汪永武 (安徽省農(nóng)業(yè)機械鑒定站,安徽 合肥 230031)
動態(tài)優(yōu)化方法在農(nóng)業(yè)機械設(shè)計中的應(yīng)用
汪永武 (安徽省農(nóng)業(yè)機械鑒定站,安徽 合肥 230031)
以農(nóng)業(yè)機械中的秸稈粉碎裝置為研究對象,進行了基于遺傳算法的動態(tài)優(yōu)化設(shè)計。先以質(zhì)量最輕和振動最小為目標(biāo)函數(shù),建立了粉碎裝置優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型,再利用ADAMS軟件建立粉碎裝置多體動力學(xué)模型,實現(xiàn)了動態(tài)優(yōu)化設(shè)計。結(jié)果表明:優(yōu)化后的機械秸稈粉碎合格率比優(yōu)化前提高了3.5%,整機質(zhì)量下降了20.6%,優(yōu)化是成功的。研究結(jié)果可為動態(tài)優(yōu)化設(shè)計在農(nóng)業(yè)機械設(shè)計中的實際應(yīng)用提供參考。
農(nóng)業(yè)機械; 動態(tài)優(yōu)化設(shè)計; 遺傳算法
目前在農(nóng)業(yè)機械的設(shè)計上眾多學(xué)者主要還是采用傳統(tǒng)的純數(shù)學(xué)模型對其進行優(yōu)化設(shè)計,其結(jié)果與實際應(yīng)用易存在一定誤差[1-2]。動態(tài)優(yōu)化設(shè)計由于采用優(yōu)化算法與實物模型相結(jié)合進行優(yōu)化設(shè)計,從而成為在各行業(yè)設(shè)計中迅速興起的一種新型優(yōu)化方法[3-4]。
針對目前農(nóng)業(yè)機械設(shè)計中的秸稈粉碎機具,本研究采用遺傳算法與模糊可靠性優(yōu)化設(shè)計相結(jié)合的方法,基于ADAMS軟件建立了刀軸的虛擬樣機模型,采用動態(tài)優(yōu)化設(shè)計方法得出了優(yōu)化結(jié)果。
本研究以配套全喂入式聯(lián)合收割機的秸稈粉碎機置為研究對象,該粉碎裝置安裝在收割機的出草口,其工作裝置為一根空心軸,軸上按照螺旋排列方式安裝若干組粉碎刀片,刀軸在高速旋轉(zhuǎn)下對聯(lián)合收割機出草口排出的秸稈進行粉碎。
因為秸稈的排出是雜亂無序的,刀片在粉碎的瞬間,刀軸既承受彎曲載荷又承受扭轉(zhuǎn)載荷。根據(jù)受力分析,將刀軸近似地簡化為一個簡支梁,刀片簡化為一個集中載荷,集中載荷在刀軸上的位置由刀的安裝間隔及角度來確定[5]。
2.1 設(shè)計變量
為了減輕秸稈粉碎時的動力消耗,秸稈粉碎裝置的刀軸設(shè)計為空心軸,因配合聯(lián)合收割機的出草口尺寸是一定的,因此刀軸長度是定值,因此刀軸的優(yōu)化設(shè)計就是確定其橫截面尺寸。
式中:D—刀軸的外直徑,mm;d—刀軸的內(nèi)直徑,mm;x1、x2-設(shè)計變量。
2.2 約束條件
根據(jù)配套的聯(lián)合收割機出草口尺寸,確定機械布置的可能性,具體為:
設(shè)計變量的區(qū)間:x1min≤x1≤x1max;x2min≤x2≤x2max。
查閱材料力學(xué)資料,可知刀軸的扭轉(zhuǎn)約束條件為:
(1)
刀軸的彎曲約束條件為:
(2)
刀軸壁厚約束條件為:
(3)
2.3 目標(biāo)函數(shù)
以刀軸質(zhì)量最小為目標(biāo)可建立函數(shù):
(4)
式中:ρ—材料密度;L-刀軸的工作長度,mm。
為了使刀軸在工作時不出現(xiàn)共振現(xiàn)象,應(yīng)使軸的臨界轉(zhuǎn)速盡量避開實際最高轉(zhuǎn)速,故建立目標(biāo)函數(shù)為:
(5)
綜合以上所考慮,建立刀軸的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)為:
(6)
式中:wi—權(quán)值系數(shù),wi≥0;這里w1=w2=0.5。
2.4 遺傳算法的實現(xiàn)
用遺傳算法優(yōu)化時以設(shè)計變量x作為解的代碼,約束方程作為檢驗函數(shù)。具體步驟[6]如下:
(1)取計算個體長度為20,隨機方法產(chǎn)生N=100個個體作為初始種群;交叉率Pc=0.20,變異率取Pm=0.05;
(3)適應(yīng)度值誤差ΔF=Fmax-Fmin。式中,F(xiàn)max為適應(yīng)度函數(shù)最大值;Fmin為適應(yīng)度函數(shù)最小值。當(dāng)Δf≤0.001則告收斂,結(jié)束遺傳算法的循環(huán),否則返回執(zhí)行第二步;
(4)判斷是否滿足優(yōu)化性能指標(biāo)的要求。如果滿足,結(jié)束優(yōu)化任務(wù);否則重新初始化變量數(shù)值并進行計算。
3.1 模型參數(shù)的確定
獲得模型參數(shù)的方法有多種,本研究用到的主要有:幾何定位點的坐標(biāo)主要根據(jù)圖紙查得;運動部件的質(zhì)心與轉(zhuǎn)動慣量通過UG軟件計算等方法獲得[7];因為建模所需參數(shù)較多,這里僅給出對其性能有重要影響的主要參數(shù),如表1所示。
表1 建模主要數(shù)據(jù)
3.2 建模過程
建模主要步驟如下:
(1)秸稈粉碎機工作裝置虛擬樣機模型分割成刀片、刀軸和傳動軸等部件,分別建立其模型。
(2)根據(jù)各個零部件之間的相對運動關(guān)系,建立各部件間的約束關(guān)系;確定零件的質(zhì)量、質(zhì)心位置以及繞質(zhì)心坐標(biāo)系3個坐標(biāo)軸的轉(zhuǎn)動慣量。
(3)定義零件間連接處的關(guān)鍵幾何定位點的空間位置,在幾何定位點的基礎(chǔ)上建立零件的幾何模型,按照零件間的運動關(guān)系確定約束類型,通過約束將各零件連接起來。
(4)設(shè)置空心刀軸的外徑和內(nèi)徑為設(shè)計變量,變量名分別為:Vab_OutD,Vab_InD設(shè)計初值分別取108mm和98mm;變量的設(shè)置范圍均為±10mm。
圖1 秸稈粉碎裝置刀軸模型
(5)添加一個驅(qū)動,驅(qū)動采用定義變量,名為DV_motion,類型為轉(zhuǎn)速,最小值為1000r/min,最大值為3100r/min,在刀軸端部添加驅(qū)動,函數(shù)為ABS(DV_motion);基于C++語言編寫算法求解程序,經(jīng)編譯后導(dǎo)入ADAMS,作為一個自定義函數(shù)供調(diào)用。由參考文獻[7]可知,對于小麥和水稻秸稈類作物,其切割阻力最大為300N,為了模擬刀軸工作時阻力,將刀片上添加一個與旋轉(zhuǎn)方向反向的300N力。
(6)將各部件組裝成整體虛擬樣機實驗?zāi)P汀?/p>
3.3 工作裝置模型
使用ADAMS/View創(chuàng)建的秸稈粉碎工作裝置多體動力學(xué)模型如圖1所示。該模型共有42個部件(包含地面)、25個旋轉(zhuǎn)副和16個固定副,經(jīng)計算為24個自由度。運行仿真模型,進行優(yōu)化設(shè)計求解,經(jīng)優(yōu)化后得出最優(yōu)結(jié)果如表2所示。
表2 刀軸設(shè)計參數(shù)
為驗證優(yōu)化設(shè)計方案及結(jié)果的可行性,對優(yōu)化前后的秸稈粉碎機進行試驗臺實驗,試驗臺為自主設(shè)計的,主要結(jié)構(gòu)圖是如圖2所示,該臺架主要由模擬聯(lián)合收割機的秸稈喂入裝置、轉(zhuǎn)速可調(diào)的變頻電機、CYT-302型號扭矩傳感器、阿爾泰USB5936型號數(shù)據(jù)采集卡和基于Visual C#編寫的性能檢測軟件組成。經(jīng)過扭矩傳感器檢測到的信號如圖3所示。
依據(jù)JB/T6678-2001《秸稈粉碎還田機》規(guī)定的試驗評價指標(biāo):取秸稈粉碎合格率作為觀察量,進行小麥秸稈粉碎實驗,以相同重量的秸稈分別在2種機器上進行試驗,經(jīng)稱重后發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的機械秸稈粉碎合格率達(dá)到90.3%比優(yōu)化前的機器提高了3.5%。整機質(zhì)量減輕20.6%,因此優(yōu)化是成功的。
圖2 實驗臺實物照片
圖3 刀軸的載荷-時間歷程
采用基于ADAMS軟件建立秸稈粉碎裝置的動力學(xué)模型和結(jié)合遺傳模糊優(yōu)化算法,實現(xiàn)了秸稈粉碎裝置的動態(tài)優(yōu)化設(shè)計,通過實驗驗證優(yōu)化結(jié)果是可行的。同時為動態(tài)優(yōu)化設(shè)計技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械上的應(yīng)用進行了大膽的嘗試,提供了一種新的思路。
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2013-01-20
汪永武(1964-),男,副研究員,主要從事現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械設(shè)計研究。
TB114.3;TH122
A
1673-1409(2013)05-0079-04