張小珍
(廈門大學(xué)嘉庚學(xué)院,福建 漳州 363105)
挖掘機(jī)工作臂作為一種快速、高效施工作業(yè)機(jī)械是工程機(jī)械中的一個(gè)主要機(jī)種,受到各行業(yè)的青睞[1]。挖掘機(jī)工作臂應(yīng)用對農(nóng)用質(zhì)量可靠性、提高農(nóng)業(yè)工程效率和降低人力勞動(dòng)強(qiáng)度等起到至關(guān)重要作用[2]。實(shí)際作業(yè)中,工作臂主要由三個(gè)油缸復(fù)合運(yùn)動(dòng)以及鏟斗和土石方相互左右實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng),農(nóng)業(yè)工程中常出現(xiàn)因承載過大,造成動(dòng)臂或油缸支架及工作裝置鉸點(diǎn)銷軸開裂失效等問題[3]。因此,針對挖掘機(jī)工作臂鉸點(diǎn)位置優(yōu)化設(shè)計(jì)是十分有必要。通過仿真和實(shí)驗(yàn)相結(jié)合研究挖掘機(jī)壽命,得裂紋區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn)壽命,驗(yàn)證建立挖掘機(jī)虛擬樣機(jī)模型準(zhǔn)確性[4]。挖掘機(jī)軌跡中提出一種改進(jìn)遺傳算法(IGA)來搜索挖掘機(jī)最優(yōu)比例、積分、微分(PID)控制器參數(shù)[5]。挖掘機(jī)工作臂運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤研究中由負(fù)載不確定性和速度波動(dòng),使系統(tǒng)工作不穩(wěn)定。
為提高跟蹤性能,提出一種交叉耦合預(yù)補(bǔ)償算法,與非線性比例積分控制器相結(jié)合來優(yōu)化控制執(zhí)行器參數(shù)[6]。為解決工作臂鉸點(diǎn)開裂等問題,以挖掘機(jī)工作臂鉸點(diǎn)為研究對象,對于工作裝置斗桿、動(dòng)臂、鏟斗等部件進(jìn)行參數(shù)化分析,建立運(yùn)動(dòng)學(xué)方程。以動(dòng)臂為研究對象,對鉸點(diǎn)位置進(jìn)行優(yōu)化,建立優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,借用GA-PSO混合算法提高動(dòng)臂鉸點(diǎn)位置優(yōu)化,通過ADAMS軟件模擬優(yōu)化前后工作臂運(yùn)動(dòng)情況,得到各鉸點(diǎn)受力分析,實(shí)現(xiàn)優(yōu)化后鉸點(diǎn)受力減小。同時(shí),動(dòng)臂優(yōu)化有利于提高斗桿的挖掘力、工作效率及優(yōu)化工作臂運(yùn)動(dòng)軌跡。
挖掘機(jī)工作臂主要由鏟斗、鏟斗油缸、斗桿油缸、動(dòng)臂、動(dòng)臂油缸和斗桿組成[7],如圖1所示。
圖1 挖掘機(jī)工作臂結(jié)構(gòu)Fig.1 Working Arm Structure of Hydraulic Excavator
工作臂的鏟斗、斗桿、動(dòng)臂和三個(gè)液壓油缸構(gòu)成四連桿機(jī)構(gòu),實(shí)現(xiàn)工作臂正鏟、起重、反鏟等工作[8]。
鏟斗是直接與貨物接觸,需滿足不同工作環(huán)境,結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、剛度性能較高[9]。
斗桿由斗桿油缸驅(qū)動(dòng),實(shí)現(xiàn)工作臂較大工作范圍[10]。動(dòng)臂設(shè)計(jì)直接關(guān)系到工作承載情況和工作范圍,受力較大,要求剛度較大。工作臂在工作的過程中,油缸參數(shù),如表1所示。
表1 各油缸的性能參數(shù)Tab.1 Performance Parmeters of Each Cylinder
工作臂在工作過程由三個(gè)油缸控制工作臂運(yùn)動(dòng),受到負(fù)載變化、沖擊等對設(shè)計(jì)要求較高[11]。
而動(dòng)臂是承載工作臂主要部件,常常會(huì)受到鏟斗負(fù)載變化出現(xiàn)裂紋,需對動(dòng)臂鉸點(diǎn)位置參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì),提高動(dòng)臂提升力。建立動(dòng)臂結(jié)構(gòu)示意圖,如圖2所示。分析動(dòng)臂鉸點(diǎn)位置及受力,建立動(dòng)力學(xué)模型。
圖2 動(dòng)臂受力分析圖Fig.2 The Force Analysis Diagram of Moving Arm
鉸點(diǎn)B、C、D、F在坐標(biāo)系(ox2y2z2)中的齊次坐標(biāo):
鉸點(diǎn)B、C、D、F的受力:
力系對質(zhì)心的力矩:
動(dòng)臂的動(dòng)力學(xué)方程為:
根據(jù)工作臂三維模型,在adams軟件中建立工作臂參數(shù)化模型,建立動(dòng)臂模型,如圖3(a)所示。動(dòng)臂油缸驅(qū)動(dòng)函數(shù)為step(time,0,0,6,80)+step(time,6,80,20,-80)+step(time,20,-80,40,-130),斗桿油缸step(time,0,0,10,100)+step(time,10,100,20,-300),通過動(dòng)臂油缸和斗桿油缸控制著動(dòng)臂整個(gè)工作,動(dòng)臂向下運(yùn)動(dòng),帶動(dòng)鏟斗下降,驅(qū)動(dòng)鏟斗油缸,動(dòng)臂油缸伸長驅(qū)動(dòng),斗桿壓縮驅(qū)動(dòng),最后借助鏟斗油缸壓縮驅(qū)動(dòng),完成整個(gè)周期。在整個(gè)周期運(yùn)動(dòng)過程中發(fā)現(xiàn)動(dòng)臂各鉸點(diǎn)位置受力跟運(yùn)動(dòng)有關(guān),如圖3(b)所示。鉸點(diǎn)A、B、C位于動(dòng)臂起桿,動(dòng)臂油缸在6s前向上延伸,鉸點(diǎn)A、B、C受到動(dòng)臂油缸向上推力、重物和自身重力影響,6s前受力隨著時(shí)間逐漸增大,6s到40s時(shí)動(dòng)臂油缸向下壓縮,動(dòng)臂油缸承載部分力,鉸點(diǎn)A、B、C受力下降。對比圖3(c)發(fā)現(xiàn)鉸點(diǎn)A、B、C受力大于鉸點(diǎn)D、E、F受力,其中,A鉸點(diǎn)受力最大,E鉸點(diǎn)受力最小。
圖3 工作臂分析圖Fig.3 Work Arm Analysis Chart
動(dòng)臂鉸點(diǎn)受力因運(yùn)動(dòng)時(shí)間不同而不同,當(dāng)鉸點(diǎn)坐標(biāo)位置發(fā)生變化時(shí),鉸點(diǎn)受力是否發(fā)生變化。
研究B鉸點(diǎn)x、y、z坐標(biāo)改變后各鉸點(diǎn)受力情況,如圖4所示。(a)鉸點(diǎn)A受力,(b)鉸點(diǎn)B受力,(c)鉸點(diǎn)C受力,(d)鉸點(diǎn)D受力,(e)鉸點(diǎn)E受力,(f)鉸點(diǎn)F受力,下文表示相同。
圖4 改變鉸點(diǎn)B的x坐標(biāo)鉸點(diǎn)受力分析Fig.4 The Force of Point After Changing x Coordinate of Hinge Point B
圖5 改變鉸點(diǎn)B的y坐標(biāo)鉸點(diǎn)受力分析Fig.5 The Force of Point After Changing y Coordinate of Hinge Point B
x=200在接近40s時(shí)D、E、F鉸點(diǎn)受力突然增大,鉸點(diǎn)B的x坐標(biāo)位置對各鉸點(diǎn)受力有著很大影響,需對x坐標(biāo)位置進(jìn)行優(yōu)化,使得各鉸點(diǎn)受力更加合理。
通過對鉸點(diǎn)B的y坐標(biāo)修改,研究各鉸點(diǎn)受力分析,如圖4所示。可知在鉸點(diǎn)A、B、C中y=2550、2638和2750受力大小差不多,即鉸點(diǎn)B的y坐標(biāo)對受力影響數(shù)值較小。
改變鉸點(diǎn)B在z坐標(biāo)位置,如圖6所示。鉸點(diǎn)D、E、F曲線可知鉸點(diǎn)B的z坐標(biāo)位置改變給鉸點(diǎn)D、E、F受力帶來很大影響,受力存在波動(dòng)。
圖6 改變鉸點(diǎn)B的z坐標(biāo)鉸點(diǎn)受力情況Fig.6 The Force of Point After Changing z Coordinate of Hinge Point B
因此,提出動(dòng)臂各鉸點(diǎn)坐標(biāo)位置進(jìn)行調(diào)整,優(yōu)化各鉸點(diǎn)的受力,避免鉸點(diǎn)位置因受力過大而破裂。
建立動(dòng)臂回轉(zhuǎn)示意圖,如圖7所示。建立直接坐標(biāo)系,畫出由位置ACBDF到ACB’D’F’位置,其中標(biāo)記動(dòng)臂油缸下鉸點(diǎn)為A(xA,yA,zA),上鉸點(diǎn)為B(xB,yB,zB)。當(dāng)動(dòng)臂回轉(zhuǎn)時(shí),設(shè)回轉(zhuǎn)后動(dòng)臂油缸上鉸點(diǎn)為B′(xB′,yB′,zB′),該點(diǎn)位置是以原CB為半徑,繞C點(diǎn)旋轉(zhuǎn)圓弧形成點(diǎn)。
圖7 動(dòng)臂回轉(zhuǎn)示意圖Fig.7 Rotation Diagram of Moving Arm
式中:LCB—CB的長度;α22—CB與CF的角度;β22—回轉(zhuǎn)的角度。
可知,旋轉(zhuǎn)后的動(dòng)臂油缸的長度LAB′:
優(yōu)化目標(biāo)為動(dòng)臂上鉸點(diǎn)A、B、C、D、E、F受力:
盡量使動(dòng)臂油缸做功小,即動(dòng)臂油缸行程最小LABmin延伸至最長LABmax時(shí),動(dòng)臂油缸所做功W1最小為:
其中,LABmin≤LAB≤LABmax,即1843mm ≤LAB≤3121mm
動(dòng)臂目標(biāo)函數(shù)和約束條件都取決于動(dòng)臂機(jī)構(gòu)的幾何變量,即各鉸接點(diǎn)的位置,即A(xA,yA,zA)、B(xB,yB,zB)、C(xC,yC,zC)、D(xD,yD,zD)和F(xF,yF,zF)。
傳統(tǒng)遺傳算法在計(jì)算過程中先進(jìn)性適應(yīng)度計(jì)算,然后在進(jìn)行選擇、變異和交叉操作,形成新種群[12]。但計(jì)算中優(yōu)秀個(gè)體不能很好被保護(hù)。粒子群算法實(shí)時(shí)記憶功能,加快計(jì)算收斂能力,借GA-PSO混合算法提高工作臂優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)精確度。
(1)GA算法
GA算法,即遺傳算法,具體流程如下:
式中:r—隨機(jī)數(shù),取值為[0,1]。
②變異。種群中個(gè)體進(jìn)行變異操作,有利于種群的多樣性,實(shí)現(xiàn)種群中生成更加優(yōu)秀的個(gè)體,操作方式為:
式中:T—最大迭代次數(shù);Amin、Amax—個(gè)體的最小值和最大值;a—可調(diào)參數(shù);t—迭代的次數(shù)。
(2)PSO算法
PSO算法為粒子群算法,是近些年研究的一種新方法[13]。在求解過程中,通過對比個(gè)體極值Pi和種群極值G,做出是否要更新粒子的位置和速度,更新方程為:
工作臂鉸點(diǎn)位置參數(shù)優(yōu)化,得動(dòng)臂鉸點(diǎn)位置優(yōu)化前后坐標(biāo)參數(shù),如表2所示。
表2 鉸點(diǎn)優(yōu)化前后坐標(biāo)值Tab.2 Coordinate Values Before and After Optimization of Points
優(yōu)化后各鉸點(diǎn)的受力分析,如圖8所示。
圖8 鉸點(diǎn)優(yōu)化前后受力情況Fig.8 Reinforcement Before and After Optimization of the Hinge Point
可知優(yōu)化后各鉸點(diǎn)的受力低于優(yōu)化前,鉸點(diǎn)A、B、C受力大于鉸點(diǎn)D、E、F受力。
其中,鉸點(diǎn)A受力最大,優(yōu)化前為2.4×105N,優(yōu)化后1.0×105N,受力降低了58%。且鉸點(diǎn)A、B、C、E、F在整個(gè)周期運(yùn)行受力波動(dòng)較小,各鉸點(diǎn)施加較均衡受力。
挖掘機(jī)工作臂工作過程中,受到鏟斗物料影響,工作臂各鉸接點(diǎn)銷軸很容易破裂,甚至斷裂,影響工作臂的工作效率。
為了降低鉸點(diǎn)受力,通過建立工作臂的三維模型,闡述各部件名稱及部位,由三個(gè)部件和三個(gè)油缸構(gòu)成平面四連桿機(jī)構(gòu),建立動(dòng)臂動(dòng)力學(xué)模型,研究動(dòng)臂各鉸點(diǎn)受到力和力矩與位置關(guān)系;確定工作臂優(yōu)化函數(shù),分析優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、約束條件和變量設(shè)計(jì),得到優(yōu)化原理;借助GA-PSO混合算法優(yōu)化設(shè)計(jì)鉸點(diǎn)坐標(biāo)參數(shù),并通過ADAMS軟件仿真工作臂整個(gè)周期運(yùn)動(dòng)情況,得到各鉸點(diǎn)受力分析,對比優(yōu)化前后受力曲線,實(shí)現(xiàn)優(yōu)化后鉸點(diǎn)受力比優(yōu)化前小。為連桿結(jié)構(gòu)及相關(guān)結(jié)構(gòu)鉸點(diǎn)坐標(biāo)參數(shù)優(yōu)化提供理論研究基礎(chǔ)。