戴小琴,李 虎,柳忠良
(上海振華重工(集團(tuán))股份有限公司,上海 200125)
門式起重機(jī)在運行過程中,若車輪輪緣與軌道側(cè)面接觸,就會產(chǎn)生水平側(cè)向推力,引起輪緣與軌道的摩擦及磨損,這種現(xiàn)象通常稱為“啃軌”[1]。在正常情況下,起重機(jī)的車輪輪緣與軌道之間,應(yīng)保持一定的間隙。車體在行走過程中,可能由于各種因素的影響,導(dǎo)致無法平衡而產(chǎn)生傾斜或者跑偏,車輪就無法保證在軌道面中間運行,嚴(yán)重時會造成“啃軌”[2~4]。
國內(nèi)外在起重機(jī)“啃軌”問題研究中,多以精確控制為主要研究方向,研究如何實時調(diào)整起重機(jī)側(cè)向偏移。
比如德國KRUPP公司設(shè)計制造了580 t/102 m造船門機(jī)自動糾偏裝置[5];
武漢科技大學(xué)謝劍剛等人設(shè)計了一套變頻調(diào)速糾偏裝置等[6]。
而從制造角度研究,主要是提高車架和車輪的安裝精度、增加橋架結(jié)構(gòu)的剛度、采用特殊車輪形狀等。有時這些措施的糾偏效果,也不是很理想[7~8]。
隨著起重機(jī)在各行業(yè)的廣泛應(yīng)用,特別是超大型萬噸級起重機(jī)的使用,使得起重機(jī)自身結(jié)構(gòu)在“啃軌”現(xiàn)象中成為需要考慮的因素。
本文以起重機(jī)結(jié)構(gòu)尺寸、自身總質(zhì)量和重心位置變化為研究對象,運用虛擬樣機(jī)技術(shù),通過試驗設(shè)計和DOE優(yōu)化分析,得到起重機(jī)結(jié)構(gòu)和自身總質(zhì)量在啃軌現(xiàn)象中的影響及敏感度。
在ADAMS中定義好設(shè)計變量及其取值范圍,并完成設(shè)計變量與模型參數(shù)相關(guān)聯(lián),將模型元素的參數(shù),用設(shè)計變量來代替,此時設(shè)計變量值的變化,就會引起模型元素參數(shù)的變化,修改設(shè)計變量的值,就是修改模型元素參數(shù)的值,從而實現(xiàn)參數(shù)化建模[9]。
參數(shù)化建模流程圖如圖1所示。
圖1 參數(shù)化建模流程圖
在ADAMS中,將門式起重機(jī)結(jié)構(gòu)尺寸和自身總質(zhì)量定義為變量,需要注意的是當(dāng)尺寸變化時,其自身總質(zhì)量也會發(fā)生變化,為了消除設(shè)計變量之間的干擾,在結(jié)構(gòu)設(shè)置定義時,賦予構(gòu)件一個固定的質(zhì)量,這樣不論尺寸如何變化,質(zhì)量一定,其產(chǎn)生的重力也就一定。
起重機(jī)自身總質(zhì)量的變化,通過改變重力加速度來實現(xiàn)。變量分為軌道寬度DV_rail_depth、起重機(jī)高度 DV_stand_Height、起重機(jī)長度 DV_downboom_length和起重機(jī)自身總質(zhì)量DV_weight。
對模型的特征點進(jìn)行參數(shù)化處理,根據(jù)樣機(jī)幾何結(jié)構(gòu)特點,設(shè)置若干點,這些點定義的樣機(jī)的一些特殊位置,是構(gòu)造其幾何形體的基準(zhǔn)點。
具體參數(shù)化設(shè)計如表1所示。
表1 參數(shù)化設(shè)計
起重機(jī)在“啃軌”過程中,必然有車輪向軌道一側(cè)偏移的情況出現(xiàn)。當(dāng)這個偏移量大于車輪和軌道之間的間隙,就發(fā)生“啃軌”。為了便于研究“啃軌”現(xiàn)象,本文通過定義起重機(jī)在行走過程中,車輪偏移量為設(shè)計目標(biāo)函數(shù),討論此設(shè)計目標(biāo)函數(shù)如何變化時,偏移量最小。
ADAMS提供4種類型力的選擇:作用力,柔性連接力,特殊力和接觸力。
由于起重機(jī)運行工況不同,吊重載荷也有多種情況變化。本文研究的是整機(jī)運行時的“啃軌”現(xiàn)象,也就是出現(xiàn)側(cè)向偏移,所以在運行時,施加一個水平側(cè)向力,來模擬吊重載荷或自然風(fēng)等引起的側(cè)向分力。
參數(shù)化分析是在設(shè)計變量的基礎(chǔ)上,將設(shè)計變量 d1,d2,…,dn作為變量,這樣設(shè)計目標(biāo) Q 與 d1,d2,…,dn構(gòu)成了一個函數(shù)關(guān)系
同時設(shè)計變量還要滿足一定的約束方程
優(yōu)化的過程,就是設(shè)計變量在滿足約束方程和取值范圍內(nèi),使目標(biāo)設(shè)計達(dá)到最優(yōu)??傮w方程如下:
其中s.t.是對目標(biāo)函數(shù)的約束條件,通過在ADAMS中定義邊界條件來完成約束方程的建立。
為了有效地改變仿真步長、控制仿真精度,采用分段精度設(shè)定的求解器命令方式,具體實現(xiàn)命令如下:
SIMULATE/DYNAMIC,END=2.0,STEPS=2000
SAVE/SYSTEM,FILE=E:/hh/cmd/t1.sav
RELOAD/SYSTEM,FILE=E:/hh/cmd/t1.sav
SIMULATE/DYNAMIC,END=4.0,STEPS=5000
SAVE/SYSTEM,FILE=E:/hh/cmd/t2.sav
RELOAD/SYSTEM,FILE=E:/hh/cmd/t2.sav
SIMULATE/DYNAMIC,END=5.0,STEPS=3000
通過ADAMS/view的試驗設(shè)計,研究軌道寬度DV_rail_depth、起重機(jī)高度 DV_stand_Height、起重機(jī)長度DV_downboom_length、起重機(jī)自身的總質(zhì)量DV_weight在設(shè)定范圍內(nèi)變化時,將這些變量的取值成組,研究這些變量的不同組合,對目標(biāo)函數(shù)的影響情況。仿真的結(jié)果如圖2所示。
圖2 試驗設(shè)計結(jié)果
第一排第二幅圖,是以起重機(jī)側(cè)向偏移量為目標(biāo)函數(shù)獲得的曲線變化圖,其余4幅圖,是各個變量在取值范圍內(nèi)的變化曲線。
從仿真結(jié)果可以看出,在側(cè)向偏心載荷的作用下,隨著起重機(jī)高度增高、軌道寬度增寬、長度增長以及自身總質(zhì)量增大,起重機(jī)的側(cè)向偏移量趨于減少。
(1)對每一個變量,輸入最小、最大和最可能估計數(shù)據(jù),并為其選擇一種合適的試驗分布模型。
(2)計算機(jī)根據(jù)上述輸入,利用給定的某種規(guī)則,快速實施充分大量的隨機(jī)抽樣。
(3)對隨機(jī)抽樣的數(shù)據(jù),進(jìn)行必要的數(shù)學(xué)計算,求出結(jié)果。
(4)對求出的結(jié)果,進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)處理,求出最小值、最大值以及數(shù)學(xué)期望值和單位標(biāo)準(zhǔn)偏差。
(5)根據(jù)求出的統(tǒng)計學(xué)處理數(shù)據(jù),讓計算機(jī)自動生成概率分布曲線和累積概率曲線(通常是基于正態(tài)分布的概率累積S曲線)。
(6)依據(jù)累積概率曲線進(jìn)行項目風(fēng)險分析。
通過對各個設(shè)計變量的模擬計算,獲得各變量的直方圖,如圖3所示。
圖3 設(shè)計因素直方圖
圖3 中給出了各設(shè)計變量的均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值及變化范圍。
在ADAMS/View中試驗設(shè)計分析后,得到了各變量變化對目標(biāo)函數(shù)的影響,為了能更好地了解變量的性能,有效地區(qū)分關(guān)鍵參數(shù)和非關(guān)鍵參數(shù),將這些變量在ADAMS/Insight中進(jìn)行DOE分析,評估各變量的敏感度,如圖4所示。
圖4 敏感度分析結(jié)果
從仿真結(jié)果可以看出,軌道的寬度DV_rail_depth敏感度最大,effect%=63%;起重機(jī)自身總質(zhì)量DV_weight的敏感度比較大,effect%=45.48%;起重機(jī)長度DV_downboom_length的敏感度小,effect%=7.08%;起重機(jī)高度DV_stand_Height的敏感度最小,effect%=0.4%。
本文從門式起重機(jī)結(jié)構(gòu)和自身總質(zhì)量的角度,來研究起重機(jī)的“啃軌”現(xiàn)象。從分析結(jié)果表明,在合理的范圍內(nèi),增大結(jié)構(gòu)尺寸、增大自身總質(zhì)量,會使“啃軌”現(xiàn)象避免或減輕;通過DOE優(yōu)化分析可知,軌道的寬度和起重機(jī)自身總質(zhì)量,是影響啃軌的重要因素,而起重機(jī)的高度和長度則相對影響較小。
在門式起重機(jī)實際設(shè)計過程中,在滿足工況中的技術(shù)參數(shù)、工作級別、載荷、強(qiáng)度以及安全可靠等前提下,通過改進(jìn)起重機(jī)的結(jié)構(gòu)和重心位置,可以更好地避免“啃軌”現(xiàn)象的發(fā)生。本文為門式起重機(jī)的設(shè)計,提供一定的理論指導(dǎo)和技術(shù)支持作用。
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