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基于靈敏度分析與優(yōu)化的精密運動平臺模型修正

2013-10-14 06:56陳增賢成榮姜偉
機械制造與自動化 2013年6期
關(guān)鍵詞:傳遞函數(shù)環(huán)氧修正

陳增賢,成榮,姜偉

(1.華中科技大學數(shù)字制造裝備與技術(shù)國家重點實驗室,湖北武漢430074;2.清華大學精密儀器與機械學系,北京 100084)

0 引言

超精密運動平臺系統(tǒng)廣泛應用于精密加工、精密測量等領(lǐng)域,其要求具有納米級的重復定位精度和同步運動精度,因此對精密運動平臺的有限元模型的準確性提出了更高的要求。但是,僅憑工程師的經(jīng)驗欲建立一個與實驗結(jié)果相一致的有限元模型的可能性是非常低的,缺乏一個準確的數(shù)學模型,對精密運動平臺進行后續(xù)分析就沒有意義。

有限元建模誤差主要來自三個方面:1)建模參數(shù)的設(shè)置誤差,受各種因素的影響,未能準確獲得材料的密度、零件的幾何尺寸等。2)有限元理論本身的誤差,有限元模型與實際構(gòu)件相比,存在離散化誤差。3)建模簡化帶來的誤差,在有限元建模時不可避免的會對模型的小結(jié)構(gòu)進行一定程度的簡化,以便于分析[1]。鑒于這三種誤差,有限元修正思想便應運而生。

有限元模型修正主要分為矩陣型修正法[2-4]和參數(shù)性修正法[5-7]兩大類。矩陣型修正方法是最先發(fā)展起來的結(jié)構(gòu)有限元修正方法,其以系統(tǒng)的總體矩陣或子結(jié)構(gòu)的總體矩陣為修正對象。設(shè)計參數(shù)型修正法的修正對象是結(jié)構(gòu)的設(shè)計參數(shù),如幾何尺寸、材料參數(shù)等,由于其修正結(jié)果具有明確的物理意義,因此得到大力發(fā)展。靈敏度分析是設(shè)計參數(shù)型修正法的重要環(huán)節(jié),其目的是為了得到結(jié)構(gòu)特征量對于設(shè)計參數(shù)的偏導數(shù),從而減少用于修正的參數(shù)。隨著靈敏度分析及優(yōu)化理論的發(fā)展和完善,基于優(yōu)化的參數(shù)性模型修正在工程實際中得到了廣泛應用。

然而,靈敏度最大的設(shè)計參數(shù)不一定是誤差最大的參數(shù),靈敏度分析有可能對建模誤差的位置做出錯誤判斷,從而使修改的物理參數(shù)不符合測試對象的物理特性。本文在靈敏度分析前,首先進行了連接關(guān)系的優(yōu)化,并從所有材料屬性中篩選出受工藝等的影響而不確定的參數(shù)用作靈敏度分析,使模型修正具有明確的物理意義。然后基于LMS Virtual.lab的靈敏度分析及優(yōu)化功能,利用模態(tài)試驗測得的試驗數(shù)據(jù),通過對不確定材料屬性的優(yōu)化,對精密運動平臺的有限元模型進行模型修正,并將修正前后的模型在ADAMS中建立柔性體,進行頻響分析,將仿真所得傳遞函數(shù)與實驗測得傳遞函數(shù)對比,驗證修正后模型對實際結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性具有更準確的預測。本文采用的模型修正方法結(jié)合了建模方式的優(yōu)化與參數(shù)的提前篩選,相比于一般的參數(shù)型模型修正法,不僅具有更明確的物理意義,修正結(jié)果也達到了較高的標準。

1 初次有限元分析與模態(tài)試驗結(jié)果

整個精密運動平臺是由步進電動機、掃描電動機、垂向電動機及中間骨架四個主部件構(gòu)成,四個主部件之間通過約0.5 mm厚的雙組份環(huán)氧膠粘合,如圖1所示(黑色粗線處為粘和處)。

圖1 精密運動平臺結(jié)構(gòu)圖

整個部件有鋁合金(6061-T6)、燒結(jié)釹鐵硼永磁材料(牌號N50)、氧化鋁陶瓷、延性鐵和雙組份環(huán)氧膠五種材料屬性。氧化鋁陶瓷、燒結(jié)釹鐵硼永磁材料和雙組份環(huán)氧膠的材料屬性一定程度上受工藝等的影響而不確定。五種材料的理論材料屬性值如表1所示(燒結(jié)釹鐵硼永磁材料用N50表示,氧化鋁陶瓷Al2O3用表示,下文類同)。

表1 理論材料屬性

在對精密運動平臺進行有限元分析的時候,粘接處的處理和部分材料屬性的不確定性是影響有限元分析結(jié)果的關(guān)鍵因素。以hypermesh為前處理,以六面體實體網(wǎng)格作為主體網(wǎng)格單元,部分小結(jié)構(gòu)采用五面體實體網(wǎng)格劃分,對環(huán)氧膠粘合部分用節(jié)點重合模擬,總共劃分得到27萬個單元。用nastran作為解算器,計算前三階自由模態(tài)。

模態(tài)實驗采用游擊力錘法,多點激勵。在運動平臺上設(shè)置三個測量點,每個測量點處布置三個不同向的加速度傳感器,利用B&K的PULSE系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)采集,用ME-scope軟件進行實驗數(shù)據(jù)的處理,從而計算得到實驗模態(tài)、振型以及阻尼率。

根據(jù)Nikon與ASML所設(shè)計精密運動平臺,當其定位精度為10 nm時,需要考慮的帶寬約為300 Hz,以此為參考,并適當放寬需要考慮結(jié)構(gòu)柔性的頻率范圍。對本運動平臺,考慮1 000 Hz以內(nèi)的模態(tài)振型與固有頻率。有限元前三階模態(tài)振型、頻率與實驗前三階模態(tài)振型、頻率如圖2和表2所示。

圖2 有限元模態(tài)(左)和實驗模態(tài)(右)振型

表2 有限元模態(tài)和實驗模態(tài)頻率對比

由表2可以看到,有限元模型和實驗模型前三階頻率之間的誤差均大于10%,有必要進行模型修正,使各階頻率差都控制在10%以內(nèi)。

以實驗模型作為參考模型,進行精密運動平臺有限元模型與實驗模型的關(guān)聯(lián)。模型匹配后,對有限元模型進行縮聚,得到實驗分析模型,用于相關(guān)度的計算。實驗模型與實驗分析模型相同階的相關(guān)度如表2所示(實驗模型第一階與實驗分析模型第一階相關(guān)度用MAC1-1表示,其余類推),其余各階相關(guān)度均小于1.41×10-3。

由相關(guān)度計算結(jié)果可知,前三階模態(tài)的相關(guān)度都大于0.8,從一般的工業(yè)標準看,已經(jīng)具有較好的擬合度,但對于高精度運動平臺,即使是相關(guān)度的小程度提高,都有可能對分析結(jié)果的精度產(chǎn)生巨大影響,因此,仍把相關(guān)度作為修正對象。

2 精密運動平臺有限元模型修正

2.1 基于優(yōu)化的參數(shù)型修正法基本理論

a)模型匹配與相關(guān)性分析

模型修正的目的是得到一個能夠?qū)嶋H結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性進行準確預測的有限元模型,其思路可以用圖3表示。

圖3 模型修正流程圖

實驗模型的測點與有限元模型的節(jié)點不能完全對應,在工程實際中往往采用自由度縮減技術(shù),本文中采用Guyan 縮減法[8]。

在修正前,通過相關(guān)性分析來判斷有限元模型的準確性,從而確定有限元模型是否需要進行修正。常用的相關(guān)性分析有頻率差、振型相關(guān)分析[9]。

b)參數(shù)靈敏度分析

參數(shù)的靈敏度即為目標值與設(shè)計變量之間的偏導數(shù)[10]。本文主要計算設(shè)計變量對模態(tài)頻率與MAC的靈敏度。不同類型的設(shè)計變量,具有不同的量綱,所以設(shè)計參數(shù)的靈敏度大小的應在同類型參數(shù)之間比較。

c)模型修正與優(yōu)化

若將結(jié)構(gòu)的固有頻率等作為目標函數(shù)或者優(yōu)化條件,通過優(yōu)化算法搜索設(shè)計變量的取值,經(jīng)過多次迭代算法,使有限元模型與實際結(jié)構(gòu)動力特性差異趨于最小,這時,模型修正通過優(yōu)化求解得到了實現(xiàn)。LMS Virtual.lab中模型修正的實現(xiàn),即是以這個原理為基礎(chǔ),通過調(diào)用nastran的SOL200求解序列來進行優(yōu)化迭代,得到更接近于實際結(jié)構(gòu)的有限元模型。對其整個優(yōu)化過程做如下表述:

優(yōu)化目標:

其中:x為待修正參數(shù)構(gòu)成的向量。

設(shè)計變量的取值范圍:

同時以模型的總重為約束條件。

2.2 連接關(guān)系的優(yōu)化

由于環(huán)氧膠自身材料屬性的限制,用節(jié)點重合模擬環(huán)氧膠的粘合一定程度上會在局部過度提高結(jié)構(gòu)的剛度,使仿真所得的各階模態(tài)頻率高于實驗測得頻率。故對連接關(guān)系進行重新建模,在環(huán)氧膠粘和處建立一層5 mm厚的六面體單元,并賦予環(huán)氧膠的材料屬性,得到新的有限元模型。對更改后的有限元模型再次進行模態(tài)分析,前三階頻率變?yōu)?409.21 Hz,465.09 Hz,1 060.95 Hz,各階頻率均更接近實驗測得值。

2.3 設(shè)計變量對頻率靈敏度計算

在模型修正過程中僅考慮氧化鋁陶瓷、燒結(jié)釹鐵硼永磁材料和雙組份環(huán)氧膠這三種材料屬性不確定的材料。有限元模型均由實體網(wǎng)格構(gòu)成,不存在可以改變厚度的shell單元,故整個模型有9個需要考慮的變量。為了從這9個變量中選出靈敏度高的作為模型修正的設(shè)計變量,首先計算所有變量對頻率的靈敏度,考慮到計算得到的靈敏度并非相對靈敏度,故對密度、彈性模量和泊松比按變量類型分開比較,前三階頻率對密度、彈性模量和泊松比的靈敏度如表4,5,6所示。

表4 前三階頻率對密度的靈敏度(Hz m3/kg)

表5 前三階頻率對泊松比的靈敏度(Hz)

表6 前三階頻率對楊氏模量的靈敏度(Hz/GPa)

根據(jù)頻率對9個變量的靈敏度大小,選擇氧化鋁陶瓷和燒結(jié)釹鐵硼的密度,氧化鋁陶瓷、環(huán)氧膠的泊松比,環(huán)氧膠的楊氏模量作為設(shè)計變量。

2.4 設(shè)計變量對振型相關(guān)度靈敏度分析

計算各階相關(guān)度值對三種材料的9個材料屬性的靈敏度,結(jié)果如表 7,8,9 所示。

表7 鶻紫喙匭災礛AC對密度的靈敏度(m3/kg)

表8 鶻紫喙匭災礛AC對泊松比的靈敏度

續(xù)表8

表9 鶻紫喙匭災礛AC對楊氏模量的靈敏度(1/GPa)

根據(jù)相關(guān)性值對9個變量的靈敏度大小,選擇氧化鋁陶瓷和燒結(jié)釹鐵硼的密度,燒結(jié)釹鐵硼和環(huán)氧膠的楊氏模量,全三種材料的泊松比作為設(shè)計變量。

2.5 模型修正

結(jié)合頻率和相關(guān)性值MAC對9個變量的靈敏度,最終選取燒結(jié)釹鐵硼的楊氏模量、泊松比和密度,氧化鋁陶瓷的泊松比和密度,環(huán)氧膠的泊松比和楊氏模量作為設(shè)計變量,用于模型的修正。以頻率差為0、MAC值為1作為目標函數(shù),進行優(yōu)化迭代計算。設(shè)計參數(shù)的變化值如表10所示,修正后模型與實驗模型的頻率差和相關(guān)性值如表11所示。

表10 設(shè)計變量變化值

表11 修正后有限元模態(tài)與實驗模態(tài)的頻率差

模態(tài)階次有限元/Hz實驗測試/Hz頻率誤差/%修正后相關(guān)性值1 390.10 388 0.54 0.930 2 448.71 424 6.06 0.920 3 975.47 972 0.37 0.921

從修正結(jié)果看,前3階模態(tài)頻率的差均在10%以內(nèi),相關(guān)性值也都達到了0.9以上,可見,修正后有限元模型相比修正前的,與實驗模型具有更高的相似度。

3 頻響分析檢驗模型修正作用

為了驗證修正后模型是否對實際結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性有更準確的預測,在精密運動平臺的一個頂角施加錘擊,在對角頂點測量傳遞函數(shù)。用修正前有限元模型和修正后有限元模型分別導出模態(tài)中性文件MNF,并導入ADAMS中進行柔性體運動仿真分析,仿真分析的各項設(shè)置均與試驗條件相同。利用vibration模塊進行傳遞函數(shù)的計算,同時改變修正前后柔性體模型的各階阻尼,使傳遞函數(shù)的幅值與實驗所得傳遞函數(shù)的幅值盡可能接近。修正前模型、修正后模型與實驗測得的傳遞函數(shù)幅值與相位曲線的對比如圖4所示。

圖4 傳遞函數(shù)幅值與相位對比圖

圖4中粗實線為實驗測得傳遞函數(shù)曲線,劃線為修正后模型的傳遞函數(shù)曲線,細實線為修正前模型的傳遞函數(shù)。從圖4可以看到,修正后的模型的傳遞函數(shù)相比修正前模型,無論幅值還是相位,都有較大程度的逼近實驗曲線。可見,修正后模型的確對實際結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性有更準確的預測。

4 結(jié)論

本文在對超精密運動平臺的有限元模型修正過程中,以實際結(jié)構(gòu)為參考,對有限元模型的連接方式和不確定材料屬性進行優(yōu)化。建模方式的優(yōu)化使各階頻率誤差均降低到10%以內(nèi)。對精確材料屬性不確定的材料進行基于靈敏度分析的優(yōu)化使有限元模型前三階頻率與實驗測得頻率誤差縮小到 0.54%,6.06%,0.37%,各階振型相關(guān)度也都達到了0.9以上。頻響分析驗證修正后模型更能反映實際結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性。模型修正為精密運動平臺的后續(xù)分析提供了一個準確的數(shù)學模型,使后續(xù)仿真結(jié)果更為可信。

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