交通錐收放裝置設計及關鍵部件優化

摘要：為解決交通錐收放裝置存在收放不穩定、通用性較差、施放效率較低等問題，提出一種新型交通錐收放裝置設計及關鍵部件優化方案，采用有限元分析軟件ANSYS Workbench對交通錐收放裝置中質量占比最大的一體式框架進行優化設計。在極限工況下對一體式框架進行靜力學分析，基于最優空間填充設計方法進行試驗設計，采用基因聚合法進行響應面擬合，得出設計點、擬合優度和相關靈敏度圖，獲取結構尺寸參數對幾何質量、總變形、等效應力的影響關系。采用多目標遺傳算法NSGA-II尋優，獲得最佳優化方案。結果表明：與原模型相比，優化模型質量減少30.6%，且滿足材料屈服強度和結構剛度設計要求。

關鍵詞：交通錐收放裝置；一體式框架；靜力學分析；響應面擬合；多目標遺傳算法NSGA-II

中圖分類號：U417;TH69文獻標志碼：A文章編號：1672-0032（2025）01-0082-08

0 引言

交通錐是由塑料或橡膠制成的空心錐體，常用作公路封閉、應急施工、車道隔離分流等標志[1]。根據2022年交通運輸部發布的《國家公路網規劃》，到2035年，國家公路網總規模達4.61×105 km[2]。傳統公路養護一般采取人工收放交通錐的方式，費時費力，勞動強度大，工作環境危險。采用交通錐收放裝置代替人工作業，對提高公路養護工作效率、降低公路養護工人發生交通安全事故概率具有重要意義[3-4]。

國內外諸多學者對交通錐收放裝置進行大量研究。張秀維[5]設計NL-100型交通路錐自動收放車，建立回收機構有限元模型，通過靜力學分析、動態特性分析驗證回收機構的材料強度、結構剛度及可靠性。陳元瑗[6]設計一種交通錐收放機，采用動力學仿真軟件ADAMS分析各部件間的運動關系，為結構優化與產品試制提供技術支持。楚恒[7]設計一種交通錐自動收放裝置，開展動力學及運動學分析和仿真研究，實現交通錐內部子系統獨立運動和協調運動，縮短交通錐收放時間。崔龍飛等[8]采用有限元分析軟件ABAQUS對某路錐收放車回轉升降機構進行靜力學分析，根據分析結果修改結構材料和局部模型，修改后結構的最大應力和最大位移減小。Orthaus等[9]設計一種交通錐半自動布放裝置，布錐方式由人工手動將交通錐單獨放到弧形滑道上端，在控制系統管控下按預期時間或距離在重力作用下自由滑落到地面，收錐時需人工操作。Hargadon[10]研制車載交通錐收放機AutoCone 500，存儲裝置外形為圓鼓狀，可容納500個交通錐；拾取裝置為機械臂，擺放交通錐時抓取交通錐上端將其置于路面，回收時與擺放動作相反，1個交通錐的收放周期約為10 s。已有研究主要側重于交通錐收放裝置的設計，對交通錐收放裝置結構的尺寸優化研究較少；已有交通錐收放裝置僅能收放單一尺寸的交通錐，在收放過程中存在掉錐現象。

本文以交通錐收放裝置為研究對象，提出一種新型交通錐收放裝置設計方案，將質量占比大的一體式框架作為優化對象，通過響應面優化方法和多目標遺傳算法NSGA-II對其進行輕量化設計，對優化后的一體式框架進行靜力學分析，以期為交通錐收放裝置結構優化升級提供指導。

1 交通錐收放裝置設計方案

交通錐收放裝置主要由一體式框架、通用夾取機構、錐桶扶正機構、錐桶提升機構、多錐支撐機構和多錐輸送機構組成，如圖1所示。一體式框架左右兩側由方形鋼管焊接而成，背部焊接一塊鋼板固定各機構。錐桶扶正機構可根據收放交通錐的尺寸調節移動滑塊的寬度和高度，滿足不同尺寸交通錐的扶正與放倒。通用夾取機構可夾緊和放松不同尺寸交通錐，通過錐桶提升機構實現升降動作。多錐支撐機構主要收取和支撐通用夾取機構上的交通錐，使收取的交通錐保持在原位置，并等待下一個交通錐的到來。收取10個交通錐后，將交通錐提升到一定高度，由多維輸送機構通過移動框架推動交通錐到達皮帶機或其他交通錐存儲裝置進行存儲，再將交通錐移動框架逆時針旋轉90°，回到初始位置等待下次輸送工作；放置交通錐時，多錐支撐機構和多錐輸送機構動作與收取相反。

2 一體式框架有限元分析

一體式框架整體結構簡單且規則。選用普通碳鋼制作一體式框架，密度為7 850 kg/m3，彈性模量為200 GPa，泊松比為0.3，屈服強度為250 MPa。

采用ANSYS Workbench切片功能（slice）處理一體式框架，采用多區域劃分網格方法，控制單元邊長為8 mm，共劃分為695 410個網格節點，273 171個單元。由ANSYS Workbench中網格單元劃分信息處理結果可知，網格單元質量為0.76，質量較高，能確保有限元分析結果具有較高的可信度[11]。

將一體式框架背部凹型板與車體的連接視為固定約束。凹型板與錐桶提升機構形成矩形接觸面C，接觸面C處相關機構、10個交通錐及其他零件總質量約為100.0 kg，對此處施加垂直向下的載荷980.0 N。一體式框架前端與2組多錐支撐機構形成2個矩形接觸面B和E，多錐支撐機構總質量約為30.0 kg，對接觸面B和F處分別施加垂直向下的載荷147.0 N。錐桶扶正機構通過螺栓連接一體式框架，形成圓形接觸面A和D，錐桶扶正機構總質量約為26.0 kg，對接觸面A、D分別施加垂直向下的載荷127.4 N。一體式框架總質量約為169.4 kg，對一體式框架添加垂直向下的自身重力1 661.1 N。一體式框架邊界條件與載荷施加示意圖如圖2所示。

通過ANSYS Workbench求得一體式框架總變形和等效應力云圖，如圖3所示。

由圖3可知：1）一體式框架最大變形約為4.1 mm，發生在矩形框架上端處，一體式框架的背部凹型板處與車體為固定約束，變形相對較小。矩形框架主要受多錐支撐機構的重力，矩形框架下端連接一體式框架，上端與交通錐收放裝置中其他結構無連接，矩形框架下端變形大于一體式框架，小于矩形框架上端。一體式框架整體變形范圍為0.001～4.100 mm，對收放裝置的收放精度影響較小。2）等效應力主要分布在一體式框架背部，最大等效應力位于固定支撐G處，為69.102 MPa，主要受應力集中影響，固定支撐G處實際應力往往小于仿真結果。一體式框架整體應力為0.003～69.102 MPa，所選鋼材的屈服強度σS=250 MPa，取安全系數nS=2，則許用應力σ=125 MPa，一體式框架整體范圍的應力均小于許用應力，滿足選用的普通碳鋼材料強度要求[5]。

3 一體式框架響應面優化

3.1 響應面模型的建立

響應面優化是一種用于優化多變量系統設計的統計建模方法，通過構建數學模型預測響應變量（或目標函數）與設計變量間關系，尋找最佳設計參數組合，達到最優目標[12-13]。

進行優化設計時，可通過響應面法得到未知響應與設計變量二者間的真實函數關系[14]。一體式框架有多個變量且兩兩間為非線性關系，通過二次多項式建立擬合函數：

式中：y為試驗輸出量，xi、xj為設計變量，β0、βi、βii、βij為系數，ε為觀測誤差。

3.2 設定設計變量及試驗方法

進行試驗設計前，需對一體式框架進行參數化處理，設計變量分自變量和因變量。自變量為：框架背板厚度P1、矩形背板厚度P2、固定模組板厚度P3、橫支撐方形鋼管厚度P4、縱支撐方形鋼管厚度P5；因變量為：幾何質量P6、總變形P7、等效應力P8。設計變量初始值及變化范圍如表1所示。

設計變量分配完成后，試驗類型選用最優空間填充設計，通過最少的試驗點最大化地覆蓋整個設計空間，分布更均勻，確保試驗結果能全面、準確地反映系統或模型。通過中心復合設計采樣類型，生成27組試驗樣本點數據，如表2所示。

3.3 響應曲面擬合及分析

采用基因聚合法分析自變量對因變量的影響，并擬合生成響應曲面，擬合結果如圖4所示。基因聚合法根據全二階多項式、非參數回歸、克里格法和最小二乘法等不同元模型的加權平均，結合各約束條件，選擇最適合輸出參數的響應曲面類型，并多次求解和交叉驗證，最終輸出擬合響應曲面[15]。

由圖4可知：一體式框架幾何質量與厚度呈線性關系，并隨厚度參數P1、P2、P3、P5的增大而增大。一體式框架總變形與厚度呈非線性關系，隨參數P1、P3的增大，總變形減小；參數P2和P5對總變形影響較小。一體式框架等效應力與厚度呈非線性關系，隨參數P1的增大，等效應力先減小后增大；隨參數P3增大，等效應力減小；隨參數P2和P5的增大，等效應力增大。

通過在響應曲面中設置驗證點并計算擬合優度評估響應面的精確程度[16]，響應面擬合優度如圖5所示。擬合優度是指回歸直線對觀測結果的擬合程度。采用決定系數R2度量擬合優度的統計量，最大值為1，R2越接近1，說明回歸直線對觀測結果的擬合程度越好，反之，擬合程度越差。本文中設計變量（厚度參數P1～P5）共5個，因設計變量的數量較多致使殘差平方和減小，導致R2增大，影響判斷擬合優度。需引入修正決定系數Rz2，避免設計變量數量過多對R2產生影響。決定系數R2和修正決定系數Rz2如表3所示。由圖5和表3可知：預測結果與設計點觀測結果擬合程度較高，即擬合優度較好。

對厚度參數進行局部靈敏度分析，結果如表4所示。局部靈敏度分析是計算系統模型的輸出變量或狀態對系統參數和周圍條件變化敏感程度的一種方法[17]。分析不同參數對系統模型的影響程度，找出主要影響因素，為優化系統參數、提高優化目標提供依據[18]。

由表4可知：P1、P2、P3、P5與P6正相關，P1、P2、P3、P5與P6的靈敏度分析結果與響應曲面擬合結果均一致，P2、P1、P3、P5對P6的影響依次減小；P4與P6負相關，影響程度較小;P1、P3、P5與P7負相關，P2、P4與P7正相關;P1、P3與P8負相關，P2、P4、P5與P8正相關;P1對P7和P8的影響程度最大，P3次之，其他厚度參數影響相對較小。

3.4 建模及尋優結果分析

3.4.1 構建數學模型

采用響應曲面優化（response surface optimization，RSO）方法對一體式框架響應曲面模型其進行尺寸優化求解。RSO優化設計的數學模型為：

式中：min f（x）、min M（x）為等效應力、幾何質量的最小目標函數；xi為第i個設計變量參數，xmini、xmaxi分別為第i個設計變量參數的上限、下限，mm；θ為總變形，mm；m為一體式框架質量，kg。

3.4.2 尋優結果分析

采用多目標遺傳算法NSGA-II，根據式（1）計算并尋找全局最優解，多目標遺傳算法NSGA-II是基于受控精英主義概念的流行非支配排序遺傳算法的變體，由Srinivas和Deb于1995年提出，該算法在基本遺傳算法的基礎上改進，在多目標優化、尋找全局最優解領域應用廣泛[19]。根據P6、P7和P8在滿足所有約束條件下優化設計問題的可行點，形成權衡圖，如圖6所示。權衡圖反映可視化設計參數與優化目標間的關系，在設計過程中工程人員根據權衡圖平衡不同參數間的影響，找到最優設計參數組合[20]。

由圖6可知：該優化設計問題存在多組處于理想范圍的可行點。

采用多目標遺傳算法NSGA-II，以最初生成5 000個可行點樣本為基礎，每次迭代1 000個可行點樣本，在20次迭代中求得3組候選樣本作為該優化設計問題的最滿意解，一體式框架優化尺寸候選點數據如表5所示。

計算候選點1，可得一體式框架的質量為108.48 kg，等效應力為37.747 MPa，總變形為7.886 mm；計算候選點2，一體式框架質量為108.02 kg，等效應力為38.533 MPa，總變形為7.876 mm；計算候選點3，一體式框架質量為107.65 kg，等效應力為39.369 MPa，總變形為8.055 mm。3組候選點各參數變化范圍較小，比原尺寸變化較大，綜合考慮3組候選點計算所得的一體式框架質量、等效應力和總變形，選擇候選點1為最終優化方案。一體式框架由方形鋼管焊接而成，方形鋼管屬于特定型材，截面尺寸大多為整數，只在特殊情況下，部分尺寸可精確到小數點后1位，但必須是0或5[21]。候選點1的厚度為非規則數值，與實際生產要求不符，須對參數進行圓整處理，圓整后P1～P5分別為4.0、3.5、2.0、5.5、3.0 mm。

4 優化結果驗證

將優化后的參數代入一體式框架進行靜力學分析，設定材料、網格大小、邊界條件、受力大小以及施加方式，各設定參數與前文保持一致，設計變量和優化目標各參數變化相對差如表6所示，優化后一體式框架總變形和等效應力云圖如圖7所示。

由表6可知：P2、P3、P5的初始值與優化結果的相對差較大，P1、P4的初始值與優化結果的相對差較小。設計前期過度考慮一體式框架受力、變形、收放精度等綜合因素，P2、P3、P5設置不合理，導致三者的初始值與優化結果相對差較大，但可通過響應面優化設計改進。

采用響應面優化方法和多目標遺傳算法NSGA-II，以幾何質量和等效應力為優化目標對一體式框架進行優化設計，使其質量減小30.6%，達到輕量化設計目的。一體式框架材料屈服強度和結構剛度均在合理范圍內[22]，總變形由4.100 mm增至4.372 mm，增大6.7%；等效應力由69.102 MPa降至47.119 MPa，減小31.8%。

5 結論

1）通過對交通錐收放裝置的結構和功能分析，提出一種通用性強、可靠性高的輕量化交通錐收放裝置設計方案，可大幅度節省人力資源。

2）采用ANSYS Workbench對一體式框架模型進行靜力學分析，獲得一體式框架總變形云圖和等效應力云圖，驗證一體式框架材料屈服強度和結構剛度均滿足要求。

3）以一體式框架輕量化設計為目標，以變形和許用應力為約束條件，以一體式框架各部分厚度為待優化參數，通過基因聚合法建立設計變量與優化目標參數間的擬合響應曲面，應用多目標遺傳算法NSGA-II，尋求全局最優解。將最優解代入三維模型，經評估，一體式框架質量減小30.6%。對優化后的一體式框架進行靜力學分析驗證，結果表明，一體式框架材料屈服強度和結構剛度均符合要求。

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Design of traffic cone retractable device and optimization of

key components

Abstract：To address the issues of unstable deployment and retrieval， poor versatility， and low deployment"efficiency in traffic cone retractable device， a new design of traffic cone retractable device and optimization of key components are proposed. The finite element analysis software ANSYS Workbench" is used to optimize the design of the integrated framework， which accounts for the largest proportion of mass in the traffic cone retractable device. Static analysis is performed on the integrated framework under extreme working conditions. Based on the optimal space-filling design method， the experimental design is carried out， and the response surface fitting is carried out by genetic aggregation method. The design point， goodness of fit and related sensitivity diagram are obtained， and the influence of structural size parameters on geometric quality， total deformation and equivalent stress is revealed. The multi-objective genetic algorithm NSGA-II is employed for optimization to obtain the best optimization scheme. The results show that compared with the original model， the optimized model reduces mass by 30.6% while meeting the requirements for material yield strength and structural stiffness design.

Keywords：traffic cone retractable device; integrated framework; static analysis; response surface fitting; multi-objective genetic algorithm NSGA-II