包裝貨物裝卸機上料臂支座優化設計

肖龍波，賀磊，王正方，2，劉文學

(1. 山東理工大學 機械工程學院，山東 淄博 255049；2. 淄博職業學院 電子電氣工程學院， 山東 淄博 255314；3. 山東泰開箱變有限公司，山東 泰安 271000)

在包裝貨物的物流運輸過程中，貨物的裝卸是十分重要的一環，包裝貨物在裝卸作業時存在勞動強度大，機械化水平低等問題。以安全高效為前提，發展智能化、機械化包裝貨物裝卸機械是提高包裝貨物運輸裝卸效率、解決包裝貨物物流運輸過程中機械屬具配置不均衡等問題的根本之路。

隨著現代物流運輸業的發展，越來越多的學者對包裝貨物裝卸機械進行了研究：修萌萌[1]設計了一種袋裝貨物自動裝車系統，實現了倉庫袋包的拆垛碼垛一體化作業；史常青等[2]對袋裝飼料裝車機的龍門架進行了有限元分析，在滿足使用要求的情況下對龍門架進行了減重優化設計；陳雪松等[3]設計了一種重載碼垛機械手并對大小臂的動力學行為進行了仿真。本文針對包裝貨物裝卸機上料臂支座在實際使用中出現的振動過大、變形明顯等問題，使用Solidworks和ANSYS Workbench等計算機軟件，對上料臂支座進行優化設計，并對優化后結構進行對比分析。

1 工作原理

現階段包裝貨物裝卸的主要形式分為兩種，即半自動式和全自動式。半自動式裝卸的特點是機動轉場方便、靈活，但機械化水平低、勞動強度大、效率低，如叉車裝卸、皮帶機裝卸；全自動式裝卸的特點是機械化水平高，但工作空間、靈活性、輕便性、性價比等各因素相互制約，且存在返程運動，不能連續運輸，如高位碼垛機，裝車機器人等。包裝貨物裝卸機與現有的普通裝卸設備相比，具有自動化水平高、機動能力強、靈活輕便的特點，其整機結構方案如圖1所示。

裝卸作業前，先由底盤固定好裝卸機位置，直線進給機構將上料臂伸入車廂內。裝卸作業時，上料臂負責對接卸料火車廂拆垛點的位置，卸料臂負責對接裝車車廂碼垛點位置。袋包從拆垛點運出后，依次從上料臂、中間輸送機、卸料臂到達碼垛點位置，袋包裝卸完成。

本文主要研究對象是圖1中的上料臂支座(以下簡稱支座)，支座底部固定在直線進給機構左端的蝸輪蝸桿減速機上，支座上分別鉸接有伸縮液壓缸和上料臂。裝卸作業時，在支座的支撐下，上料臂調整上下升角以對接拆垛點位置。支座是支撐上料臂的關鍵部件，必須具備足夠的等效剛度、穩定性和適當的質量，因此需要對其進行優化改進，使其更好地滿足使用要求。

2 靜力學分析

2.1 邊界條件的確定

圖2所示為支座位置圖。由圖2可知，液壓缸伸縮長度不同，上料臂與支座的位置關系也會不同。以上料臂與水平面的升角為變量，以向上舉升方向為升角正方向，使用probe測量了夾角為-20°、0°、+20° 3種工況下，伸縮液壓缸鉸支點處的負載F1和旋轉中心兩側鉸支點處負載F2,結果見表1。

1.上料臂；2.液壓缸；3.支座；4.蝸輪蝸桿減速機；5.直線進給機構。

表1 3種工況下的負載

2.2 支座靜力學仿真

使用ANSYS Workbench靜力學模塊分析支座在多種工況下的應力、應變情況[4]，結果如圖3所示。由圖3(a)可知，支座存在應力集中點且全局應力分布并不均衡，支座中間肋板最大等效應力為232.82 MPa，盡管在實際生產中可以通過修磨焊縫降低應力集中，但該數值仍然較大，容易導致焊縫開裂和塑形變形、破壞；由圖3(b)可知，支座最大變形量為1.698 2 mm，而支座整體質量為311 kg，所以材料利用率比較低，存在較大的優化空間。

(a)應力云圖

3 拓撲優化

3.1 擴充設計

為了提高模型的材料利用率，均衡多種工況下的應力分布情況，提高模型等效剛度，需要對支座中間肋板區域結構進行優化[5]。為了使改進效果達到最佳，首先對該區域進行擴充設計[6]，填充后模型如圖4所示。

圖4 擴充設計模型

3.2 拓撲優化邊界條件的確定

調用Topology Optimization模塊對支座進行拓撲優化，以柔度最小為優化目標函數，設定肋板擴充區域為優化區域，設置保留百分比為10%，設置全局最大應力為160 MPa，設置最大成員尺寸為20 mm、最小成員尺寸為6 mm，設置模型兩側對稱，拓撲優化后的模型如圖5所示。將拓撲優化后的模型保存為stl文件，然后根據導出模型對支座模型重新設計。

圖5 拓撲優化模型

3.3 拓撲優化結果分析

由圖5可知，優化后模型的輪廓并不規則，保留區域所形成的肋板截面也不整齊，且存在著不方便加工的異形孔洞,若完全按照優化結果建模，既不方便備料也不利于加工；因此，本文在考慮加工工藝可行性的基礎上對優化后模型進行調整，調整后新模型靜力學仿真云圖如圖6所示。

(a)等效應力

與原模型相比，新模型的應力分布更加均衡，最大變形也有所下降，但新模型質量為308 kg，與原模型311 kg相比，下降并不明顯，各肋板厚度仍然存在進一步優化的空間；因此，本文結合Workbench DX模塊對新模型進行參數優化設計[7-8]。

4 多目標優化設計

在多目標參數化設計中，多個輸出目標之間往往相互矛盾，改進其中一個目標函數時往往導致其他輸出目標遭到削弱，為了使得多個目標函數在給定區域內達到最優解，需要使各個目標相互協調均衡[9]。響應面法是一種實驗條件尋優的方法，能夠通過數理統計的方法對各個設計變量及響應回歸擬合，繪制出響應曲面圖。響應面法能夠用來快速有效地預測最優響應值及各因素的關系。

對于兩個以上的因素，其二次多項式響應模型一般為

(1)

式中：x為設計變量；β為未知系數；i

4.1 設計變量

選擇型材的厚度為實驗設計變量，便于備料及加工，本文令上下肋板鋼板型號相同，為了減少焊縫數量，令外周肋板為一次成型的折彎件。根據《熱軋鋼板和鋼帶的尺寸、外形、重量及允許偏差》(以下簡稱“偏差”)[10-11]選取的設計變量相關值見表2，支座各參數示意見圖7。

表2 支座設計變量

1.鋼管基體；2.左右側板；3.上下肋板；4.中間肋板；5.外周肋板。

模型的多目標優化數學模型如下：

s.t.E(x)≤[σ],

(3)

式中：M(x)為模型質量；D(x)為最大變形；E(x)為等效應力；[σ]=156 MPa；x為設計變量。

4.2 響應曲面

使用響應面法求解多目標優化問題的最優解時，需要事先安排實驗設計點，本文使用中心復合設計CCD法進行實驗樣本點設計，設計點數據見表3。

表3 27組樣本點及其相應值

4.3 數據分析

DX中的響應面優化模塊可以方便地得到各個設計變量或某單個變量與響應的關系[12]，各設計變量對模型質量的響應曲面(線)如圖8所示，各因素對各個目標的局部靈敏度柱狀圖如圖9所示。由圖8和圖9可知：等效應力P6主要受P3、P5影響，呈負相關關系；最大變形P7主要受P1、P5影響，呈負相關關系；質量P8主要受P1、P2、P5影響，呈正相關關系；5個設計變量中P1、P5對各響應的影響最大。

(a)P8與P1、P2的關系

圖9 局部靈敏度柱狀圖

4.4 優化結果

以分析得到的各設計變量-響應的數學模型為基礎求解最優方案。響應面優化模塊提供了2種目標驅動的優化算法，本文采用多目標遺傳算法(MOGA)來求解數學模型的最優解。MOGA是基于PARETO排序的多目標遺傳算法，具有效率高、全局搜索能力強、能夠在全局快速尋找最優解等優點。

多目標優化問題的解一般是非劣解，即優化后并不存在一組全局最優解使得所有目標都能達到最優，使用DX模塊中的響應面法能夠自動尋找3組推薦候選設計點，具體計算結果見表4。

表4 優化設計候選點

5 支座模型優化后靜力學分析

將第3組候選推薦點的尺寸參考《偏差》圓整后(見表5)代入到靜力學模塊中驗算，設定與原支座模型相同的邊界條件，得到的仿真結果如圖10所示。

表5 設計變量改進值

優化結果表明：與原有模型相比，支座整體質量減少了17.71%，最大應力值減少了69.97%，最大變形量減少了11.12%。圖10分析結果表明：改進后的模型材料利用率明顯提高，云圖分布更加均衡，等效剛度也有較大提升，達到了節約成本、優化結構的目的。

(a)等效應力

6 結束語

本文針對包裝貨物裝卸機上料臂支座進行優化，使用Solidworks和ANSYS workbench等計算機軟件，對支座模型進行了靜力學仿真以及多工況下的拓撲優化和多目標參數化優化，并對仿真結果進行了驗證。結果表明，與拓撲優化結果相比，優化后模型在兼顧加工工藝性和復雜工作環境下穩定性的基礎上，支座整體質量減少了17.71%，最大應力降低了69.97%，最大變形減少了11.12%。優化后模型更加合理，可用于工程實際，該研究方法對裝卸機其他關鍵零部件的優化設計也具有參考意義。