黃 武,金志揚(yáng),李 美
(海南大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,海南 ???570228)
1.1物理模型一般,塑性連接管路選擇橫截面為圓形且具有一定厚度的聚氨酯(PU)管,以644 N空氣彈簧為樣件,如圖1所示為塑性連接管的平面模型,連接管A端端口用于連接主氣室,B端端口用于連接附加空氣室.其中,連接管的長度L為800 mm,外徑C、內(nèi)徑D分別為16 mm和12 mm.因此,本文選L、C、D三個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量,考慮一般連接管的設(shè)計(jì)及安裝要求[5],變量的變化范圍如表1所示.
圖1 塑性連接管平面模型
表1 設(shè)計(jì)變量及取值范圍
1.2約束條件設(shè)置約束條件的目的應(yīng)為了保障帶附加氣室空氣彈簧具備可靠性和使用性能,因而應(yīng)保證塑性連接管的結(jié)構(gòu)具有足夠的靜剛度和承壓穩(wěn)定性等.
(1)靜剛度約束條件:
式中:[f]表示為允許的最大靜位移;
(2)強(qiáng)度約束條件:
式中:[σ]表示為允許的最大應(yīng)力,連接管材料為PU,取安全系數(shù)為1.2;
低溫顯著降低了拉伸應(yīng)力,見圖2(c),其最大值為0.7 MPa高于抗拉強(qiáng)度。頂部裂縫的最大寬度為8 mm,見圖2(d),底部則急劇減小。
(3)承壓穩(wěn)定性約束條件:
根據(jù)GB/T3811—2008規(guī)定[5],基于連接管的整體穩(wěn)定性與隨機(jī)載荷考慮,對許用應(yīng)力[σ]=20 MPa取0.85的放大系數(shù),使塑性連接管的整體穩(wěn)定性達(dá)到要求并具有足夠的安全余量.此時(shí)許用應(yīng)力[σ]=17 MPa.
(4)連接管結(jié)構(gòu)的約束條件:
保證連接管結(jié)構(gòu)的合理性,其內(nèi)徑長度D應(yīng)當(dāng)小于外徑長度C,即D<C.
1.3目標(biāo)函數(shù)設(shè)定當(dāng)帶附加氣室空氣彈簧的主氣室承受來自外力作用時(shí)會(huì)產(chǎn)生變形,容易造成內(nèi)部氣壓變化,在主、附氣室間形成壓力差,從而讓氣體在主、附氣室間流動(dòng).不同結(jié)構(gòu)對連接管內(nèi)部氣體流動(dòng)狀態(tài)影響顯著.因此,選以塑性連接管A端、B端端口壓力差值S和彈簧動(dòng)剛度值T為目標(biāo)函數(shù).其中,彈簧動(dòng)剛度值可以通過仿真不同結(jié)構(gòu)空氣彈簧主附氣室間的連接管的彈簧動(dòng)載荷和彈簧變形信號(hào)后分析處理獲得,如圖2所示為不同激振頻率下的4個(gè)不同外徑C的彈簧動(dòng)剛度分布.考慮到空氣彈簧的實(shí)際工況特性并參考文獻(xiàn)[5],本文選用8 Hz主要激振頻率下的動(dòng)剛度值作為輸出值.塑性連接管A端、B端端口壓力差值S可以先通過仿真獲得管內(nèi)氣體流場的相關(guān)數(shù)值經(jīng)公式獲得,詳見1.4小結(jié)介紹.
圖2 不同外徑尺寸下的空氣彈簧動(dòng)剛度分布
1.4有限元仿真結(jié)果提取為準(zhǔn)確計(jì)算得到塑性連接管A端、B端端口的氣體壓力值并計(jì)算獲得差值S,基于Fluent軟件對塑性連接管的內(nèi)部氣體流場展開仿真分析后,獲得了塑型連接管管路模型的穩(wěn)態(tài)氣體流場.選以長度L為800 mm,外徑C、內(nèi)徑D分別為16 mm和12 mm的原始連接管B端端口為例來介紹.
1.4.1 速度 當(dāng)激振頻率為8 Hz時(shí),經(jīng)軟件分析,獲得連接管B端端口處的速度云圖,如圖3所示.
圖3 出口端速度云
1.4.2 溫度 圖4為連接管內(nèi)部及B端端口處的溫度分布云圖.從圖4中可以看出,氣體從入口到出口的變化過程中,連接管內(nèi)溫度變化范圍不大,只在管壁處溫度稍高,這是由于氣體流動(dòng)時(shí)與管壁產(chǎn)生摩擦,使得管內(nèi)氣體中心處溫度較低,往四周逐漸升高.
圖4 溫度分布云
1.4.3 流 量 對塑性連接管路B端端口處的流量進(jìn)行檢測,獲得氣體的流量,如圖5所示,經(jīng)迭代600次后,連接管B端端口處的氣流質(zhì)量達(dá)到穩(wěn)定值.
圖5 出口端氣體質(zhì)量流量變化
基于上述三個(gè)仿真值,參考本團(tuán)隊(duì)在文獻(xiàn)[1]中建立的管路氣體流動(dòng)控制方程(7)計(jì)算公式,即可分別獲得塑性連接管A端、B端端口的氣體壓力值,隨后取二者差值作為目標(biāo)函數(shù)值S即可.
聯(lián)合將Catia與Fluent軟件集成到Isight軟件中.Isight通過命令調(diào)用Catia軟件完成對塑性連接管結(jié)構(gòu)參數(shù)的修改建模,并利用Fluent軟件完成后續(xù)塑性連接管內(nèi)的氣體流場的有限元仿真分析.具體優(yōu)化設(shè)計(jì)流程,如圖6所示.
圖6 優(yōu)化流程
2.1DOE試驗(yàn)設(shè)計(jì)利用Isight軟件中的DOE試驗(yàn)設(shè)計(jì)模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)變量參數(shù)的矩陣試驗(yàn),可用于探究設(shè)計(jì)變量對目標(biāo)函數(shù)的貢獻(xiàn)度分析,同時(shí)也可以為后續(xù)構(gòu)建仿真近似模型提供必要的試驗(yàn)樣本點(diǎn)[7].因此,本文選擇DOE試驗(yàn)設(shè)計(jì)模塊中的最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì),并設(shè)置試驗(yàn)矩陣樣本數(shù)為12,即可獲得表2所示的試驗(yàn)方案.
表2 DOE的12組試驗(yàn)方案
2.2響應(yīng)面近似模型近似模型是從變量相關(guān)性和變異性出發(fā),在有限區(qū)域內(nèi)對目標(biāo)變量的取值進(jìn)行無偏、最優(yōu)估計(jì)的一種方法[8].其中,響應(yīng)面法(Respond Surface Method)是一種通過多項(xiàng)式函數(shù)對已知的試驗(yàn)點(diǎn)擬合近似隱式極限狀態(tài)函數(shù)建立數(shù)學(xué)模型,來替代真實(shí)的復(fù)雜優(yōu)化模型,并預(yù)測非試驗(yàn)點(diǎn)的相應(yīng)情況.驗(yàn)證響應(yīng)面近似模型的準(zhǔn)確程度通常選用R2作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),并且當(dāng)R2值越靠近1時(shí),表明近似模型的擬合效果越好.其中:
式中:n表示為樣本數(shù);yi表示為實(shí)際值表示為預(yù)測值.
3.1貢獻(xiàn)度分析圖7所示為借助Isight軟件集成Catia與Fluent軟件完成自動(dòng)化仿真計(jì)算的DOE試驗(yàn)流程圖[11?12],依據(jù)表2的DOE設(shè)計(jì)方案,利用Catia完成連接管設(shè)計(jì)變量的自動(dòng)化建模,并將模型導(dǎo)入到Fluent軟件中進(jìn)行相關(guān)仿真分析,最終根據(jù)仿真結(jié)果得出各個(gè)設(shè)計(jì)變量對連接管進(jìn)、出口端流量差值S、彈簧動(dòng)剛度值T這兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的Pareto貢獻(xiàn)度圖,如圖8所示.
圖7 DOE試驗(yàn)仿真流程
圖8 設(shè)計(jì)變量Pareto圖
其中,圖中藍(lán)色的表示設(shè)計(jì)變量對目標(biāo)函數(shù)呈現(xiàn)出正貢獻(xiàn)度,即增大它的數(shù)值有利于增大目標(biāo)函數(shù)值;同時(shí),紅色則表示為負(fù)貢獻(xiàn)度.由圖8可知,連接管長度L和外徑C對塑性連接管進(jìn)出、口端流量差值S具有負(fù)效應(yīng),即增大它們的數(shù)值,會(huì)降低增加塑性連接管進(jìn)出、口端流量差值;連接管內(nèi)徑D對塑性連接管進(jìn)出、口端流量差值S具有正效應(yīng),即增大它的數(shù)值,有助于提高塑性連接管進(jìn)出、口端流量差值,貢獻(xiàn)度數(shù)值分別為28%、24%和48%.同樣的,連接管長度L和外徑D對空氣彈簧的動(dòng)剛度T具有負(fù)效應(yīng),連接管外徑C對空氣彈簧的動(dòng)剛度T具有正效應(yīng),貢獻(xiàn)度數(shù)值分別為32%、24%和44%.
3.2近似模型構(gòu)建根據(jù)DOE試驗(yàn)結(jié)果在Isight中選用響應(yīng)面方法分別擬合出設(shè)計(jì)變量表征目標(biāo)函數(shù)的近似數(shù)學(xué)模型,數(shù)學(xué)模型如下:
式中:參數(shù)X1、X2、X3分別表示設(shè)計(jì)變量連接管的長度L、內(nèi)徑D、外徑C,Y1和Y2分別表示目標(biāo)函數(shù)連接管A端、B端端口壓力差值S和彈簧動(dòng)剛度值T.經(jīng)計(jì)算,兩個(gè)近似模型的R2值分別為0.986和0.991,均大于0.9,因此本文建立的近似模型具有較高精度,可用來替代原模型進(jìn)行后續(xù)優(yōu)化使用[9].
3.3塑性連接管結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)如圖9所示為基于Isight的Optimization模塊對塑性連接管近似模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化研究以完善產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)及性能.在滿足約束條件基礎(chǔ)上尋求目標(biāo)函數(shù)連接管A端、B端端口壓力差值S和彈簧動(dòng)剛度值T最大,從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的最大程度減振特性.其中,多目標(biāo)優(yōu)化方法選用NSGA遺傳算法,設(shè)置種群數(shù)為10,遺傳代數(shù)30,共300次遺傳迭代后獲得解集,所得解集如圖10所示.
圖9 多目標(biāo)優(yōu)化流程
圖10 目標(biāo)函數(shù)S和T的尋優(yōu)解集
基于遺傳算法的多目標(biāo)尋優(yōu),Isight軟件的Optimization模塊會(huì)推薦一批較優(yōu)解方案供以用戶選擇.本文考慮產(chǎn)品實(shí)際的加工及制造技術(shù),以及安裝等因素考量,最終選擇的優(yōu)化方案如表3所示(圖10中的紅色點(diǎn)方案),優(yōu)化前后目標(biāo)函數(shù)值的對比如表4所示.
表3 優(yōu)化前后設(shè)計(jì)變量對比
表4 優(yōu)化前后目標(biāo)函數(shù)值對比
結(jié)果表明,通過對塑性連接管3個(gè)主要結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)連接管A端、B端端口壓力差值S和彈簧動(dòng)剛度值T的增大,這將有利于改善空氣彈簧產(chǎn)品的整體減振性能
3.4算法對比優(yōu)化過程中采用人工蜂群算法,該算法是模仿蜜蜂行為提出的一種優(yōu)化方法,是集群智能思想的一個(gè)具體應(yīng)用,它的主要特點(diǎn)是不需要了解問題的特殊信息,只需要對問題進(jìn)行優(yōu)劣的比較,通過各人工蜂個(gè)體的局部尋優(yōu)行為,最終在群體中使全局最優(yōu)值突現(xiàn)出來,有著較快的收斂速度.優(yōu)化過程中共重復(fù)計(jì)算360次,在已計(jì)算結(jié)果中尋求最優(yōu)解,優(yōu)化結(jié)果如表5所示,優(yōu)化前后目標(biāo)函數(shù)值的對比如表6所示.
表5 優(yōu)化前后設(shè)計(jì)變量對比
表6 優(yōu)化前后目標(biāo)函數(shù)值對比
由上表比較分析可知,NSGA遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果符合連接管進(jìn)、出口端流量差值S、彈簧動(dòng)剛度值T的優(yōu)化目標(biāo),且迭代次數(shù)最少,表明在有限次的優(yōu)化過程中,多島遺傳算法更具有尋最優(yōu)解的能力,相比較人工蜂群算法,在優(yōu)化結(jié)果和迭代次數(shù)上均具有較大的優(yōu)勢和可行性.綜合來看,采用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化是可取的.
(1)本文借助Isight軟件集成Catia和Fluent軟件完成了對塑性連接管內(nèi)部氣體流場特性的自動(dòng)化參數(shù)建模與仿真,獲得了主要結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)變量對目標(biāo)函數(shù)的貢獻(xiàn)度特性.其中,設(shè)計(jì)變量L、C對目標(biāo)函數(shù)S為負(fù)貢獻(xiàn)度,設(shè)計(jì)變量D對目標(biāo)函數(shù)S為正貢獻(xiàn)度,貢獻(xiàn)度數(shù)值分別為28%、24%和48%;設(shè)計(jì)變量L、D對目標(biāo)函數(shù)T為負(fù)貢獻(xiàn)度,設(shè)計(jì)變量C對目標(biāo)函數(shù)T為正貢獻(xiàn)度,貢獻(xiàn)度數(shù)值分別為32%、24%和44%.
(2)基于響應(yīng)面法構(gòu)建出用以表征目標(biāo)函數(shù)的近似模型設(shè)計(jì)變量參數(shù)表達(dá)方程并驗(yàn)證了有效性.完成了對塑性連接管的結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了塑性連接管A端、B端端口壓力差值S和彈簧動(dòng)剛度值T的同時(shí)增大,有利于改善空氣彈簧產(chǎn)品的整體減振性能.