基于ISIGHT的伸縮臂式叉裝車工作裝置輕量化設(shè)計

摘 要：叉裝車伸縮臂占整車工作裝置質(zhì)量的較大比重，因此伸縮臂合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計就顯得尤為重要。首先建立了叉裝車工作裝置的結(jié)構(gòu)模型，主要利用ISIGHT軟件搭建多目標優(yōu)化平臺，預先結(jié)合靈敏度分析，選擇優(yōu)化目標，搭建優(yōu)化模型，并以減輕質(zhì)量為主要目標，最終合理的選取最優(yōu)解達到輕量化效果，從而確定了基本臂的最終優(yōu)化結(jié)果以及其他剩余臂的結(jié)構(gòu)尺寸，使伸縮臂的質(zhì)量減輕了7.9%。

關(guān)鍵詞：伸縮臂；工作裝置；多目標優(yōu)化；輕量化；靈敏度分析

前言

伸縮臂式叉裝車作為搬運、叉裝物資等作業(yè)的一種特種車輛，在工程領(lǐng)域受到愈來愈多的應(yīng)用。叉裝車伸縮臂作為工作裝置的主要組成部分，在工作過程中承載較大的載荷，且其占整個工作裝置重量的較大比重，因此合理的叉裝車伸縮臂的結(jié)構(gòu)設(shè)計就顯得尤為重要。文章主要根據(jù)伸縮臂的結(jié)構(gòu)特點，并以伸縮臂截面尺寸為設(shè)計變量，以伸縮臂質(zhì)量最小且最大復合應(yīng)力，最大靜位移與最大局部穩(wěn)定性復合應(yīng)力也盡可能達到最小為優(yōu)化目標，并滿足相應(yīng)的強度、剛度、穩(wěn)定性約束條件，利用ISIGHT軟件搭建多目標優(yōu)化平臺，并利用鄰域培植多目標遺傳算法最終確定了各級臂的最終結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果，有效的減輕了伸縮臂的質(zhì)量。

1 伸縮臂式叉裝車工作裝置模型的建立

1.1 工作裝置的機構(gòu)模型

文章研究的叉裝車伸縮臂共有Ⅰ（基本臂）、Ⅱ與Ⅲ級臂組成，末端裝有貨叉裝置，如圖1所示。

其工作裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖2所示，各級臂的伸縮主要靠伸縮液壓缸驅(qū)動，工作裝置的整體變幅靠變幅液壓缸來驅(qū)動完成，各級臂之間運動的導向與作用力的傳遞主要靠導向滑塊來完成，末端執(zhí)行貨叉部分可靠液壓缸驅(qū)動上下翻轉(zhuǎn)，從而進行對貨物的裝卸。

1.2 伸縮臂結(jié)構(gòu)尺寸特點

叉裝車伸縮臂水平完全伸出長度為12.7m，各級臂截面形狀均為六邊形，其抗局部失穩(wěn)能力較好，能夠更好的發(fā)揮出其承載性能，截面形狀如圖3所示。

2 叉裝車工況分析與選擇

此伸縮臂叉裝車工作裝置其變幅角度為-8°-68°，伸縮臂在工作過程中主要有滿載與空載兩種情況，其中滿載的典型工況共有三種，分別為各級臂均不伸出；Ⅱ臂伸出；Ⅱ級臂與Ⅲ級臂全伸出，具體描述如表1所示。

根據(jù)計算分析與經(jīng)驗判斷，最大危險工況一般在伸縮臂水平伸出時的狀態(tài)出現(xiàn)，且Ⅰ級臂（基本臂）最危工況為工況2，Ⅱ級與Ⅲ級臂的最危工況出現(xiàn)在工況3，文章依據(jù)極限工況對各級臂結(jié)構(gòu)進行了分析優(yōu)化。由于伸縮臂工作裝置運動緩慢，因此可以忽略動載荷等慣性力的影響，只考慮靜載荷的作用。

3 優(yōu)化模型的建立

3.1 優(yōu)化方法與流程

文章通過利用三維建模軟件Pro/e建立了叉裝車伸縮臂的數(shù)模，并對相應(yīng)的設(shè)計變量進行參數(shù)化，利用Ansys進行了相應(yīng)的應(yīng)力與應(yīng)變位移的分析計算，吸取出相應(yīng)的APDL語言，生成輸出文件，利用FORTRAN程序提取出相應(yīng)的結(jié)果。整體利用多目標優(yōu)化分析軟件ISIGHT集成調(diào)用相應(yīng)的三維建模軟件與有限元分析軟件，搭建了全自動的多目標優(yōu)化方法，有效的處理了大規(guī)模、多變量的連續(xù)變量類型設(shè)計優(yōu)化問題，分析優(yōu)化過程中首先確定了基本臂的優(yōu)化結(jié)構(gòu)尺寸，而后剩余幾級臂的結(jié)構(gòu)尺寸便可以根據(jù)各級臂之間的間隙與導向滑塊的尺寸大小來進行確定，并對改進后的Ⅱ級與Ⅲ級臂在極限工況下進行相應(yīng)的強度、剛度、穩(wěn)定性的校核驗證，最終完成輕量化設(shè)計。

3.2 優(yōu)化數(shù)學模型

對于Ⅰ級臂而言，其為典型的薄壁結(jié)構(gòu)，在中性軸以下部位受到壓應(yīng)力，剪切應(yīng)力等復合作用的影響很容易局部失穩(wěn)，所以局部穩(wěn)定性是重要的考慮因素之一。

經(jīng)計算分析，出現(xiàn)在下底板的局部穩(wěn)定性許用應(yīng)力[？滓cr]最小，且復合應(yīng)力較大，最危險，這里[？滓cr]=？滓i，ccr /1.5，？滓i，ccr為臨界復合應(yīng)力，安全系數(shù)取1.5[1]。

3.2.3 目標函數(shù)。

此次多目標優(yōu)化的目標為使叉裝車伸縮臂Ⅰ級臂的質(zhì)量最小而且最大復合應(yīng)力最小，最大靜位移與最大局部穩(wěn)定性復合應(yīng)力也盡可能達到最小，其中質(zhì)量最小為主要考慮的因素。

4 基于ISIGHT的多目標優(yōu)化設(shè)計

4.1 試驗設(shè)計

利用試驗設(shè)計可以有效地研究輸入變量對輸出結(jié)果的相應(yīng)影響關(guān)系，即可以看出各個設(shè)計變量對結(jié)果影響大小的排序情況，從而獲得相應(yīng)對輸入變量的靈敏度分析結(jié)果[2]。文章利用優(yōu)化拉丁方試驗方法進行了靈敏度分析，經(jīng)一次試驗后，ISIGHT會擬合出標準的最小二乘多項式，通過擬合出的多項式系數(shù)來計算輸入與輸出的響應(yīng)關(guān)系，并稱之為主效應(yīng)，最終得出正則化的多項式系數(shù)，并以百分比的形式表達，即為pareto圖，如圖4所示。

如圖4所示，設(shè)計變量一次項表示該設(shè)計變量響應(yīng)為線性主效應(yīng)，二次項表示為二階主效應(yīng)，交互項表示設(shè)計變量之間的交互效應(yīng)。引入SSB=|SS/SB|，SSK=|SS/SK|，這里SS表示設(shè)計變量對截面面積的線性主效應(yīng)，SB表示設(shè)計變量對最大復合應(yīng)力的線性主效應(yīng)，SK表示設(shè)計變量對最大靜位移的線性主效應(yīng)。具體數(shù)值如表2所示。

經(jīng)分析看出，設(shè)計變量？琢和R的SSB與SSK值的大小要明顯大于設(shè)計變量b的響應(yīng)，其中，最小倍數(shù)也有8倍，設(shè)計變量b其SSB與SSK相應(yīng)的值均小于1，即設(shè)計變量b對質(zhì)量的改變效果作用不大，但對Dmax與Smax響應(yīng)較大，也可以分析出，二階主效應(yīng)各設(shè)計變量的響應(yīng)比的絕對值基本相當，且設(shè)計變量b并不參與交互效應(yīng)，而此次優(yōu)化的主要目標為伸縮臂的質(zhì)量，亦即橫截面面積，因此為了提高優(yōu)化效率與效果，避免工藝的過多更改，因此最終選用？琢和R作為設(shè)計變量。

4.2 多目標優(yōu)化設(shè)計

由于伸縮臂結(jié)構(gòu)優(yōu)化為多目標優(yōu)化問題，且各子目標間存在矛盾性的情況，此時往往并不能找到唯一解，得到的解只能是在各個子目標之間進行權(quán)衡的解，這些解使各個子目標盡量的都達到最優(yōu)。因此，最終得到的并不是單一目標的最優(yōu)解，而是一組解，這組解即為pareto解，pareto最優(yōu)解在多目標優(yōu)化中常常為連續(xù)的多個解，這些解就構(gòu)成了pareto前沿。在本次多目標優(yōu)化過程中采用鄰域培植多目標遺傳算法（NCGA），它是對所得的解進行分組得到相應(yīng)的種群，父代群體利用交叉和變異的方法進行相鄰繁殖得到子群體，并視各子目標權(quán)值相同，從而找到多個pareto解。種群經(jīng)25代的進化，得到如圖5所示的三目標S、Smax與Dmax在三維空間坐標系下的pareto前沿解，其中每個點代表一個解，這樣的解共找到103個，經(jīng)在三維空間坐標系下分析可以得出，S與Smax和S與Dmax基本成線性反比關(guān)系。在pareto前沿解中，根據(jù)本次優(yōu)化的需求選取一解，由于本次優(yōu)化的主要目標在于在保證各目標均在權(quán)衡最優(yōu)值下使質(zhì)量最小，因此在pareto前沿解中選用質(zhì)量達到最小的一個解。

4.3 優(yōu)化結(jié)果

可以得出，基本臂的最大復合應(yīng)力與撓度值均有所增加，而Ⅱ級臂與Ⅲ級臂的最大復合應(yīng)力與撓度值均在許用值范圍內(nèi)，且滿足強度、剛度、穩(wěn)定性的要求，經(jīng)合理結(jié)構(gòu)優(yōu)化，最終使叉裝車伸縮臂質(zhì)量下降7.9%。

5 結(jié)束語

（1）文章以叉裝車伸縮臂質(zhì)量最小，最大靜位移與最大局部穩(wěn)定性復合應(yīng)力也盡可能達到最小為多目標，建立了伸縮臂式叉裝車工作裝置的優(yōu)化模型與流程，搭建了基于多學科設(shè)計優(yōu)化軟件的ISIGHT的多目標優(yōu)化平臺，運用ISIGHT開展面向?qū)嵱铆h(huán)境模擬的叉裝車工作裝置的多目標優(yōu)化設(shè)計，實現(xiàn)了處理多變量的多目標設(shè)計優(yōu)化問題。（2）經(jīng)多目標優(yōu)化，在pareto前沿解中，按需求選取了一個最優(yōu)可行解，得到了叉裝車基本臂的幾何結(jié)構(gòu)尺寸，進而確定了其他幾級臂截面結(jié)構(gòu)尺寸，達到了對叉裝臂的合理優(yōu)化，最終使叉裝車伸縮臂質(zhì)量下降7.9%，驗證了此多目標優(yōu)化的可行性。

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作者簡介：邱棟（1989-），男，碩士研究生，單位：河北工程大學，主要研究方向：有限元分析及輕量化。