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        新型折疊裝置的優(yōu)化仿真

        2010-08-23 04:47:42張卓輝李愛軍郝國丹
        制造業(yè)自動化 2010年12期
        關鍵詞:桿件氣缸受力

        張卓輝,李愛軍,郝國丹

        ZHANG Zhuo-hui, LI Ai-jun, HAO Guo-dan

        (中國礦業(yè)大學 機電工程學院,徐州 221116)

        0 引言

        現(xiàn)代服務產(chǎn)業(yè)是我國重點支持發(fā)展的產(chǎn)業(yè)之一,全自動折疊機將床單、被罩等酒店布草自動進行3-5折折疊,大量節(jié)省人力,其核心技術為傳動帶導向布草,利用吹氣、翻板和折刀進行折疊動作。作者研發(fā)了一種新型折疊裝置,對其進行了虛擬樣機的仿真分析,實現(xiàn)了敏捷制造。

        圖1 折疊裝置結構圖

        本折疊裝置工作原理如圖1所示,首先由氣缸3推動桿2,桿2則帶動刀板1擺動,并通過連桿5帶動連爪桿6和導布抓7一起擺動,從而實現(xiàn)布草在水平方向上中間對折。圖中箭頭方向為布草運動方向。

        在現(xiàn)代大型洗滌服務行業(yè),折疊機可以代替人工勞動,大大減輕工人的勞動強度,從而提高生產(chǎn)效率。折疊裝置的機構優(yōu)化設計與運動仿真可以提高設計效率和設計質量,縮短設計周期?;诖?,本文將機構的優(yōu)化設計和運動仿真結合運用,對折疊裝置的結構進行優(yōu)化,并用虛擬樣機技術仿真驗證優(yōu)化結果。與優(yōu)化前相比,簡化了彈簧機構為連桿機構,簡化了制造工藝。

        1 優(yōu)化設計

        1.1 定義設計變量

        首先用圖2所示的機構運動簡圖表示圖1所示的折疊裝置,其四個鉸點分別為A、B、C、D,AB、BC、CD和DA的長度分別為l1,l2,l3和l4。其中DA為機架,其長度l4是恒定的。機構起始角根據(jù)實際工作角度擬定,分別用θ3和θ1表示。因此,變量可簡化為三個,即l1,l2和l3,為三維優(yōu)化問題,設計變量定義為:

        圖2 機構運動簡圖

        1.2 建立目標函數(shù)

        為優(yōu)化裝置結構,以桿件受力最小和桿件質量最小為目標,建立多個目標函數(shù):

        1)桿件所受力最小

        其中,F(xiàn)AFBFCFD為ABCD四個鉸鏈處所受力。

        2)桿件質量最小

        由于各桿的材料相同,且橫截面積相差無幾,所以,要使桿質量盡可能小,應使桿長度盡可能小。

        1.3 規(guī)定約束條件

        考慮機構的動力學特性和結構要求,為使機構具備良好的傳力性能,應滿足:

        根據(jù)折疊裝置的實際工作情況,DC桿的擺角為42.01°,如圖3的位置分析。

        圖4 建模裝配

        1.4 目標函數(shù)的簡化

        由于優(yōu)化目標多且計算量大,利用計算機強大的運算能力進行初步分析。用SolidWorks/COSMOSMotion軟件建立該折疊裝置的運動學模型,并對其進行仿真分析。

        1.4.1 實體建模裝配

        在SolidWorks中建立三維裝配模型,然后通過添加各種約束創(chuàng)建裝配體,如圖4所示。

        1.4.2 COSMOSMotion仿真

        由于該機構的自由度為1,故主動構件數(shù)只有一個,為AB桿1。利用step函數(shù)表達式模擬氣缸的運動,為桿1添加驅動,表達式為:

        STEP(TIME,0,0,0.95,0)+ST EP(TIME,0.95,0,1,30D)+STEP(TIME,1.95,0,2,-30D)

        這里只模擬一個周期,因此仿真時間為2.0 s。

        COSMOSMotion進行運動學仿真,A、B、C、D四個鉸點的力如圖5(a)(b)(c)(d)所示。從圖5的性能參數(shù)可以看出,最大力的鉸點始終為A點。仿真為下一步的優(yōu)化設計奠定了理論基礎。

        圖5 ABCD四個鉸點的受力圖

        1.4.3 目標函數(shù)的確定

        由(b)的分析可知,A點受力一直最大,1.2中的目標函數(shù)ABCD四點力盡可能小可以簡化為使A點力盡可能小。

        本機構優(yōu)化設計的數(shù)學模型為求X=[l1,l2,l3]T

        使得:

        1.5 模型求解

        粒子群算法(PSO)是Kennedy和Eberhart于1995年提出的一種模仿生物覓食行為來尋找最優(yōu)解的算法,它是從隨機點出發(fā)同時利用微粒速度與位置上的信息,逐次迭代、最終找到全局最優(yōu)解的優(yōu)化算法。由于粒子群算法具有極強的魯棒性和全局尋優(yōu)能力,且收斂快,人為干涉少,所以本文采用粒子群算法進行求解。算法步驟如下。

        1)初始化粒子群:給定群體規(guī)模m,隨機產(chǎn)生每個粒子的位置P[i],初始化每個粒子的速度v[i]=0。

        2)計算每個粒子所對應的目標矢量。

        3)初始位置P[i]作為每個個體歷史最佳位置Pb[i]。

        4)初始化迭代代數(shù)t=0。

        5)篩選粒子群中的非劣解放入外部文檔A。

        6)循環(huán)迭代次數(shù)小于等于最大迭代次數(shù)M。

        由于為2個目標尋優(yōu),所以根據(jù)用戶對子目標的重視程度設定權重系數(shù)。計算公式如下:

        其中,s1,s2是用戶設定的各個目標模型的權重系數(shù),且:s1+s2=1

        優(yōu)化目標是尋找S(X)的最優(yōu)解,用MATLAB編程,編寫粒子群算法程序,按表1的參數(shù)設置初始值,計算過程如圖6所示,得到了最優(yōu)解X=[l1,l2,l3]T=[53,60,40]T。

        表1 粒子群算法的參數(shù)設置

        2 仿真驗證

        圖6 F (X)的進化曲線

        圖7 桿1與氣缸接頭處的力矩曲線

        按1.5的優(yōu)化結果設置參數(shù),X=[53,60,40]T,進行仿真驗證。利用SolidWorks尺寸驅動特點,只需修改桿的長度或夾角,裝配體會自動更新,即可再次進行仿真。通過改變桿長,以獲得桿件所受力盡可能小和桿件質量盡可能小。在改變桿長時,與更改前的仿真結果作為對比,如果增加桿長得到的結果在改善,則繼續(xù)增大其值,否則減小其值。這樣,反復比較修改,就可以獲得令人滿意的結果。最終獲得以下幾組優(yōu)化數(shù)據(jù):(a) X=[53,60,40]T,(b) X=[53,40,65]T,(c)X=[54,60,39]T。以(a)組數(shù)據(jù)為例,圖7為桿1與氣缸接頭處的力矩曲線,該曲線為氣缸的選型提供了理論依據(jù)。

        3 結論

        按上述方法對折疊裝置進行優(yōu)化和仿真分析后得到的桿長,在深圳現(xiàn)代后勤集團技術設備研發(fā)生產(chǎn)中心制造樣機,進行了工業(yè)試驗。試驗結果表明,該裝置制造工藝簡單,穩(wěn)定性和可靠性較好,尤其是在折疊厚布有較大的優(yōu)勢,折布效果理想。

        1)將機構優(yōu)化與仿真結合起來,為折疊機構設計提供了一種可視化設計新思路,為機構強度校核計算奠定理論基礎,也為系統(tǒng)的動態(tài)特性提供理論依據(jù)。

        2)通過優(yōu)化設計折疊機構,本方法可行有效,提高設計效率和設計質量,大大降低了成本,帶來了十分明顯的經(jīng)濟效益。

        3)由于鉸聯(lián)接的轉動副存在微小的間隙,此間隙會影響機構的平動性,使銷軸的受力更為復雜,希望建立銷軸的動力學模型。

        [1]王洪欣.機械原理[M].南京:東南大學出版社,2008.

        [2]孫光永,李光耀,鐘志華,等.基于序列響應面法的汽車結構耐撞性多目標粒子群優(yōu)化設計[J].機械工程學報,2009,45(2):224-230.

        [3]沈世德.實用機構學[M].北京:中國紡織出版社,1997.

        [4]SolidWorks公司. COSMOS高級教程[M].北京:機械工業(yè)出版社,2008.

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