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APM車輛導(dǎo)向力矩優(yōu)化分析

2019-12-17 00:31:46朱福成
關(guān)鍵詞:轉(zhuǎn)向架優(yōu)化分析

唐 飛,李 耀,朱福成

(1. 重慶中車長客軌道車輛有限公司 技術(shù)部,重慶 401133; 2. 重慶交通大學(xué) 軌道交通研究院,重慶 400074; 3. 中鐵三局集團橋隧工程有限公司,四川 成都 610036)

旅客自動輸送系統(tǒng)(APM),也稱為自動導(dǎo)軌快捷運輸系統(tǒng)(AGT),是一種無人駕駛、立體交叉的公共運輸系統(tǒng)[1]。APM交通因具有智能駕駛、安全舒適、運量靈活、運輸效率高、成本低、曲線半徑小等獨特優(yōu)勢,在全國范圍內(nèi)得到快速發(fā)展。

APM車輛最大特點是最小曲線通過半徑較其他城市軌道車輛小,平面最小曲線半徑僅為22.8 m。為保證APM車輛在小曲線半徑的曲線通過能力,對APM車輛導(dǎo)向性能進行優(yōu)化分析是十分重要的環(huán)節(jié)[2]。車輛通過曲線時,其轉(zhuǎn)向架與軌道之間相互作用產(chǎn)生的促進車輛轉(zhuǎn)向力矩稱之為導(dǎo)向力矩,導(dǎo)向力矩是衡量APM車輛導(dǎo)向性能優(yōu)劣的重要指標[3]。故對APM車輛導(dǎo)向力矩進行分析及優(yōu)化,對APM車輛動力學(xué)性能研究具有指導(dǎo)意義。

1 APM車輛模型建立

1.1 APM車輛系統(tǒng)

APM車輛主要由列車自動控制系統(tǒng)、走行部、車廂、牽引制動系統(tǒng)、通風(fēng)照明系統(tǒng)等組成,其技術(shù)參數(shù)見表1。

1.2 轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)

APM車輛轉(zhuǎn)向架主要由輪胎系統(tǒng)、驅(qū)動橋、懸架、空氣彈簧、減震器、鋼板彈簧、回轉(zhuǎn)支撐、平衡桿、牽引電機組成[4],其三維模型如圖1。

圖1 APM車輛轉(zhuǎn)向架三維模型Fig. 1 Three-dimensional model of APM vehicle bogie

2 APM車輛動力學(xué)模型建立

2.1 車輛拓撲構(gòu)型

APM車輛系統(tǒng)作為一個多剛體耦合系統(tǒng),在建立動力學(xué)模型之前應(yīng)對其結(jié)構(gòu)進行合理簡化、等效,再根據(jù)結(jié)構(gòu)和受力關(guān)系建立其拓撲構(gòu)型[5],如圖2。

圖2 APM車輛拓撲構(gòu)型Fig. 2 Topology configuration of APM vehicle

2.2 動力學(xué)模型建立

按照APM車輛拓撲構(gòu)型,筆者運用Adams建立APM車輛系統(tǒng)動力學(xué)仿真模型,輪胎采用UA模型,路面采用隨機干擾路面[5-6],如圖3。

圖3 APM車輛動力學(xué)模型Fig. 3 Dynamics model of APM vehicle

3 敏感性分析

APM車輛系統(tǒng)作為復(fù)雜的非線性系統(tǒng),具有高度相互關(guān)聯(lián)性,系統(tǒng)參數(shù)變化范圍廣,參數(shù)優(yōu)化工作量大,耗時較長[7]。靈敏度分析可識別各參數(shù)對導(dǎo)向力矩的影響程度,從而選擇主要影響因素進行優(yōu)化,能縮小優(yōu)化工作量、節(jié)省時間、提高效率。

3.1 影響因素

筆者選取輪胎、空氣彈簧、減振器等力學(xué)特性參數(shù)作為APM車輛導(dǎo)向力矩影響因素,如表2。

表2 影響因素參數(shù)Table 2 Influencing factor parameter N/m

3.2 目標函數(shù)

APM車輛通過曲線時,轉(zhuǎn)向架與軌道相互作用,產(chǎn)生促使車輛按既定軌道運行的力矩(圖4),稱為導(dǎo)向力矩[8]。

圖4 轉(zhuǎn)向架受力分析Fig. 4 Analysis of bogie force

其導(dǎo)向力矩的計算如式(1):

Mg=(Fg2+Fg3-Fg1-Fg4)×(L1/2)

(1)

式中:Mg為導(dǎo)向力矩,N·m;L1為導(dǎo)向輪縱向間距,m;Fg1~Fg4分別為導(dǎo)向輪徑向力,N。

3.3 靈敏度分析模型

筆者運用Adams與modeFRONTIER聯(lián)合建立APM車輛導(dǎo)向力矩靈敏度分析模型,如圖5。

圖5 靈敏度分析模型Fig. 5 Sensitivity analysis model

3.4 靈敏度分析

靈敏度大小結(jié)果見表3;導(dǎo)向力矩靈敏度分析如圖6。

表3 靈敏度結(jié)果Table 3 Sensitivity results

從圖6可看出:各影響因素對Mg靈敏度大小為:Kgr>Kd>Ksz>Kry>Krr>Crr>Cgr>Ksy>Cd。其中:Kgr、Kd、Ksz、Kry、Krr為影響Mg的主要因素。

4 APM車輛導(dǎo)向力矩優(yōu)化

4.1 優(yōu)化變量

筆者選取影響APM車輛導(dǎo)向力矩Mg的5個主要因素Kgr、Kd、Ksz、Kry、Krr作為優(yōu)化變量。

4.2 約束條件

4.2.1 曲線通過性分析

1)輪重減載率

輪重減載率的計算如式(2)。

(2)

式中:ΔP為減載側(cè)輪重減載量,N;P為減載側(cè)與增載側(cè)平均靜輪重,N;P1為減載側(cè)輪重,N;P2為增載側(cè)輪重,N。

2)走行輪最大垂向力

為保證車輛穩(wěn)定性和安全性,車輛通過彎道時走行輪最大載荷應(yīng)小于輪胎額定負荷為70 kN。

3)導(dǎo)向輪最大徑向力

導(dǎo)向輪組成包含橡膠輪胎和鋁合金安全輪,當輪胎壓縮量大于輪胎與安全輪半徑之差時,安全輪與軌道接觸,此時易加劇輪胎和軌道的磨損,影響車輛安全運行[9]。因此,導(dǎo)向輪徑向力應(yīng)小于最大徑向力,如式(3)。

Fgmax=kgΔy=33 000 N

(3)

式中:Fgmax為最大徑向力,N;kg為徑向剛度,N/m;Δy為壓縮量,mm。

4.2.2 運行平穩(wěn)性、舒適性分析

1)車體振動加速度

車體振動加速度為:Ay=Az≤2.5 m/s2。

2)車體臨界側(cè)滾角

4.3 優(yōu)化模型建立

筆者采用優(yōu)化程序與動力學(xué)計算集成方式進行,優(yōu)化過程由modeFRONTIER調(diào)用動力學(xué)模型完成,選擇NSGA-II為優(yōu)化算法[11],如圖7。

圖7 導(dǎo)向力矩優(yōu)化模型Fig. 7 Optimization model of steering torque

4.4 優(yōu)化結(jié)果分析

在約束條件下,經(jīng)過1 000次迭代后,導(dǎo)向力矩Mg收斂于一點,如圖8。優(yōu)化目標與設(shè)計變量之間的變化規(guī)律如圖9。

圖8 導(dǎo)向力矩優(yōu)化過程Fig. 8 Optimization process of steering torque

通過線性回歸分析(圖9):Kgr、Kd、Kry、Krr與Mg均呈線性正相關(guān),這表明適當減小Kgr、Kd、Kry、Krr有助于提高車輛的導(dǎo)向性能;Ksz與Mg呈線性負相關(guān),說明適當增加Ksz有助于提高車輛導(dǎo)向性能。

圖9 設(shè)計變量與導(dǎo)向力矩關(guān)系Fig. 9 Relation between design variables and steering torque

當Ksz=180 000 N/m、Krr=813 800 N/m、Kgr=450 100 N/m、Kry=76 334 N/m、Kd=150 000 N/m時Mg達到的最優(yōu)值。此時,Mg從26 241 N·m減小到22 142 N·m,減小了4 099 N·m,優(yōu)化了15.6 %。不同曲線半徑的優(yōu)化結(jié)果,如表4。

表4 導(dǎo)向力矩優(yōu)化結(jié)果Table 4 Optimization results of steering torque

通過優(yōu)化,不同曲線半徑下導(dǎo)向力矩降低了26.57%~38.57%,APM車輛的導(dǎo)向性能得到了有效提高。

5 結(jié) 論

1)靈敏度分析發(fā)現(xiàn)Kgr、Kd、Ksz、Kry、Krr是影響APM車輛導(dǎo)向力矩Mg的重要參數(shù);除Ksz與Mg呈線性負相關(guān)外,其余4個參數(shù)與導(dǎo)向力矩之間均呈線性正相關(guān);

2)通過線性回歸分析發(fā)現(xiàn):Kgr、Kd、Kry、Krr與Mg均呈線性正相關(guān);Ksz與Mg呈線性負相關(guān);

3)當Mg達到最優(yōu)時,此時在半徑50、100、200、300、400 m這5種彎道下導(dǎo)向力矩Mg降低了14.96%~28.15%。這表明APM車輛導(dǎo)向性能得到了有效提高。

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