基于ADAMS的門式起重機“啃軌”現(xiàn)象影響因素分析

戴小琴，李 虎，柳忠良

（上海振華重工(集團)股份有限公司,上海 200125）

門式起重機在運行過程中，若車輪輪緣與軌道側面接觸，就會產(chǎn)生水平側向推力，引起輪緣與軌道的摩擦及磨損，這種現(xiàn)象通常稱為“啃軌”[1]。在正常情況下，起重機的車輪輪緣與軌道之間，應保持一定的間隙。車體在行走過程中，可能由于各種因素的影響，導致無法平衡而產(chǎn)生傾斜或者跑偏，車輪就無法保證在軌道面中間運行，嚴重時會造成“啃軌”[2～4]。

國內(nèi)外在起重機“啃軌”問題研究中，多以精確控制為主要研究方向，研究如何實時調(diào)整起重機側向偏移。

比如德國KRUPP公司設計制造了580 t/102 m造船門機自動糾偏裝置[5]；

武漢科技大學謝劍剛等人設計了一套變頻調(diào)速糾偏裝置等[6]。

而從制造角度研究，主要是提高車架和車輪的安裝精度、增加橋架結構的剛度、采用特殊車輪形狀等。有時這些措施的糾偏效果，也不是很理想[7～8]。

隨著起重機在各行業(yè)的廣泛應用，特別是超大型萬噸級起重機的使用，使得起重機自身結構在“啃軌”現(xiàn)象中成為需要考慮的因素。

本文以起重機結構尺寸、自身總質(zhì)量和重心位置變化為研究對象，運用虛擬樣機技術，通過試驗設計和DOE優(yōu)化分析，得到起重機結構和自身總質(zhì)量在啃軌現(xiàn)象中的影響及敏感度。

1 試驗設計分析

1.1 參數(shù)化建模

在ADAMS中定義好設計變量及其取值范圍，并完成設計變量與模型參數(shù)相關聯(lián)，將模型元素的參數(shù)，用設計變量來代替，此時設計變量值的變化，就會引起模型元素參數(shù)的變化，修改設計變量的值，就是修改模型元素參數(shù)的值，從而實現(xiàn)參數(shù)化建模[9]。

參數(shù)化建模流程圖如圖1所示。

圖1 參數(shù)化建模流程圖

在ADAMS中，將門式起重機結構尺寸和自身總質(zhì)量定義為變量，需要注意的是當尺寸變化時，其自身總質(zhì)量也會發(fā)生變化，為了消除設計變量之間的干擾，在結構設置定義時，賦予構件一個固定的質(zhì)量，這樣不論尺寸如何變化，質(zhì)量一定，其產(chǎn)生的重力也就一定。

起重機自身總質(zhì)量的變化，通過改變重力加速度來實現(xiàn)。變量分為軌道寬度DV_rail_depth、起重機高度 DV_stand_Height、起重機長度 DV_downboom_length和起重機自身總質(zhì)量DV_weight。

對模型的特征點進行參數(shù)化處理，根據(jù)樣機幾何結構特點，設置若干點，這些點定義的樣機的一些特殊位置，是構造其幾何形體的基準點。

具體參數(shù)化設計如表1所示。

表1 參數(shù)化設計

1.2 目標函數(shù)及載荷的定義

起重機在“啃軌”過程中，必然有車輪向軌道一側偏移的情況出現(xiàn)。當這個偏移量大于車輪和軌道之間的間隙，就發(fā)生“啃軌”。為了便于研究“啃軌”現(xiàn)象，本文通過定義起重機在行走過程中，車輪偏移量為設計目標函數(shù)，討論此設計目標函數(shù)如何變化時，偏移量最小。

ADAMS提供4種類型力的選擇：作用力，柔性連接力，特殊力和接觸力。

由于起重機運行工況不同，吊重載荷也有多種情況變化。本文研究的是整機運行時的“啃軌”現(xiàn)象，也就是出現(xiàn)側向偏移，所以在運行時，施加一個水平側向力，來模擬吊重載荷或自然風等引起的側向分力。

1.3 優(yōu)化計算方法

參數(shù)化分析是在設計變量的基礎上，將設計變量 d1，d2，…，dn作為變量，這樣設計目標 Q 與 d1，d2，…，dn構成了一個函數(shù)關系

同時設計變量還要滿足一定的約束方程

優(yōu)化的過程，就是設計變量在滿足約束方程和取值范圍內(nèi)，使目標設計達到最優(yōu)。總體方程如下：

其中s.t.是對目標函數(shù)的約束條件，通過在ADAMS中定義邊界條件來完成約束方程的建立。

1.4 求解器設置

為了有效地改變仿真步長、控制仿真精度，采用分段精度設定的求解器命令方式，具體實現(xiàn)命令如下：

SIMULATE/DYNAMIC,END=2.0,STEPS=2000

SAVE/SYSTEM,FILE=E:/hh/cmd/t1.sav

RELOAD/SYSTEM,FILE=E:/hh/cmd/t1.sav

SIMULATE/DYNAMIC,END=4.0,STEPS=5000

SAVE/SYSTEM,FILE=E:/hh/cmd/t2.sav

RELOAD/SYSTEM,FILE=E:/hh/cmd/t2.sav

SIMULATE/DYNAMIC,END=5.0,STEPS=3000

1.5 試驗設計結果與分析

通過ADAMS/view的試驗設計，研究軌道寬度DV_rail_depth、起重機高度 DV_stand_Height、起重機長度DV_downboom_length、起重機自身的總質(zhì)量DV_weight在設定范圍內(nèi)變化時，將這些變量的取值成組，研究這些變量的不同組合，對目標函數(shù)的影響情況。仿真的結果如圖2所示。

圖2 試驗設計結果

第一排第二幅圖，是以起重機側向偏移量為目標函數(shù)獲得的曲線變化圖，其余4幅圖，是各個變量在取值范圍內(nèi)的變化曲線。

從仿真結果可以看出，在側向偏心載荷的作用下，隨著起重機高度增高、軌道寬度增寬、長度增長以及自身總質(zhì)量增大，起重機的側向偏移量趨于減少。

2DOE優(yōu)化分析

2.1 DOE分析方法

（1）對每一個變量，輸入最小、最大和最可能估計數(shù)據(jù)，并為其選擇一種合適的試驗分布模型。

（2）計算機根據(jù)上述輸入，利用給定的某種規(guī)則，快速實施充分大量的隨機抽樣。

（3）對隨機抽樣的數(shù)據(jù)，進行必要的數(shù)學計算，求出結果。

（4）對求出的結果，進行統(tǒng)計學處理，求出最小值、最大值以及數(shù)學期望值和單位標準偏差。

（5）根據(jù)求出的統(tǒng)計學處理數(shù)據(jù)，讓計算機自動生成概率分布曲線和累積概率曲線（通常是基于正態(tài)分布的概率累積S曲線）。

（6）依據(jù)累積概率曲線進行項目風險分析。

通過對各個設計變量的模擬計算，獲得各變量的直方圖，如圖3所示。

圖3 設計因素直方圖

圖3 中給出了各設計變量的均值、方差、標準差、最小值、最大值及變化范圍。

2.2 DOE優(yōu)化分析

在ADAMS/View中試驗設計分析后，得到了各變量變化對目標函數(shù)的影響，為了能更好地了解變量的性能，有效地區(qū)分關鍵參數(shù)和非關鍵參數(shù)，將這些變量在ADAMS/Insight中進行DOE分析，評估各變量的敏感度，如圖4所示。

圖4 敏感度分析結果

從仿真結果可以看出，軌道的寬度DV_rail_depth敏感度最大，effect%=63%；起重機自身總質(zhì)量DV_weight的敏感度比較大，effect%=45.48%；起重機長度DV_downboom_length的敏感度小，effect%=7.08%；起重機高度DV_stand_Height的敏感度最小，effect%=0.4%。

3 結束語

本文從門式起重機結構和自身總質(zhì)量的角度，來研究起重機的“啃軌”現(xiàn)象。從分析結果表明，在合理的范圍內(nèi)，增大結構尺寸、增大自身總質(zhì)量，會使“啃軌”現(xiàn)象避免或減輕；通過DOE優(yōu)化分析可知，軌道的寬度和起重機自身總質(zhì)量，是影響啃軌的重要因素，而起重機的高度和長度則相對影響較小。

在門式起重機實際設計過程中，在滿足工況中的技術參數(shù)、工作級別、載荷、強度以及安全可靠等前提下，通過改進起重機的結構和重心位置，可以更好地避免“啃軌”現(xiàn)象的發(fā)生。本文為門式起重機的設計，提供一定的理論指導和技術支持作用。

[1]張質(zhì)文，等.起重機設計手冊[M].北京：鐵道出版社，1998.

[2]李國英，孫 良.橋式起重機大車啃軌故障的分析及消除[J].中國設備工程，2001，(10)：58-59.

[3]王君實，黃乃石，梁 風.橋式起重機啃軌問題分析與檢測[J].技術監(jiān)督縱橫，2000，(3)：43-45.

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[5]Posiadala B.Effect of Vibration in Hoist System on Dynamics of Truck Crane[J].Z.Angew Math.Mech.,1996，76(S5)：403-404.

[6]謝劍剛.起重機運行自動糾偏及治理啃道系統(tǒng)開發(fā)[J].工業(yè)安全與環(huán)保，2003，29(6)：55-57.

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[8]Towarek Z.The Dynamic Stability of a Crane Standing on Soil During the Rotation of the Boom[J].International Journal of Mechanical Sciences，1998，（40）：557-574.

[9]唐文獻，李 虎.基于ADAMS的某艦炮供彈系統(tǒng)仿真研究[J].江蘇科技大學學報，2010，24(1)：61-65.