基于ADAMS的鉆裝機扒斗機構優化仿真分析

孫海艦， 閆炳雷， 秦緒鑫

（三一重型裝備有限公司，沈陽 110027）

1 引言

鉆裝機是一種用于巖石硬度f8以上的巖巷炮掘巷道，是集行走、裝運、鉆孔于一體的復雜礦用機械，其扒斗機構的受力情況直接影響到扒斗機構的性能。

本文通過動力學軟件ADAMS對扒斗機構進行優化分析，在阻力載荷不變的情況下通過優化鉸點位置以達到油缸受力最小的目的。優化前先對設計變量進行靈敏度分析，以明確優化方向。

2 優化仿真模型的建立

由于Pro/E導入的模型在ADAMS中無法進行參數化，為此需要在ADAMS中建立扒斗機構等效模型，等效模型需與原模型在質量、質心、轉動慣量等方面完全一致。

先將Pro/E中創建的扒斗機構模型導入到ADAMS，確定各鉸點的位置坐標。圖1及表1是導入ADAMS的扒斗機構各鉸點及齒尖點示意圖及位置坐標。

圖1 鉸點及齒尖點位置

表1 鉸點及齒尖點位置坐標

用建模工具里的關鍵點工具重構各鉸點及齒尖點，然后根據關鍵點坐標用面板工具（plate）創建扒斗機構等效模型。更改等效模型的質量、質心、轉動慣量等信息，創建完成的等效模型如圖2所示。

圖2 扒斗機構等效模型

3 仿真分析過程

3.1 模型參數化

完成等效模型的創建后，進一步將已經建立的關鍵點進行參數化處理，這樣由關鍵點創建的構件也將隨著關鍵點的變化而發生形狀上的變化。對關鍵點進行參數化處理，將x坐標和z坐標生成設計變量，生成變量如圖3所示。

圖3 關鍵點坐標變量

3.2 確定目標函數

本文所建立的目標函數是在阻力載荷不變的情況下使油缸的受力最小。阻力載荷施加在齒尖點［3］。其中

切向阻力 W1=k0bh=15×80×26.4=31680N

法向阻力 W2=ΨW1=0.2×31680=6336N。

式中：k0-挖掘比阻力；b-切削寬度（斗寬）；h-挖掘深度。

本文所建模型共有3個油缸，采用加權系數法分配系數，具體為扒斗油缸0.4，斗桿油缸0.3，動臂油缸0.3。建立目標函數的測量函數：

FUNCTION_MEA_OBJECTIVE：0.4*.ZW2_1.bad

ouqudong_MEA_2+0.3*.ZW2_1.dongbiqudong_MEA_2+0.3*.ZW2_1.

douganqudong_MEA_1

如圖4所示，橫縱軸分別為時間（t）和力（N）。

3.3 變量靈敏度分析

本文所建立的24個變量對于目標函數的影響是不同的，為了區分這些影響奠定優化仿真的基礎，需要對這些變量進行靈敏度分析，找出對目標函數影響比較大的，并將其應用于后面的優化分析。對全部24個變量進行變量靈敏度分析，變量初始值及靈敏度如表2所示。

表2 變量初始值及靈敏度

3.4 優化分析

根據目標函數及靈敏度分析，找出對目標函數靈敏度較高的變量為 DV6、DV2、DV21、DV1、DV16，并基于這5個變量進行優化分析。

首先建立優化分析約束OPT_CONSTRAINT_1至OPT_CONSTRAINT_10。其中 OPT_CONSTRAN T_1至OPT_CONSTRANT6為幾何條件約束，分別限定△KJL、四邊形 HIJK、△GHI、△EDF、四邊形 DCBF、△CAB 的形狀；OPT_CONSTRANT7至OP T_CONSTRANT10為特殊工作尺寸約束，分別限定等效模型的最大挖掘高度、最大挖掘深度、最大挖掘半徑、停機面最大挖掘半徑不小于原模型相應尺寸。

約束創建完成后，點擊菜單Simulate-Design Evaluation，點選Optimization，在對話框的相應位置處右鍵單擊選擇目標函數、設計變量、約束。點擊Start按鈕，開始仿真分析，經過迭代運算，生成圖5至圖8所示的數據。

圖5 目標函數優化結果

圖6 扒斗油缸力優化結果

圖7 斗桿油缸力優化結果

圖8 動臂油缸力優化結果

由圖5至圖8可以看出目標函數最大受力由1.3386×105N下降到1.2513×105N，優化幅值為6.5%；扒斗油缸最大受力由79570N下降到74665N；斗桿油缸最大受力由1.5791×105N下降到1.5697×105N；動臂油缸最大受力由1.8803×105N下降到1.6429×105N。設計變量優化前后數值如表3所示。

4 結語

本文運用動力學軟件ADAMS以三個油缸的受力最小為目標函數、以12個鉸點的x、z坐標為設計變量、以扒斗機構的幾何形狀及特殊工作尺寸為約束對鉆裝機扒斗機構進行了優化分析。優化后目標函數的受力降低了6.5%。利用本文的研究可以對扒斗機構鉸點的位置進行重新設計，降低扒斗機構3個油缸的受力，以達到改善機構的目的。

表3 優化前后設計變量數值

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