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某牽引火炮后大架輕量化設(shè)計

2014-04-01 06:21:10張俊飛顧克秋付帥
機(jī)械制造與自動化 2014年5期
關(guān)鍵詞:有限元優(yōu)化質(zhì)量

張俊飛,顧克秋,付帥

(南京理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,江蘇 南京 210094)

0 引言

牽引火炮的輕量化概念早在20 世紀(jì)70 年代左右已經(jīng)產(chǎn)生,由于火炮質(zhì)量直接影響其戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)機(jī)動性及安全性,因此有必要通過輕量化設(shè)計來提高火炮戰(zhàn)術(shù)機(jī)動性,使其快速應(yīng)對各種突發(fā)事件。針對火炮全部質(zhì)量的輕量化設(shè)計(圖1),由于多種因素導(dǎo)致無法實(shí)現(xiàn),更多的文獻(xiàn)是采取對單獨(dú)某個部件的輕量化設(shè)計則通過靜力學(xué)優(yōu)化來實(shí)現(xiàn),這無疑與部件在火炮發(fā)射過程中產(chǎn)生的動態(tài)應(yīng)力應(yīng)變相不符。

圖1 輕型牽引火炮原理示意圖

本文通過建立某牽引火炮剛?cè)峄旌蟿恿W(xué)有限元參數(shù)化模型來研究后大架的輕量化,其中后大架采用柔體建模,其余部件均為剛體,在進(jìn)行有限元分析的基礎(chǔ)上,以后大架的形狀和板厚參數(shù)作為優(yōu)化設(shè)計變量,約束后大架的屈服極限,優(yōu)化后最終獲得了一組保證剛強(qiáng)度同時質(zhì)量最輕的后大架參數(shù),為各部件的輕量化設(shè)計提供參考。

1 全炮有限元動力學(xué)分析及參數(shù)化

1.1 剛?cè)峄旌夏P陀邢拊治?/h3>

為準(zhǔn)確分析后大架,同時保證計算效率,采用剛?cè)峄旌辖#瑩u架、身管、上架、前大架及下架等均采用剛體建模,在其質(zhì)心位置賦予質(zhì)量及轉(zhuǎn)動慣量,用Axial 連接器模擬高平機(jī)作用;后大架采用柔體建模,單元采用一階完全積分單元離散,與下架后支臂通過兩個轉(zhuǎn)動副連接,自身可以分為架體和駐鋤,在駐鋤端面耦合參考點(diǎn)模擬駐鋤的轉(zhuǎn)動中心,然后與地面建立彈簧連接器,模擬駐鋤與土壤的接觸關(guān)系。

在炮尾端面施加膛底壓力,模擬火藥對后坐部分的載荷;在身管軸線方向建立參考點(diǎn),并施加導(dǎo)轉(zhuǎn)力矩模擬彈丸對身管膛線的扭矩作用;制退機(jī)力與復(fù)進(jìn)機(jī)力則通過函數(shù)子程序二次開發(fā)編程來施加,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞。

考慮到火炮后坐阻力最大時刻全炮工況最為惡劣,因此有限元模型重點(diǎn)考察在火炮后坐過程中的動態(tài)應(yīng)力應(yīng)變。

1.2 計算結(jié)果分析

在輸出的DAT 文件中得到全炮優(yōu)化前初始狀態(tài)的總質(zhì)量為4 007.248 kg,由于只對后大架進(jìn)行參數(shù)化,故可以通過全炮質(zhì)量的變化值表征后大架總質(zhì)量的變化程度。

后大架應(yīng)力變形如圖2 所示,最大應(yīng)力為425.2 MPa,出現(xiàn)在腹板圓弧處,除去應(yīng)力集中區(qū),其他大部分區(qū)域應(yīng)力均小于200 MPa。后處理中選擇應(yīng)力最大位置處單元節(jié)點(diǎn)的Mises 值輸出,作為進(jìn)一步優(yōu)化時的約束條件。

圖2 后大架應(yīng)力云圖及Mises 最大值區(qū)域

1.3 參數(shù)化模型

用Python 語言編寫有限元前處理程序,實(shí)現(xiàn)全炮的參數(shù)化建模,后大架參數(shù)主要分為板厚參數(shù)和形狀參數(shù)兩大類,改變這些參數(shù)值即可獲得不同的后大架模型,同時也會生成相應(yīng)的全炮模型。

后大架架體形狀通過x1、x2、x3 三個參數(shù)來控制,x4、x5 兩個參數(shù)可控制駐鋤加強(qiáng)筋的布局,如圖3,圖4 所示。后大架參數(shù)化有限元模型各形狀參數(shù)、設(shè)計上限、設(shè)計下限及參數(shù)說明如表1 所示。除了上述形狀參數(shù)外,組成后大架的部分鈦合金板的板厚也是優(yōu)化參數(shù),對不同部位的板厚度的合理匹配,可以在保證結(jié)構(gòu)性能的前提下獲得最優(yōu)的結(jié)構(gòu)。后大架參數(shù)化有限元模型各板厚參數(shù)、設(shè)計上限、設(shè)計下限及參數(shù)說明如表2 所示。

圖3 后大架架體形狀參數(shù)

圖4 駐鋤加強(qiáng)筋形狀參數(shù)

表1 后大架參數(shù)化有限元模型形狀參數(shù)表

續(xù)表1

表2 后大架參數(shù)化有限元模型板厚參數(shù)表

2 試驗(yàn)設(shè)計及近似模型

若對全炮模型直接運(yùn)用多島遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,至少需要上千次尋優(yōu)計算,耗時過長,一輪優(yōu)化至少將耗時幾周的時間,顯然是不現(xiàn)實(shí)的。對于復(fù)雜的工程問題,可采用通過實(shí)驗(yàn)設(shè)計采樣制作的近似模型(亦稱代理模型),將原有的復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)力學(xué)模型轉(zhuǎn)換成一個數(shù)學(xué)模型,使單次尋優(yōu)計算時間大幅降低,優(yōu)化設(shè)計效率大大提高。

本文研究的計算模型,即全炮剛?cè)峄旌蟿恿W(xué)有限元模型兼具材料非線性、幾何非線性和邊界非線性,這種場合使用Kriging 模型最合適。近似模型的制作流程如圖5 所示。首先通過試驗(yàn)設(shè)計(DOE)確定樣本點(diǎn),然后對這些樣本點(diǎn)逐一進(jìn)行有限元計算獲得輸出結(jié)果,根據(jù)輸入值、輸出值建立近似模型,待驗(yàn)證模型準(zhǔn)確后即可用于優(yōu)化計算。

圖5 近似模型制作流程圖

樣本點(diǎn)選取采用拉丁方(LHS)試驗(yàn)設(shè)計方法,他具有較好的散布均勻性和隨機(jī)性,可用較少的樣本點(diǎn)獲得較全面的信息。

在11 個優(yōu)化參數(shù)的設(shè)計范圍內(nèi)選取了200 個樣本點(diǎn)構(gòu)造Kriging 近似模型,經(jīng)驗(yàn)證計算,該模型能較好地模擬復(fù)雜系統(tǒng)非線性有限元問題,部分樣本點(diǎn)如表3 所示。

3 優(yōu)化設(shè)計及結(jié)果

3.1 優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

將經(jīng)過試驗(yàn)設(shè)計的Kriging 模型作為優(yōu)化模型,具體數(shù)學(xué)模型描述如下:

其中:MaxMises 為后大架最大應(yīng)力,Mass 為全炮質(zhì)量,Xi為設(shè)計參數(shù),包括后大架形狀參數(shù)和板厚參數(shù)共11 個參數(shù),[σs]為材料許用應(yīng)力,這里取720 MPa。

3.2 優(yōu)化算法

遺傳算法是如今廣為應(yīng)用的一類求解復(fù)雜全局最優(yōu)化問題的仿生型優(yōu)化算法。在傳統(tǒng)遺傳算法的應(yīng)用過程中有一個突出的問題是,它容易產(chǎn)生早熟現(xiàn)象,這將嚴(yán)重地影響算法的應(yīng)用效果,多島遺傳算法也是根據(jù)目標(biāo)函數(shù)和約束條件對每個設(shè)計點(diǎn)進(jìn)行評估,但不同的是,多島遺傳算法將設(shè)計種群分解為子種群,也稱為“島”,而且算法中的遷移操作保持了優(yōu)化解的多樣性,提高了包含全局最優(yōu)解的機(jī)會,進(jìn)化流程如圖6 所示。

圖6 多島遺傳算法進(jìn)化流程

在Kriging 近似模型基礎(chǔ)上,基于多島遺傳算法(MIGA)對全炮模型進(jìn)行優(yōu)化。多島遺傳算法參數(shù)設(shè)置:

1)采用二進(jìn)制編碼,基因長度設(shè)為32。

2)經(jīng)過多次試驗(yàn)研究將設(shè)計空間分為10 個島,每個島10 個個體,群體規(guī)模為100,這個規(guī)模對本例的優(yōu)化較為合適。遺傳代數(shù)40 代,外迭代次數(shù)為5,故總的運(yùn)行次數(shù)為20 014 步。

3)為了保證多島遺傳算法的收斂性,本文是采用最優(yōu)個體保存策略的,即每代的最優(yōu)個體直接保留至下一代,不參與交叉與變異操作,每個島嶼只保留1 個最優(yōu)個體。

4)通過對交叉于遺傳這兩個遺傳算子的多次試驗(yàn)研究,將本文的交叉概率設(shè)為0.9,變異概率設(shè)為0.01。

5)遷移間隔為5 代,遷移率為0.5。

3.3 優(yōu)化結(jié)果分析

通過優(yōu)化歷程看出,整個尋優(yōu)過程有明顯的下降趨勢,優(yōu)化結(jié)果如表4 所示。

表4 基于MIGA 的后大架Kriging 模型最優(yōu)解與初始解數(shù)值對比

經(jīng)過多島遺傳算法優(yōu)化后全炮質(zhì)量減少12.5 kg,同時后大架最大應(yīng)力處的Mises 值小于材料的屈服極限。由于本文僅考察后大架輕量化,故相當(dāng)于優(yōu)化后的后大架質(zhì)量減少了12.5 kg,約占后大架優(yōu)化前質(zhì)量的1/4,所以優(yōu)化效果明顯。

4 結(jié)論

本文在建立某牽引火炮動力學(xué)有限元模型的基礎(chǔ)上,考察基于,火炮總體發(fā)射下的后大架輕量化設(shè)計,為了提高優(yōu)化效率,嘗試使用近似模型代替原有限元參數(shù)化模型進(jìn)行多島遺傳算法優(yōu)化,得到了使全炮質(zhì)量最輕的一組后大架參數(shù)最優(yōu)解。

代理模型在保證與原有模型計算準(zhǔn)確性基礎(chǔ)上,使得一次運(yùn)算歷程縮短至不到1 s,從而確保了優(yōu)化的可行性及結(jié)果可靠性。

從優(yōu)化結(jié)果可以看出,這種通過在總體建??蚣芟驴疾炷硞€部件輕量化的思路可行且效果明顯,因此,對于其余各部件的結(jié)構(gòu)設(shè)計及輕量化,該思路與方法具有一定的推廣應(yīng)用價值。

[1]馬洪鋒.迫擊炮座鈑結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化設(shè)計[C].南京:南京理工大學(xué),2009:19-29.

[2]項立銀.基于組合優(yōu)化算法的結(jié)構(gòu)穩(wěn)健優(yōu)化方法研究與應(yīng)用[C].南京:南京理工大學(xué),2011:42-51 .

[3]周成.輕量化牽引火炮動力學(xué)分析與優(yōu)化研究[C].南京:南京理工大學(xué),2011:37-38.

[4]趙志國,司傳勝.基于多島遺傳算法的鉸接車輪邊減速器優(yōu)化設(shè)計[J].機(jī)械設(shè)計與制造,2010(12).

[5]牟淑志,杜青江,牟福元,等.基于多島遺傳算法的連續(xù)體結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù),2009(10).

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