邱緒云 劉佳奇 高琦 宋裕民 馮雪健



摘要:針對果園作業(yè)機(jī)質(zhì)量較重、強(qiáng)度富余的問題,對某果園作業(yè)機(jī)車架結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行以減輕質(zhì)量、改善結(jié)構(gòu)靜力特性與模態(tài)特性為目標(biāo)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。建立車架有限元模型,分析其在典型作業(yè)工況下的結(jié)構(gòu)靜力特性與結(jié)構(gòu)模態(tài)特性,通過靈敏度分析方法選出對車架的質(zhì)量、結(jié)構(gòu)靜力特性和模態(tài)特性影響較大的結(jié)構(gòu)參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量,采用最優(yōu)拉丁超立方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法設(shè)計(jì)樣本點(diǎn),運(yùn)用Kriging方法構(gòu)建車架質(zhì)量、最大應(yīng)力、低階固有頻率的多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)的近似模型,綜合多目標(biāo)遺傳算法與層次分析法對近似模型進(jìn)行優(yōu)化,得到最優(yōu)解。結(jié)果表明:優(yōu)化后的車架在滿足結(jié)構(gòu)靜強(qiáng)度的同時,質(zhì)量減小11.6%,1階固有頻率和2階固有頻率分別提高12.3%和7.2%,有效減小果園作業(yè)機(jī)自重,改善車架結(jié)構(gòu)模態(tài)特性。
關(guān)鍵詞:果園作業(yè)機(jī)車架;靈敏度分析;Kriging近似模型;多目標(biāo)優(yōu)化;層次分析法
中圖分類號:S220.3文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:20955553 (2023) 11009309
Optimization design of frame structure parameters of orchard operating machine
based on Kriging approximate model
Qiu Xuyun, Liu Jiaqi, Gao Qi, Song Yumin, Feng Xuejian
(School of Automotive Engineering, Shandong Jiaotong University, Jinan, 250357)
Abstract:Aiming at the problem of heavy weight and excess strength of the orchard working machine, the structural parameters of the frame of an orchard operating machine are optimized to reduce the mass and improve the structural static and modal characteristics of the frame. The finite element model of the frame is established, and its structural static characteristics and structural modal characteristics under typical working conditions are analyzed. The structural parameters that have a greater impact on the mass, the structural static characteristics and the structural modal characteristics of the frame are selected as the design variables through the sensitivity analysis method. The sample points are designed using the optimal Latin hypercube experimental design method. Then the approximate models of the multi-objective optimization system of the characteristic parameters, such as the mass, the maximum stress, the low-order natural frequency, etc, are constructed using the Kriging method. The approximate models are optimized by integrating multi-objective genetic algorithm and analytic hierarchy process, and the optimal solution is obtained. The results show that, with the static strength of the structure is met , the mass of the optimized frame is reduced by 11.6%, and the first-order natural frequency and the second-order natural frequency of the optimized frame are increased by 12.3% and 7.2%, respectively, which effectively reduces the weight of the orchard operation machine and improves the frame structure modal properties.
Keywords:frame of orchard operation machine; sensitivity analysis; Kriging approximate model; multi-objective optimization; analytic hierarchy process
0引言
我國是世界水果種植第一大國,目前果園以人工作業(yè)為主,效率低,嚴(yán)重制約了我國果園產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。研究果園機(jī)械化關(guān)鍵技術(shù),提高果園作業(yè)機(jī)械化水平,有助于減輕勞動強(qiáng)度、提高作業(yè)效率、推進(jìn)我國果園產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。
近些年,研究人員對果園機(jī)械化關(guān)鍵技術(shù)和裝備進(jìn)行了研究,實(shí)現(xiàn)了果園植保、除草、運(yùn)輸?shù)葯C(jī)械化,大大提高作業(yè)效率[1],但研究重點(diǎn)主要集中在作業(yè)功能的實(shí)現(xiàn),對作業(yè)機(jī)結(jié)構(gòu)輕量化的研究相對較少。傳統(tǒng)的果園作業(yè)機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)的設(shè)計(jì)多基于工程經(jīng)驗(yàn),為了保證具有足夠的強(qiáng)度和剛度,設(shè)計(jì)出的車架質(zhì)量余量較大,導(dǎo)致整機(jī)質(zhì)量過重。作業(yè)機(jī)質(zhì)量過重,不利于行駛的穩(wěn)定性與靈活性,在提高了研制成本的同時增加了油耗,且在作業(yè)過程中易過度壓實(shí)土壤。因此,對作業(yè)機(jī)進(jìn)行結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計(jì)十分有必要。
果園作業(yè)機(jī)車架作為連接作業(yè)裝置和底盤總成的主要結(jié)構(gòu),不僅需要承載作業(yè)裝置的作用力,還需要承受來自底盤總成傳遞的動態(tài)激勵,車架結(jié)構(gòu)參數(shù)的輕量化設(shè)計(jì),對于降低車架與整機(jī)的質(zhì)量、提高作業(yè)機(jī)行駛的穩(wěn)定性、降低油耗等具有重要意義。
輕量化研究在車輛的開發(fā)與設(shè)計(jì)過程中得到了廣泛應(yīng)用,在農(nóng)業(yè)機(jī)械方面應(yīng)用剛剛起步,在果園機(jī)械研制過程中更少之又少。吳偉斌等[2]在保證一定的強(qiáng)度、剛度條件下,通過調(diào)整橫梁布置結(jié)構(gòu)與車架構(gòu)件板厚,對山地果園輪式運(yùn)輸機(jī)車架結(jié)構(gòu)進(jìn)行了拓?fù)鋬?yōu)化,實(shí)現(xiàn)了車架的輕量化。謝斌等[3]以車架應(yīng)變能與低階固有頻率為目標(biāo),對田間動力機(jī)械車架機(jī)構(gòu)進(jìn)行了拓?fù)鋬?yōu)化,實(shí)現(xiàn)車架的減重。陳遠(yuǎn)帆等[4]對割草機(jī)車架進(jìn)行輕量化設(shè)計(jì)過程中,對車架結(jié)構(gòu)進(jìn)行拓?fù)鋬?yōu)化實(shí)現(xiàn)了初步減重,通過分析發(fā)現(xiàn)車架仍有進(jìn)一步優(yōu)化的空間,為此在此基礎(chǔ)上運(yùn)用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法對車架結(jié)構(gòu)進(jìn)行了尺寸優(yōu)化,在不改變拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的前提下實(shí)現(xiàn)了車架的進(jìn)一步輕量化。
傳統(tǒng)的車架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中,直接將仿真分析模型與優(yōu)化算法相耦合,每次迭代調(diào)整結(jié)構(gòu)參數(shù)后均需運(yùn)用新的車架模型進(jìn)行計(jì)算分析,花費(fèi)大量的計(jì)算時間,使用近模型替代車架仿真模型,進(jìn)行迭代計(jì)算可大幅提升效率,縮短優(yōu)化時間[56]。劉澤松等[7]以減重、減振為目標(biāo),通過分別建立外側(cè)板厚度、前梁截面邊長和后梁肋板厚度三個設(shè)計(jì)變量與機(jī)架靜強(qiáng)度和動態(tài)激勵下最大響應(yīng)位移的響應(yīng)面擬合模型,對大蒜播種機(jī)機(jī)架結(jié)構(gòu)進(jìn)行了尺寸優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)機(jī)架的輕量化。響應(yīng)面法具有結(jié)構(gòu)簡單,用于擬合線性問題效果較好,對設(shè)計(jì)變量較多的非線性問題,擬合得到的近似模型準(zhǔn)確度不佳。Kriging法在建立非線性程度響應(yīng)問題的近似模型上,具有較好的擬合效果,廣泛應(yīng)用于在車輛關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)[812],在果園作業(yè)機(jī)等農(nóng)業(yè)機(jī)械的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)上應(yīng)用較少。
本文以課題組研制的果園作業(yè)機(jī)車架為研究載體,首先建立車架有限元模型,分析其在典型作業(yè)工況下的結(jié)構(gòu)靜力特性與結(jié)構(gòu)模態(tài)特性;然后基于靈敏度分析方法分析車架結(jié)構(gòu)參數(shù)對車架的質(zhì)量、結(jié)構(gòu)靜力特性與結(jié)構(gòu)模態(tài)特性的影響程度,篩選影響較大的結(jié)構(gòu)參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量,采用最優(yōu)拉丁超立方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法設(shè)計(jì)樣本點(diǎn),運(yùn)用Kriging方法構(gòu)建車架的質(zhì)量、最大應(yīng)力、低階固有頻率等特性參數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)的近似模型;最后綜合多目標(biāo)遺傳算法與層次分析法對近似模型進(jìn)行優(yōu)化,得到車架結(jié)構(gòu)參數(shù)的最優(yōu)設(shè)計(jì)方案。
1車架有限元模型建立
1.1車架三維模型建立
該果園作業(yè)機(jī)主要用于果實(shí)的輔助采摘、輸送與收集,作業(yè)機(jī)車架上部用于安裝載人平臺與果實(shí)輸送裝置,下部用于安裝果實(shí)收集裝置、動力總成、燃油箱、液壓油箱、電池等,前、后部分別通過驅(qū)動橋與車輪相連。該車架結(jié)構(gòu)主要由外縱梁、前內(nèi)縱梁、后內(nèi)縱梁,后上橫梁、后下橫梁、前橫梁、前支撐斜梁、后支撐斜梁、前支撐梁、后支撐梁組成,如圖1所示。
車架總長為3 437mm,總寬為1 650mm,總高為615mm。車架各部分為焊接,各組成梁的截面尺寸如表1所示。車架總質(zhì)量為500.65kg,材料選取45號鋼,材料密度為7.85×10-6kg/mm3,泊松比為0.31,彈性模量為2.10×105MPa,屈服強(qiáng)度為355MPa,拉伸強(qiáng)度為500MPa,許用應(yīng)力236.67MPa。
1.2車架模型網(wǎng)格劃分
采用高階3D實(shí)體單元對車架三維模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分,網(wǎng)格尺寸為10mm,生成的節(jié)點(diǎn)數(shù)為774 341個,網(wǎng)格數(shù)為393 190個,車架有限元模型如圖2所示。
2車架有限元分析
2.1車架承載載荷確定
果園作業(yè)機(jī)車架的受力主要為自身重力和安裝于車架上的載人平臺、作業(yè)裝置以及各部件的作用力,根據(jù)安裝關(guān)系,安裝作用于車架上各部分作用力簡化為集中載荷。作業(yè)機(jī)滿載狀態(tài)時,車架在各工況下的變形和受力最顯著,最能反映出結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是否符合剛度和強(qiáng)度要求。車架在滿載狀態(tài)下,承載6名作業(yè)人員,每位重量為75kg,此時車架主要承載的各部分質(zhì)量如表2所示。
根據(jù)車架的實(shí)際承載情況,各部分所施加的載荷位置分布與方向如圖3所示。
圖3中,A處承載后部果實(shí)收集裝置的重力,施加載荷為754.5N;B、C、D、E和J處承載載人平臺與果實(shí)輸送裝置重力,施加載荷分別為500N、6 000N、1 509.8N、3 000N、90N;F處承載蓄電池的重力,施加載荷為122.5N;G承載動力總成的重力,施加載荷為575.75N;H和I處分別承載燃油箱和液壓油箱的重力,施加載荷分別為193N和108N。
2.2車架靜力學(xué)分析
根據(jù)果園作業(yè)機(jī)的實(shí)際作業(yè)環(huán)境與行駛工況,選取滿載彎曲、滿載彎扭、緊急制動三種典型工況對車架進(jìn)行靜力學(xué)分析。
設(shè)置X、Z和Y方向分別為車架的橫向、縱向和垂向,設(shè)UX、UZ、UY分別為三個方向的平動自由度,RX、RZ、RY分別為三個方向的旋轉(zhuǎn)自由度。通過調(diào)整車架前部與驅(qū)動橋連接處、右后部與后驅(qū)動橋連接處和左后部與后驅(qū)動橋連接處在各方向自由度的約束條件,實(shí)現(xiàn)三種典型工況的靜力學(xué)分析。
1) 滿載彎曲工況。約束車架前部與前驅(qū)動橋連接處UX、UY、UZ、RX、RY五個自由度,右后部與后驅(qū)動橋連接處UX和UY兩個自由度,左后部與后驅(qū)動橋連接處僅約束UY自由度。車架在滿載彎曲工況下的應(yīng)力云圖如圖4所示。
2) 滿載彎扭工況。約束車架前部與前驅(qū)動橋連接處UX、UY、UZ、RX、RY五個自由度,右后部與后驅(qū)動橋連接處UX自由度,左后部與后驅(qū)動橋連接處UY自由度,并結(jié)合實(shí)際工況在右后部與后驅(qū)動橋連接處施加UY向上20mm位移。車架在滿載彎扭工況下的應(yīng)力云圖如圖5所示。
3) 緊急制動工況。約束車架前部與前驅(qū)動橋連接處UX、UY、UZ、RX、RY五個自由度,右后部與后驅(qū)動橋連接處UX和UY兩個自由度,左后部與后驅(qū)動橋連接處UY自由度,并在車架質(zhì)心處施加0.5g的制動減速度。車架在緊急制動工況下的應(yīng)力云圖如圖6所示。
由圖4~圖6可知,滿載彎扭工況下車架最大應(yīng)力為192.50MPa,小于車架許用應(yīng)力236.67MPa,滿足車架強(qiáng)度設(shè)計(jì)要求,可對車架結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)車架的輕量化。
2.3車架模態(tài)分析
果園作業(yè)機(jī)車架的模態(tài)分析采用自由邊界條件,運(yùn)用Block Lanczos法計(jì)算得到車架自由振動的固有頻率及振型。設(shè)置模態(tài)階數(shù)為12階,由于前6階為剛體模態(tài)頻率幾乎為零不進(jìn)行考慮,因此將第1階非零頻率模態(tài)作為車架的第1階模態(tài)。車架的前6階模態(tài)計(jì)算結(jié)果和固有振型圖分別如表3和圖7所示。車架的固有頻率主要集中在17~80Hz的低中頻率段,路面不平度對車架的激勵多在1~20Hz低頻段。由于果園作業(yè)機(jī)行駛條件復(fù)雜,且低階頻率對車架的振動影響較大,容易引起車架的第一階扭轉(zhuǎn)和第二階彎曲共振。因此,對車架結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時,盡可能提高車架低階固有頻率避免引起共振。
通過有限元分析結(jié)果可知,車架結(jié)構(gòu)參數(shù)有進(jìn)一步優(yōu)化的空間。為盡可能地降低結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化對整機(jī)結(jié)構(gòu)的影響,優(yōu)化時不改變車架的結(jié)構(gòu)和整體尺寸的大小,不改變車架與各零部件連接情況,為此,只選取車架主要組成梁截面的尺寸參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。
3車架結(jié)構(gòu)參數(shù)靈敏度分析
車架靈敏度分析方法實(shí)際就是車架結(jié)構(gòu)參數(shù)對車架性能的影響程度,由于車架結(jié)構(gòu)參數(shù)過多,計(jì)算量過于龐大,需要選取出車架主要結(jié)構(gòu)參數(shù),減少時間和經(jīng)濟(jì)成本。
車架結(jié)構(gòu)參數(shù)靈敏度分析是分析車架性能uj對車架結(jié)構(gòu)參數(shù)ux變化的靈敏度,其計(jì)算如式(1)所示。
Sen(uj/ux)=?uj/?ux(1)
式中:
Sen(uj/ux)——靈敏度。
采用靈敏度分析方法分析果園作業(yè)機(jī)車架各結(jié)構(gòu)參數(shù)變化對車架的質(zhì)量、最大應(yīng)力和固有頻率的影響程度,選取影響較大的結(jié)構(gòu)參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量,提高優(yōu)化效率。
車架主要組成梁截面的尺寸共17個,如表4所示。逐一改變17個結(jié)構(gòu)參數(shù),進(jìn)行車架的靜力學(xué)分析與模態(tài)分析,計(jì)算得各結(jié)構(gòu)參數(shù)對車架的質(zhì)量、最大應(yīng)力、1階固有頻率和2階固有頻率靈敏度,結(jié)果如圖8所示。
從圖8可知,x2、x3、x12、x13、x14、x15、x16、x17對車架質(zhì)量影響程度比較大,x2、x3、x12、x13對車架最大應(yīng)力影響程度比較大,x12、x13、x16、x17對車架1階固有頻率影響程度比較大,x13、x17對車架2階固有頻率影響程度比較大。綜合分析,選取x2、x3、x12、x13、x14、x15、x16、x17共8個車架結(jié)構(gòu)參數(shù)作為優(yōu)化設(shè)計(jì)變量。
4車架結(jié)構(gòu)參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化
4.1優(yōu)化模型建立
4.1.1設(shè)計(jì)變量
4.1.3目標(biāo)函數(shù)
4.2構(gòu)建Kriging近似模型
為縮短優(yōu)化時間,提高優(yōu)化效率,使用近模型替代車架有限元計(jì)算模型,進(jìn)行優(yōu)化求解,Kriging近似模型能考慮到局部偏差具有良好的全局?jǐn)M合精度和對高度非線性問題的預(yù)測效果。本文運(yùn)用Kriging方法分別建立車架的質(zhì)量、最大應(yīng)力、1階固有頻率和2階固有頻率4個目標(biāo)函數(shù)與8個車架結(jié)構(gòu)參數(shù)的近似模型。
在進(jìn)行構(gòu)建Kriging近似模型前需要進(jìn)行試驗(yàn)樣本點(diǎn)的選取,所采用的試驗(yàn)設(shè)計(jì)法需要能夠反映出整個車架結(jié)構(gòu)參數(shù)的設(shè)計(jì)空間。最優(yōu)拉丁超立方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法是一種簡單高效的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,該方法能夠?qū)υO(shè)計(jì)空間進(jìn)行均勻隨機(jī)的樣本點(diǎn)選取,能以少量的樣本點(diǎn)進(jìn)行高精度的計(jì)算。因此,采用最優(yōu)拉丁超立方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法選取45個樣本點(diǎn),將樣本點(diǎn)的值賦予車架有限元模型進(jìn)行計(jì)算求解,得到車架的質(zhì)量、最大應(yīng)力、1階固有頻率和2階固有頻率。
Kriging方法是一種通過已知樣本點(diǎn)預(yù)測未知觀測點(diǎn)的插值方法,作為估算方差最小的無偏估算模型,它對非線性程度較高的問題具有非常好的擬合效果。因此,采用Kriging方法建立近似模型,系統(tǒng)的響應(yīng)值與設(shè)計(jì)變量之間的真實(shí)關(guān)系可表示為[14]
因此,從最優(yōu)拉丁超立方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法中的45個樣本點(diǎn)選取40個樣本點(diǎn)來檢驗(yàn)?zāi)P途龋玫杰嚰苜|(zhì)量、車架最大應(yīng)力、車架第1階固有頻率和車架第2階固有頻率的近似模型的決定系數(shù)R2分別為0.93、0.94、0.91與0.93,均大于0.9,所建立的近似模型具有較高的擬合精度,可用于代替物理模型進(jìn)行后續(xù)車架結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化。
4.3基于MOGA的車架結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化
遺傳算法(GA)由于對求解問題不受求導(dǎo)、連續(xù)的限制,收斂速度快、魯棒性好等優(yōu)點(diǎn),在工程問題的尋優(yōu)方面得到廣泛應(yīng)用[1315]。本文采用多目標(biāo)遺傳算法(MOGA)對式(4)所示的多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解,設(shè)置初始樣本點(diǎn)數(shù)量為8 000,每次迭代的樣本數(shù)量為1 600,迭代次數(shù)上限為50,得到的Pareto前沿如圖9所示。
從圖9可知,車架質(zhì)量的最優(yōu)解范圍為428~480kg,車架最大應(yīng)力的最優(yōu)解范圍為220~250MPa,車架1階模態(tài)頻率的最優(yōu)解范圍為20~20.9Hz,車架2階模態(tài)頻率的最優(yōu)解范圍為20.2~21.8Hz;然而,車架質(zhì)量最小與車架最大應(yīng)力最小之間相互矛盾,車架質(zhì)量最小分別與車架1、2階固有頻率最大相互矛盾,即車架質(zhì)量最優(yōu)需要犧牲車架最大應(yīng)力和車架1、2階固有頻率最優(yōu)為代價。結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)對Pareto前沿解進(jìn)行排序,選出6組綜合性能較優(yōu)的設(shè)計(jì)方案,各方案得到車架結(jié)構(gòu)參數(shù)值和目標(biāo)函數(shù)值分別如表5和表6所示。
在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用層次分析法從6組優(yōu)化方案中選出綜合性能最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。
5車架結(jié)構(gòu)參數(shù)最優(yōu)方案求解
5.1層次結(jié)構(gòu)模型建立
果園作業(yè)機(jī)車架結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化層次結(jié)構(gòu)模型由總目標(biāo)層、準(zhǔn)則層以及方案層構(gòu)成,如圖10所示。總目標(biāo)層為果園作業(yè)機(jī)車架結(jié)構(gòu)參數(shù)的最優(yōu)設(shè)計(jì)方案;準(zhǔn)則層為四個優(yōu)化目標(biāo),分別為車架質(zhì)量、車架最大應(yīng)力、車架1階固有頻率和車架2階固有頻率;方案層為多目標(biāo)遺傳算法求得的6組優(yōu)化方案。
5.2方案層優(yōu)先級矩陣構(gòu)建
5.3準(zhǔn)則層判斷矩陣構(gòu)建
5.4判斷矩陣一致性檢驗(yàn)
5.5最優(yōu)解確定
6結(jié)論
1)? 通過建立車架有限元模型,分析其在典型作業(yè)工況下的結(jié)構(gòu)靜力特性與結(jié)構(gòu)模態(tài)特性,得出車架結(jié)構(gòu)參數(shù)可進(jìn)一步優(yōu)化。為降低結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化對整機(jī)結(jié)構(gòu)的影響,優(yōu)化時不改變車架的結(jié)構(gòu)和整體尺寸,以及車架與各零部件連接情況,選取車架主要組成梁截面的尺寸參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。
2)? 為了提高車架結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化效率,通過靈敏度分析方法篩選出對車架的質(zhì)量、結(jié)構(gòu)靜力特性和結(jié)構(gòu)模態(tài)特性影響較大的結(jié)構(gòu)參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量,采用最優(yōu)拉丁超立方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法設(shè)計(jì)樣本點(diǎn),運(yùn)用Kriging方法構(gòu)建車架質(zhì)量、最大應(yīng)力、低階固有頻率的近似模型。
3)? 以車架的質(zhì)量最小、最大應(yīng)力最小和低階固有頻率最大為優(yōu)化目標(biāo),綜合多目標(biāo)遺傳算法與層次分析法對近似模型進(jìn)行優(yōu)化,得到最優(yōu)解。結(jié)果表明,優(yōu)化后的車架質(zhì)量減小了11.6%,1階固有頻率和2階固有頻率分別提高了12.3%和7.2%,有效減小了果園作業(yè)機(jī)自重,改善了車架結(jié)構(gòu)模態(tài)特性;車架最大應(yīng)力雖然增大了19.5%,但仍在車架結(jié)構(gòu)的許用應(yīng)力236.67MPa范圍內(nèi),優(yōu)化效果顯著。
參考文獻(xiàn)
[1]鄭永軍, 江世界, 陳炳太, 等. 丘陵山區(qū)果園機(jī)械化技術(shù)與裝備研究進(jìn)展[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報, 2020, 51(11): 1-20.Zheng Yongjun, Jiang Shijie, Chen Bingtai, et al. Review on technology and equipment of mechanization in hilly orchard [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2020, 51(11): 1-20.
[2]吳偉斌, 廖勁威, 洪添勝, 等. 山地果園輪式運(yùn)輸機(jī)車架結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2016, 32(11): 39-47.Wu Weibin, Liao Jinwei, Hong Tiansheng, et al. Analysis and optimization of frame structure for wheeled transporter in hill orchard [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2016, 32(11): 39-47.
[3]謝斌, 溫昌凱, 楊子涵, 等. 基于實(shí)測載荷的蔬菜田間動力機(jī)械車架結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報, 2018, 49(S1): 463-469.Xie Bin, Wen Changkai, Yang Zihan, et al. Structure optimization of frame for field vegetable power machinery based on measured load data [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(S1): 463-469.
[4]陳遠(yuǎn)帆, 李舜酩, 蘇玉青. 拓?fù)鋬?yōu)化與尺寸優(yōu)化相結(jié)合的割草車車架輕量化設(shè)計(jì)[J]. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)), 2017, 31(1): 28-35.Chen Yuanfan, Li Shunming, Su Yuqing. The light-weight design of the cutting grass car frame combined the topology optimization with the size optimization [J]. Journal of Chongqing University of Technology (Natural Science), 2017, 31(1): 28-35.
[5]Liu Z, Gao Y, Yang J, et al. Multi-objective optimization framework of a vehicle door design in the slamming event for optimal dynamic performances [J]. Applied Acoustics, 2022(Feb.): 187.
[6]廖鶯, 李峰, 李志. 概念設(shè)計(jì)階段鋁合金后副車架輕量化設(shè)計(jì)[J]. 汽車工程, 2020, 42(12): 1737-1743.Liao Ying, Li Feng, Li Zhi. Lightweight design of aluminum rear subframe in conceptual design stage [J]. Automotive Engineering, 2020, 42(12): 1737-1743.
[7]劉澤松, 王浩屹, 李驊, 等. 基于有限元的大蒜播種機(jī)機(jī)架輕量化設(shè)計(jì)[J]. 中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報, 2022, 43(1): 27-32.Liu Zesong, Wang Haoyi, Li Hua, et al. Lightweight of a garlic planter frame based on finite element method [J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2022, 43(1): 27-32.
[8]蔣榮超, 王登峰, 呂文超, 等. 基于Kriging模型的駕駛室懸置系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報, 2015, 46(3): 344-350.Jiang Rongchao, Wang Dengfeng, Lü Wenchao, et al. Multi-objective optimization of cab suspension system based on Kriging model [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2015, 46(3): 344-350.
[9]Wang C Q, Wang D F, Zhang S. Design and application of lightweight multi-objective collaborative optimization for a parametric body-in-white structure [J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering, 2016(2): 273-288.
[10]任明, 孫濤, 石永金, 等. 基于Kriging近似模型的車架輕量化優(yōu)化[J]. 機(jī)械強(qiáng)度, 2019, 41(6): 1372-1377.Ren Ming, Sun Tao, Shi Yongjin, et al. Lightweight optimization of vehicle frame structure based on the Kriging approximate model [J]. Journal of Mechanical Strength, 2019, 41(6): 1372-1377.
[11]王文竹, 李杰, 劉剛, 等. 基于Kriging代理模型鼓式制動器穩(wěn)定性的優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 振動與沖擊, 2021, 40(11): 134-138, 162.Wang Zhuwen, Li Jie, Liu Gang, et al. Optimization design of drum brake stability based on Kriging surrogate model [J]. Journal of Vibration and Shock, 2021, 40(11): 134-138, 162.
[12]童高鵬, 王之豐. 基于Kriging模型多目標(biāo)遺傳算法的高功率動力電池包冷卻性能研究[J]. 機(jī)械強(qiáng)度, 2021, 43(6): 1366-1372.Tong Gaopeng, Wang Zhifeng. Research on cooling performance of high power power battery pack based on multi-objective genetic algorithm [J]. Journal of Mechanical Strength, 2021, 43(6): 1366-1372.
[13]申屠留芳, 吳旋, 孫星釗, 等. 基于遺傳算法的紅薯栽植機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)[J]. 中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報, 2019, 40(12): 6-11.Shentu Liufang, Wu Xuan, Sun Xingzhao, et al. Design of sweet potato planting mechanism based on genetic algorithm [J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2019, 40(12): 6-11.
[14]陳平錄, 許靜, 翟因敏, 等. 立式微耕機(jī)減速器結(jié)構(gòu)參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化研究[J]. 中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報, 2019, 40(5): 1-4.Chen Pinglu, Xu Jing, Zhai Yinmin, et al. Multi-objective optimization of gearbox structure parameters for vertical micro-cultivator [J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2019, 40(5): 1-4.
[15]唐華平, 李紅星, 姜永正, 等. 基于拓?fù)鋬?yōu)化與多目標(biāo)優(yōu)化的給料機(jī)關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)[J]. 機(jī)械強(qiáng)度, 2020, 42(4): 842-848.Tang Huaping, Li Hongxing, Jiang Yongzheng, et al. Structural design of key components of feeder based on topology optimization and multi-objective optimization [J]. Journal of Mechanical Strength, 2020, 42(4): 842-848.
[16]李小剛, 程錦, 劉振宇, 等. 基于雙層更新Kriging模型的機(jī)械結(jié)構(gòu)動態(tài)特性穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 機(jī)械工程學(xué)報, 2014, 50(3): 165-173.Li Xiaogang, Cheng Jin, Liu Zhenyu, et al. Robust optimization for dynamic characteristics of mechanical structures based on double renewal Kriging model [J]. Journal of Mechanical Engineering, 2014, 50(3): 165-173.
[17]付磊, 張洪信, 趙清海. 基于云模型的多工況城市客車車架優(yōu)化[J]. 機(jī)械制造與自動化, 2019, 48(6): 90-93.Fu Lei, Zhang Hongxin, Zhao Qinghai. Optimization of urban bus frames in multi-case based on cloud model [J]. Machine Building & Automation, 2019, 48(6): 90-93.
[18]樊桂菊, 李釗, 毛文華, 等. 基于工作空間的果園作業(yè)平臺結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報, 2021, 52(4): 34-42, 265.Fan Guiju, Li Zhao, Mao Wenhua, et al. Structure parameter optimization and experiment of orchard platform based on workspace [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2021, 52 (4): 34-42, 265.