷加載次序下的疲勞壽命,對于載荷隨機性問題往往被忽略,因此針對特種車輛特殊模型提出隨機載荷作用下的疲勞壽命預(yù)測模型即基于模糊理論的概率Miner法則[8]。
由艦載機牽引車工作環(huán)境及工況條件可知,艦載機牽引車舉升壓緊機構(gòu)所承受得載荷為隨機載荷,因此將舉升軸承受隨機載荷作用所引起的應(yīng)力變化用概率形式進行描述。應(yīng)力時,概率可以表示為P(σi),則為:
式中:f(σ)—概率密度函數(shù)表示的構(gòu)件直接作用承受應(yīng)力大小;g(σ)—概率密度函數(shù)表示外界因素影響條件下構(gòu)件承受的應(yīng)力大小。
由Miner法則可知將概率密度分布函數(shù)劃分為k個子區(qū)間,則連續(xù)性概率密度函數(shù)定義下的總損傷D為:
式中:n—隨機載荷作用次數(shù);w i(σi)—對應(yīng)應(yīng)力發(fā)生作用的次數(shù);ΔDi(σi)—構(gòu)件的疲勞累計損傷。
經(jīng)查閱文獻可知,當(dāng)應(yīng)力值大于疲勞極限應(yīng)力時,可通過S-N 曲線獲得其疲勞壽命,因為基本S-N 曲線是在對稱應(yīng)力循環(huán)條件下)R=-1)獲得的,其曲線斜率上的每一點(σi,Ni)都滿足如下公式:
式中:m,C—材料常數(shù);N0—應(yīng)力循環(huán)基數(shù);Ni—第i級應(yīng)力單獨作用產(chǎn)生破壞的應(yīng)力循環(huán)次數(shù);σ-1—疲勞極限。
對于應(yīng)力比R不等于-1的應(yīng)力循環(huán),計算疲勞壽命時需要采用goodman法則進行修正即:
式中:σa—平均極差應(yīng)力;σb—平均應(yīng)力;R—應(yīng)力比;σu—最大抗拉強度;σmax—最大應(yīng)力值;σmin—最小應(yīng)力值。
由式(4)~式(6)聯(lián)立求得:
采用指派法對低于疲勞極限的應(yīng)力所造成的損傷產(chǎn)生的模糊性進行分析。為了便于分析,假設(shè)對材料造成的模糊應(yīng)力集合的上限σr,下限σt,則隸屬函數(shù)可以定義為:
式中:σt—材料的強度極限。
則可得疲勞壽命模糊性數(shù)學(xué)模型[9]:
當(dāng)應(yīng)力值在疲勞極限以下時,要考慮應(yīng)力產(chǎn)生疲勞的模糊性,由于概率分布函數(shù)的區(qū)間分為k個子區(qū)間,可設(shè)處于模糊域的子區(qū)間數(shù)為αk,其中0<α<1,由式(2),式(9),式(10)得:
當(dāng)k→∞時可得:
當(dāng)構(gòu)件發(fā)生疲勞失效時的累計損傷量D=1,所以由式(11)可知,累積疲勞壽命為:
因此式(12)即為在隨機載荷的作用下,疲勞壽命預(yù)測的數(shù)學(xué)模型,由模型可知,只要測出構(gòu)件的材料參數(shù)m,c和隨機載荷作用下構(gòu)件所服從概率密度函數(shù)參數(shù)h(σ)=f(σ)+g(σ),便可對構(gòu)件的疲勞壽命進行預(yù)測。
(1)舉升軸的載荷譜及實驗數(shù)據(jù),如表5所示。其實際工作參數(shù),如表6所示。
表6 艦載機牽引車的實際工作參數(shù)Tab.6 Actual Working Parameters of the Carrier Aircraft Tractor
(2)對表5數(shù)據(jù)運用matlab軟件進行統(tǒng)計學(xué)分析,由分析lil?lietest(x)結(jié)果h=0可知,應(yīng)力近似服從于正態(tài)分布,由正態(tài)分布公式可得平均應(yīng)力μ=384.17,標(biāo)準(zhǔn)差σs=121.18,因此關(guān)于應(yīng)力載荷的概率密度函數(shù):
式中:σs—標(biāo)準(zhǔn)差;σ—應(yīng)力值;μ—平均應(yīng)力。
(3)計算在不同隸屬函數(shù)條件下的疲勞壽命,運用matlab函數(shù)算法對表5中試驗數(shù)據(jù)進行冪級函數(shù)擬合,得到關(guān)于材料參數(shù)的m和c的數(shù)據(jù),即為m=7.38,c=3.6235×1025。
通過matlab對式12和隸屬函數(shù)進行編程定義得到的疲勞壽命,如表7所示。采用傳統(tǒng)的離散型Miner法則進行疲勞壽命估算,計算結(jié)果如下[10]:
表7 疲勞累計損傷理論疲勞預(yù)測結(jié)果及誤差Tab.7 Fatigue Prediction Results and Errors of Cumulative Fatigue Damage Theory
誤差為:
式中:δ—誤差;N—疲勞壽命循環(huán)次數(shù);Nr—給定循環(huán)次數(shù)
根據(jù)線性疲勞損傷理論,根據(jù)艦載機牽引車的實際工作數(shù)據(jù)將循環(huán)次數(shù)換算成時間標(biāo)定?;陔S機載荷作用下的艦載機牽引車舉升壓緊機構(gòu)舉升軸的疲勞壽命分析得到最小壽命為:≈14.526 年,誤差為3.16%。與傳統(tǒng)Miner 法則相比較誤差降低了30%左右,驗證了此方法計算隨機載荷作用下的機構(gòu)疲勞壽命更加精確,更接近舉升軸的真實壽命。
通過對艦載機牽引車舉升機構(gòu)舉升軸疲勞壽命預(yù)測與分析,驗證了此基于隨機載荷作用下機構(gòu)疲勞壽命預(yù)測方法的精確性。對特種車輛在隨機載荷作用下的疲勞壽命分析和相關(guān)技術(shù)研究有著深遠意義。
(1)提出基于構(gòu)件本身的疲勞拉伸實驗法,構(gòu)建出關(guān)于構(gòu)件的S-N曲線,相比于經(jīng)驗或者基于材料本身的S-N曲線更加貼和構(gòu)件疲勞壽命實際,確保了構(gòu)件疲勞壽命分析的精確性。(2)提出基于疲勞壽命曲線的載荷譜編制,分析構(gòu)件動力學(xué)時間載荷序列譜,通過與構(gòu)件本身S-N 曲線共同編制得到關(guān)于構(gòu)件實際運動的疲勞壽命載荷譜,為其疲勞壽命分析提供了數(shù)據(jù)支持。(3)提出基于模糊理論的概率Miner法則,得到隨機載荷作用下疲勞壽命預(yù)測數(shù)學(xué)模型,以艦載機牽引車舉升壓緊機構(gòu)舉升軸為例,表明其相較于傳統(tǒng)Miner法則誤差降低了10%左右,可見此預(yù)測疲勞壽命方法模型準(zhǔn)確性更高。(4)隸屬函數(shù)的選取對構(gòu)件疲勞壽命的預(yù)測精度影響較大,即當(dāng)隸屬函數(shù)為升半Γ分布時,誤差更小。為預(yù)測隨機載荷作用下的特種車輛疲勞壽命提供了研究方法和理論模型,也為其優(yōu)化改進以及檢修維護提供了理論依據(jù)。