探究起重機械疲勞斷裂可靠性的新進展

李楊

摘 要：起重機作為新時期工業生產的大型電氣設備，可以實現重物的起吊，這也讓起重機在實際應用中愈加廣泛。起重機在起吊運行當中，由于會諸多的因素影響，會疊加起重機的機械疲勞斷裂可能性，嚴重影響起重機應用的可靠性，最終出現機械斷裂，甚至會引發安全事故問題。因此，本文首先對起重機疲勞斷裂因素進行分析，分析起重機疲勞斷裂可靠性研究新進展與新方法。

關鍵詞：起重機;疲勞斷裂可靠性;新進展;新技術

中圖分類號：TH21 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2019）09-0080-02

0 引言

眾所周知，起重機在化工生產、建筑生產領域的應用十分普遍，作為各領域生產中不可或缺的設備之一，可以有效的進行重物起吊和運輸，降低了人工勞力的投入量，提升了生產效率。起重機起吊重物多數都是以“t”作為計量單位，起吊重量非常大，加劇了機械疲勞斷裂的可能性，特別是在起吊運輸中產生荷載變化情況時，會直接產生應力偏移。起重機在出廠時附贈的說明使用書中表明起重機應力循環次數達到了百萬次，但是由于實際起吊運輸生產環境差，通常都是極限強度起吊，導致實際應力循環次數大約只有理論循環次數的10-20%，這也造成很多起重機在實際應用中出現機械斷裂問題。從起重機結構方面來看，其主要的受力部件應力最大，也是出現疲勞斷裂的重點部位，需要重點關注。

1 起重機疲勞斷裂分析

所謂的疲勞斷裂是指在某個點承受擾動應力，并且在多個循環擾動作用下造成機械結構出現裂紋或完全斷裂產生的永久性局部變化。對于起重機機械疲勞研究可以預測出起重機的使用壽命。之所以說理論上起重機可以實現百萬、千萬循環，是不在擾動應力條件下，但是在起吊運輸過程中，因為無法精準的找到起吊物中心點，再加上風力等作用，所以一定會產生擾動應力，導致部分起吊點的應力過于集中，這些個應力疲勞會在這個部位逐漸累積，最終在承載應力小于實際應力的情況下，出現斷裂問題。可見，機械疲勞的最大特點是局部性作用，最常見的機械疲勞是產生裂紋，初期是裂紋萌生，之后會隨著使用次數增加裂紋逐漸擴展，最后受到應力作用而斷裂。金屬結構變形大致可以分為三個階段，一是彈性變形;二是塑性變形;三是斷裂。應力應變曲線如圖1。

2 起重機機械疲勞斷裂可靠性分析

有上述分析可知，機械疲勞應力集中是一個持續的過程，要經過初步變形→裂縫→斷裂，所以新起重機投入使用之后要在一段時間后才會斷裂，想要判定機械疲勞斷裂可靠性，需要手機各類信息數據，加強應力試驗。當今國內外對于起重機機械斷裂提出了諸多的理念，通常情況下機械疲勞斷裂前的外觀變化非常小，并且起重機可以正常使用，因此斷裂多數是突發情況。具不完全統計，起重機使用中的危害事故中，觸電事故、重物墜落事故、斷裂事故比重最高，分別為22.6%、26.8%、15.8%，斷裂事故比重并不低。值得注意一點，疲勞斷裂會產生聯動效應，某鋼鐵廠使用的125t鑄造起重機發生斷裂事故，直接帶動了廠房主梁結構崩塌，造成了十分嚴重的損害問題，該鋼鐵廠也成為了新聞焦點，對企業形象危害非常大。

起重機疲勞斷裂研究方面國內外已經取得了突破性成就，很多專家已經對正規、半偏、全偏三種循環應力疲勞強度進行了分析，應用了函數模型判定法（圖1就是其中的一種）。如我國有關部門已經掌握了疲勞斷裂曲線、剩余疲勞使用壽命幾何模型等。除此之外，還有起重機部件使用壽命計算法，根據焊接箱體主梁疲勞應力，以及起重環境與起重情況等，這些都能夠在一定程度上為機械疲勞斷裂可靠性提供有力數據，在正常使用中將機械疲勞斷裂幾率降到最低。

3 起重機疲勞斷裂可靠性研究新進展、新方法

3.1 隨機有限元

隨機有限元作為近幾十年發展的工程數值計算方案，傳統機械疲勞計算方法沒有考慮到客觀因素影響，而該項技術考慮了隨機參數的影響，能夠有效計算出機械結構可靠性、定力問題、力學非線性等，近些年在起重機機械疲勞斷裂可靠性得以應用。由于機械疲勞斷裂受到多因素的影響，局部應力變形也是隨機的，這也發揮了隨機有限元技術的作用。其功能函數為Z（X）=g（x1，x2...xn），公式當中的x1，x2...xn都是隨機變量，需要根據起重機實際使用情況和應力分布確定變量系數，從而得到機械疲勞極限參數（斷裂參數）。

3.2 神經網絡技術

在機械疲勞斷裂可靠性分析當中，通過顯示極限狀態方程失效概率計算方案已經難以解機械疲勞計算的各項問題。所以在新時期下人們也提出了一種基于神經網絡的斷裂可靠性分析方案。通過神經網絡取替固定函數形式的響應方案，解決非線性極限狀態機械疲勞斷裂能力，相比傳統響應方法，神經網絡技術不僅思路更簡單、編程更容易，并且可以大幅度提升計算精度，是當今分析起重機機械斷裂可靠性的重要方案。在實際計算當中，由于輸入變量、輸出變量所對應的關系未知，所以要先對輸入變量進行近似分析，之后通過極限狀態下對疲勞失效概率進行計算。其中要使用誤差反向傳播網絡模型（神經網絡模型的一種），三層的誤差反向傳播網絡模型可以讓任意精度近似連續函數，所以可以采用該網絡模型進行計算。

3.3 支持向量機的分析技術

支持向量機技術作為一種機器學習方法，具有小樣本的學習能力。該方法采用隨機有限元對機械結構進行分析，是隨機有限元的衍生品。起重機機械疲勞會受到使用時間的影響，由于使用時間出現疲勞的隨機性，因此該方法在分析當中主要是針對隱性功能函數進行分析。在支持向量機的基礎上，采用Monte Carlo模擬法和一次二階矩方法，相比過去的概率分析法，該方法可以在少樣本的基礎上，得到更加貼近于實際的功能函數，減少隱性功能函數分析頻率，具有非常高的使用價值。其中，Monte Carlo模型會在隨機變量標準差中隨機產生標準差，該抽樣方案在大范圍都有抽樣點，可以滿足訓練向量機的對落入失效區域抽樣點的需求;一次二階矩方案，利用向量機模型逼近解耦股復雜的隱性極限狀態函數，讓功能函數顯性轉化，這樣即可得到函數所對應的隨機變量的一階偏導函數。

3.4 混合遺傳法

在新材料、新工藝的不斷應用，起重機的生產質量也有所提升，而機械疲勞斷裂可靠性主根本上是受到了材料影響。混合遺傳法就是對材料的一種全局優化算法，遺傳算法最大的優勢就是不受函數連續、線性、可微等條件影響，在機械疲勞可靠性分析中廣泛被應用。但是該方法也存在著一定問題，如可能產生早熟問題、局部抗擾動能力差、效率低等。因此學者針對此類問題提出了混合遺傳算法，包括混合模擬退火算法與遺傳算法;混合最佳矢量法與遺傳算法等。混合遺傳算法優化結果更好、迭代次數少、搜索效率高。在實際應用中，首選需要構建優化模型，主要是從可靠度最大為目標和可靠度為約束條件，前者是對起重機關鍵零部件構建可靠度最大目標函數，采用功能參數、經濟指標等作為約束條件;后者針對起重機一般部件，采用功能函數、可靠度作為約束，產生體積、質量、成本目標函數。

遺傳模擬退火算法具有非常好的局部搜索能力，對整個搜索空間掌握性不足，因此該算法運行效率不高，但是結合混合遺傳算法優勢，以遺傳算法為主框架，融入模擬退火機制，通過隨機變量應用實數編碼，可以提升編碼范圍，降低了遺傳算法的復雜性，保證整體計算效率。交叉算子采用單點交叉，首先對群體中個體進行分配，并選擇一個交叉點，將分量進行交叉，使用正態分布隨機數取替原有基因之。選擇復制操作中采用比例選擇算子，為了優秀個體不被取替，系統設置將父代種群適應度最大的10%個體直接傳輸到子代中。

最佳矢量法作為一種微分搜索技術，能夠交替使用沿目標函數梯度發展的最優矢量逼近，具備更好的運行效率和收斂性。對整個種群倆說，由于要經歷多次迭代才能夠產生優良個體。所以要采用最佳矢量方案進行優化分解，將編碼作為遺傳算法的種群一部分，提升整個種群個體能力，在進化中每一代種群都要優化選取、交叉、變異并產生下一代。每一代的最佳矢量都作為初始設計方案，展開局部搜索，再將編碼加入到群體當中，通過遺傳算法展開全局搜索，發揮兩種方案的優勢，相互協調、相互獨立、共同作用。

4 結語

綜上所述，起重機械在當今工業生產中的應用十分廣泛，這也提高了人們對起重機械疲勞斷裂可靠性的重視程度。從當今科研領域對疲勞斷裂可靠性研究現狀分析可知，雖然已經提出了很多新技術，但是在疲勞度斷裂可靠性分析中依然存在著些許不足，這就需要相關人員、部門加強新技術投入，讓起重機機械疲勞斷裂可靠性分析更加精準。

參考文獻

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