王道成

（中鐵四局集團(tuán)有限公司第八工程局公司，安徽 合肥230041）

0 引言

圖1所示軌道板運(yùn)輸車是用于在城市地鐵及鐵路上運(yùn)輸無(wú)砟軌道板的機(jī)械設(shè)備[1-2]，其主要結(jié)構(gòu)包括T型輪架、傳動(dòng)系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和司機(jī)室等，整車高1.54 m，長(zhǎng)12.6 m，寬2.5 m，其前后輪組軸距B為7 m。軌道板運(yùn)輸車的工作原理是通過(guò)傳送帶裝載軌道板，由液壓支撐系統(tǒng)固定，防止其在運(yùn)輸過(guò)程中發(fā)生滑移，運(yùn)輸?shù)街付ㄎ恢煤笥蓚魉蛶遁d軌道板。

軌道板運(yùn)輸車作為一種大型機(jī)械設(shè)備，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，設(shè)計(jì)多依賴于經(jīng)驗(yàn)，為保證整車運(yùn)輸安全性，其剛度、強(qiáng)度均有較大的富余量，造成材料浪費(fèi)，因此有必要對(duì)其結(jié)構(gòu)進(jìn)行可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)。本文基于多學(xué)科優(yōu)化軟件ISIGHT中6 Sigma質(zhì)量?jī)?yōu)化理論，在保證軌道板運(yùn)輸車可靠性的條件下，對(duì)其結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。

圖1 軌道板運(yùn)輸車結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖

1 軌道板運(yùn)輸車結(jié)構(gòu)6 Sigma分析

軌道板運(yùn)輸車采用材料為Q345鋼，材料許用應(yīng)力[σ]=257 MPa，許用靜剛度[f]=B/900=7.78[3]，取以下兩種工況：

工況1：載荷作用于傳送鏈條上，校核強(qiáng)度；工況2：載荷作用于傳送鏈條上，校核剛度。

為驗(yàn)證軌道板運(yùn)輸車初始設(shè)計(jì)的可靠性是否滿足設(shè)計(jì)要求，需對(duì)其結(jié)構(gòu)模型先進(jìn)行6 Sigma質(zhì)量分析。

1.1 建立有限元模型

采用APDL語(yǔ)言建立軌道板運(yùn)輸車有限元參數(shù)化模型，如圖2所示。由于整車結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化成板結(jié)構(gòu)和梁?jiǎn)卧?，因此采用ANSYS中殼單元SHELL63及實(shí)體單元SOLID95模擬。整個(gè)系統(tǒng)離散成181 713個(gè)單元，212 519個(gè)節(jié)點(diǎn)。

圖2 軌道板運(yùn)輸車有限元模型

1.2 6 Sigma設(shè)計(jì)方法

6 Sigma設(shè)計(jì)方法（Design For Six Sigma，DFSS）是在設(shè)計(jì)初期考慮不確定性因素對(duì)產(chǎn)品的影響，通過(guò)概率統(tǒng)計(jì)的方法控制滿足條件的設(shè)計(jì)變量[4]。其中σ表示標(biāo)準(zhǔn)差，反映一組數(shù)據(jù)的離散程度。計(jì)算公式如下：

式中，n—樣本容量；

xi—第i個(gè)樣本的觀察值；

魯迅對(duì)國(guó)民性的改造是以暴露農(nóng)民身上的弱點(diǎn)為切入口的，從而推及其他群體直至全體國(guó)民。魯迅筆下的阿Q這一農(nóng)民身上幾乎具有所有國(guó)民性的弱點(diǎn)，他愚昧無(wú)知，麻木不仁，封建落后，自欺欺人。其中以“精神勝利法”最為典型。作者對(duì)阿Q這一形象的批判是十分尖銳，不留情面的。試想：如不敢揭示瘡疤，像阿Q那樣習(xí)慣忌光忌亮，“用瞞和騙，造出奇妙的逃路來(lái)，而自以為正路，在這路上，就證明著國(guó)民性的怯懦、懶惰、而又滑。一天一天的滿足著，即一天一天的墮落著，但又覺(jué)得日見其光榮?！蹦敲粗袊?guó)人民就要繼續(xù)做帝國(guó)主義、封建統(tǒng)治者的奴隸，而且心安理得地活下去。

x—樣本平均值。

6 Sigma是評(píng)價(jià)產(chǎn)品可靠性的重要指標(biāo)，計(jì)算公式如下：

式中，USL—可接受質(zhì)量的約束上限；

LSL—可接受質(zhì)量的約束下限；

σ—標(biāo)準(zhǔn)差。

1.3 蒙特卡洛抽樣技術(shù)

蒙特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation，MCS）是一種以概率統(tǒng)計(jì)為指導(dǎo)的一類數(shù)值計(jì)算方法。在ISIGHT中，蒙特卡洛抽樣技術(shù)是最精確的質(zhì)量分析方法。為了保證計(jì)算精度，本文采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的采樣規(guī)則，隨機(jī)抽取1 000個(gè)樣本點(diǎn)來(lái)分析計(jì)算，采樣如圖3所示。

圖3 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣圖示

1.4 不確定性因素

本文主要考慮的不確定性因素有尺寸及板厚偏差、載荷波動(dòng)和材料彈性模量的波動(dòng)。變量均值與標(biāo)準(zhǔn)差如表1所示。

表1 不確定性因素均值與標(biāo)準(zhǔn)差

1.5 軌道板運(yùn)輸車神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型

本文采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建軌道板運(yùn)輸車近似模型，提取200個(gè)樣本點(diǎn)構(gòu)建基函數(shù)，在誤差分析過(guò)程中隨機(jī)選取40個(gè)樣本點(diǎn)，其中基函數(shù)計(jì)算公式為：

軌道板運(yùn)輸車神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型誤差評(píng)估結(jié)果如表2所示，各項(xiàng)誤差指標(biāo)均在其許用值內(nèi)，表明其仿真精度較高，該近似模型可以替代有限元模型。

表2 近似模型誤差評(píng)估結(jié)果

1.6 軌道板運(yùn)輸車6 Sigma分析流程

首先確立軌道板運(yùn)輸車的不確定性因素，并將有限元參數(shù)化模型集成到多學(xué)科優(yōu)化軟件ISIGHT中，然后構(gòu)建徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型，通過(guò)蒙特卡洛模擬對(duì)設(shè)計(jì)變量進(jìn)行簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣，最后采用6 Sigma模塊分析結(jié)構(gòu)模型的可靠性。軌道板運(yùn)輸車6 Sigma分析流程如圖4所示。

圖4 軌道板運(yùn)輸車6 Sigma分析流程

1.7 軌道板運(yùn)輸車6 Sigma分析結(jié)果

通過(guò)ISIGHT分析計(jì)算得到各工況條件下的6 Sigma水平圖，如圖5所示；各工況的概率分布圖，如圖6所示。

圖5 各工況6 Sigma水平圖

圖6 各工況概率分布圖

由圖6可知，軌道板運(yùn)輸車在不確定性因素的影響下，工況1最大應(yīng)力為268.57 MPa，大于材料許用應(yīng)力257 MPa；工況2最大位移為8.96 mm，大于材料許用靜剛度7.78 mm，因此，初始設(shè)計(jì)的軌道板運(yùn)輸車的可靠性不滿足設(shè)計(jì)要求，需要對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。

2 軌道板運(yùn)輸車結(jié)構(gòu)6 Sigma優(yōu)化

2.1 軌道板運(yùn)輸車6 Sigma優(yōu)化流程

首先定義軌道板運(yùn)輸車神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近視模型，在初始設(shè)計(jì)階段考慮不可控因子對(duì)結(jié)構(gòu)的可靠度影響；通過(guò)蒙特卡洛模擬，測(cè)量輸出響應(yīng)的6 Sigma水平，然后分析輸出響應(yīng)是否滿足質(zhì)量要求，若不滿足要求，則通過(guò)改進(jìn)設(shè)計(jì)變量均值，直到滿足規(guī)定的可靠性要求。優(yōu)化流程如圖7所示。

圖7 軌道板運(yùn)輸車6 Sigma優(yōu)化流程

2.2 軌道板運(yùn)輸車6 Sigma優(yōu)化結(jié)果

通過(guò)ISIGHT軟件中的優(yōu)化模塊分析計(jì)算得到各工況條件下的6 Sigma水平圖，如圖8所示；各工況的概率分布圖，如圖9所示。

圖8 各工況6 Sigma水平圖

圖9 各工況概率分布圖

由圖8可知，軌道板運(yùn)輸車各工況條件下的6 Sigma水平均為8.0，可以認(rèn)為可靠度近似為1，滿足可靠性要求；由圖9可知，工況1最大應(yīng)力為228.29 MPa，小于材料許用應(yīng)力257 MPa，工況2最大位移為7.67 mm，小于材料許用靜剛度7.78 mm，因此，優(yōu)化后的軌道板運(yùn)輸車滿足可靠性設(shè)計(jì)要求。

2.3 軌道板運(yùn)輸車ANSYS驗(yàn)算結(jié)果

由表3可知，軌道板運(yùn)輸車結(jié)構(gòu)的自重ANSYS驗(yàn)算值與6 Sigma優(yōu)化值差值較小，可以認(rèn)為近似模型比較精確[7-8]。優(yōu)化后軌道板運(yùn)輸車在保證滿足可靠性要求的條件下，結(jié)構(gòu)自重減小1 900.58 kg，與優(yōu)化前質(zhì)量相比自重降低了13.89%，優(yōu)化效果顯著。

表3 ANSYS驗(yàn)算結(jié)果

3 結(jié)語(yǔ)

（1）考慮了板厚偏差、載荷波動(dòng)等噪聲因子對(duì)軌道板運(yùn)輸車結(jié)構(gòu)可靠性的影響，并建立了有限元模型。

（2）在ISIHGT軟件中建立了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型，通過(guò)蒙特卡洛模擬，對(duì)原始設(shè)計(jì)的軌道板運(yùn)輸車結(jié)構(gòu)進(jìn)行了6 Sigma質(zhì)量分析，結(jié)果表明，軌道板運(yùn)輸車在額定載荷的作用下，材料強(qiáng)度、靜剛度均不滿足可靠性設(shè)計(jì)要求。

（3）在對(duì)軌道板運(yùn)輸車6 Sigma質(zhì)量分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行了6 Sigma質(zhì)量?jī)?yōu)化，結(jié)果表明，在滿足設(shè)計(jì)可靠性的條件下，軌道板運(yùn)輸車結(jié)構(gòu)自重降低了13.89%，優(yōu)化效果顯著。