基于ANSYS/PDS的往復泵泵閥閥盤的可靠性分析

裴峻峰，黃顯茹，陳園麗，代云聰

（常州大學 機械工程學院，常州 213016）

基于ANSYS/PDS的往復泵泵閥閥盤的可靠性分析

裴峻峰，黃顯茹，陳園麗，代云聰

（常州大學 機械工程學院，常州 213016）

為了驗證閥盤的可靠性，結合閥盤的實際結構和和受力情況，運用ANSYS建立了閥盤有限元模型并進行應力計算，再根據應力-強度干涉理論，建立極限狀態函數，利用ANSYS/PDS模塊，選用蒙特卡羅（Monte Carlo）法對BW-250型往復泵泵閥閥盤進行強度可靠性分析。結果表明：閥盤可靠度為99.89%，其中閥盤直徑和錐角對其可靠性影響最大。同時也表明運用該方法對閥盤進行可靠性分析是可行的，為閥盤的可靠性設計提供了新思路，具有一定工程應用價值。

往復泵；泵閥；閥盤；可靠性分析；ANSYS/PDS模塊；蒙特卡羅

0 引言

閥盤是往復泵泵閥的關鍵零件之一，它在泵的工作中是主要的承力零件[1]，其工作性能的好壞直接關系到泵能否正常運轉。閥盤在流體壓力的作用下下落與閥座接觸，產生閥盤對閥座的沖擊力，該沖擊力對閥盤或閥座材料的應力值帶來一定的影響，從而引起閥盤的失效，導致泵無法正常工作。隨著工業技術的需求，往復泵向高速、大功率方向發展，于是對閥盤的工藝和結構都進行了改進，對其工作性能提出了更高要求。閥盤的傳統設計是根據閥盤的強度計算確定其幾何尺寸，然后校核其強度，只要滿足最大應力小于許用應力則認為是安全的。這種方法具有一定的的經驗性和盲目性[2]，造成材料使用不合理，以至于材料成本過高。針對上述問題，本文采用ANSYS/PDS設計分析模塊，將閥盤的幾何尺寸、材料參數以及載荷等作為隨機變量參數，采用蒙特卡羅法，應用應力-強度干涉理論，對閥盤的可靠性進行了計算，對閥盤的設計提供了重要的指導意義。

1 可靠性設計基本理論及方法

1.1 可靠性基本理論

機械可靠性設計是分析產品的失效概率，它把隨機方法（概率論和數理統計）應用于工程設計，不僅能彌補傳統設計方法上存在的一些不足，并且能有效提高產品設計水平和質量，降低產品的生產成本。在進行機械可靠性分析時，根據機械零件性能的相關因素X1,X2,…,Xn（如零件幾何尺寸、材料特性、載荷狀態等）建立極限狀態函數：

通常在機械產品中，零件(部件)的正常還是失效決定于零件強度和載荷應力的關系。若將隨機變量X1,X2,…,Xn考慮為零件強度R和載荷應力S，則極限狀態函數簡化為：

上述模型稱為應力-強度干涉模型[4]。該模型是合理建立應力與強度之間的的概率設計數學模型，控制機械產品失效概率，以達到產品設計要求。

1.2 蒙特卡羅法

蒙特卡羅（Monte Carlo）方法是概率統計中最常用的基本方法[5]，可直接用于模擬各種工程真實過程。它的基本思想是建立概率統計數學模型，考慮模型中應包含的風險變量，收集有關風險變量數據，確定其分布規律，根據分析精度要求確定抽樣次數N，選擇抽樣方法（直接抽樣法或拉丁抽樣法）產生隨機數，根據產生的隨機數，在各風險變量的概率分布中隨機取值代入到建立的數學模型中計算，得到N個目標值，對其進行統計計算，為進行可靠性分析做好準備。

1.3 ANSYS/PSD可靠性分析實現

ANSYS/PDS概率分析模塊可用于評估輸入參數的不確定性對于系統響應的影響行為及其特性[5]。它不僅能計算得到較為準確的可靠度，還能分析得出結構設計參數對可靠度的敏感性，具體實現步驟[6,7]為：

1）創建完整的分析文件；

2）進入PDS模塊并指定分析文件；

3）定義隨機輸入和輸出變量；

4）選擇概率設計分析方法；

5）執行概率設計分析所需要的循環；

6）查看概率設計結果。

2 閥盤的可靠性分析

2.1 問題描述

本文以BW-250型往復泵泵閥為例，圖1為泵閥結構簡圖，其工作條件為：功率為15kW，沖次為116次/min，流量為145L/min，壓力為4.5MPa。閥盤的材料為38CrMoAl，其屈服極限為835 MPa。閥盤的運動分為兩個階段，即非關閉狀態和關閉狀態，其中關閉階段是閥盤與閥座碰撞接觸的一個過程，它主要受到流體的壓力和具有加速度的慣性力，而非關閉狀態主要受流體壓力的作用，比較這兩者，閥盤在關閉階段受到的應力要比非關閉狀態下的應力大。因此，這里對閥盤關閉時受到的應力進行計算。

圖1 泵閥簡化模型示意圖

根據閥盤的的實際幾何尺寸及工作受力情況進行結構簡化，選用20節solid95計算單元，由于閥盤模型的不規則性，采用自由網格劃分，有限元網格模型如圖2所示，施加邊界條件和載荷進行靜力分析，分析中利用將閥盤加速度與閥盤質量相乘來得到慣性力，采用靜態思想來處理，得到閥盤的VonMises等效應力圖，如圖3所示。

圖2 閥盤有限元模型

圖3 等效應力分布圖

2.2 可靠性分析

閥盤在工作中承受的最大應力不允許超過選用材料的屈服極限，反之，判斷其為失效。因此定義失效準則[8]為：其中σmax為閥盤運動中的最大等效應力值，Mpa；σs為材料的屈服極限，Mpa。于是，定義極限狀態函數為時，判斷為失效狀態，那么閥盤的可靠度為的概率。

根據閥盤的實際工作情況，以閥盤直徑（D），閥盤錐角（ZJ），彈性模量（TXML），密度（LO），屈服強度（QF），壓力載荷（P）為隨機輸入變量，定義最大等效應力（σmax）和極限狀態函數（Z）為隨機輸出變量，計算閥盤的可靠度。分析中，假設上述隨機輸入變量均服從高斯分布（又稱正態分布）。隨機輸入變量統計值如表1所示。

表1 隨機輸入變量統計值

圖4 最大等效應力抽樣曲線圖

選擇蒙特卡羅法中的拉丁抽樣法對該模型進行抽樣，抽樣模擬次數為300次，圖4為95%置信度下的閥盤最大等效應力抽樣曲線圖，圖中中間那條曲線表示最大等效應力均值變化曲線，上面那條曲線表示置信區間上限變化曲線，下面那條曲線表示置信區間下限變化曲線置信區間的寬度隨著抽樣次數的增加而減小，且最大等效應力均值變化趨于水平，說明循環次數足夠多。

2.3 分析結果

2.3.1 累積分布函數及可靠度

累積分布函數可以獲得零件的可靠度或失效概率，其函數上任意一點值等于數據出現在該點的概率值。圖5為置信度為95%的極限函數Z(X)的累積分布圖，由概率設計計算結果直接讀取得本算例閥盤在置信度為95%的情況下，可靠度為99.89%。

圖5 極限函數Z(X)的累積分布圖

2.3.2 靈敏度分析

概率靈敏度可以分析得到失效的最主要影響因素。圖6是閥盤最大應力靈敏度圖，從圖中可以看出，對閥盤最大應力影響較大的最主要參數是閥盤錐角（ZJ），和閥盤直徑（D），流體壓力（P）對其也有一定影響，但其作用程度沒有閥盤錐角和直徑大。因此要提高閥盤的可靠度，減小應力，在設計過程中應嚴格控制這些參數。閥盤錐角對閥盤可靠度的靈敏度是負值，閥盤直徑和流體壓力對其靈敏度是正值，表明閥盤所受應力隨閥盤錐角的增加而減小，隨閥盤直徑和流體壓力的增加而增加，與實際相關特性相符。

圖6 靈敏度分析結果示意圖

3 結論

本文根據閥盤實際結構尺寸和受力情況，建立了閥盤的有限元模型，利用ANSYS軟件及PDS結果后處理，獲得了閥盤的應力分布圖、該閥盤的可靠度及各輸入變量對輸出參數影響程度大小。本算例閥盤可靠度為99.89%，其中閥盤直徑和錐角是影響可靠性的最主要因素，證明了ANSYS/PDS概率設計模塊分析閥盤失效概率或可靠度的可行性，為閥盤結構設計提供了有效依據，有較好的應用價值。

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[3] 謝里陽,王正,周金宇,等.機械可靠性基本理論與方法[M].北京：科學出版社,2009.

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Reliability analysis for reciprocating pump valve disc based on ANSYS/PDS

PEI Jun-feng，HUANG Xian-ru，CHEN Yuan-li，DAI Yun-cong

TH321; TH123+.4

B

1009-0134(2014)05(下)-0063-03

10.3969/j.issn.1009-0134.2014.05(下).18

2014-01-05

國家自然科學基金項目（51175051）

裴峻峰（1954 -），男，江蘇宜興人，教授，博士，主要研究方向為石油石化裝備可靠性與故障診斷。