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鉸接轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)鉸接點(diǎn)位置優(yōu)化分析

2015-08-07 03:09:46王巖張海潮張軍
魅力中國 2015年50期
關(guān)鍵詞:優(yōu)化

王巖 張海潮 張軍

摘要:車輛轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)用以控制各類輪式或履帶式車輛的行駛方向的機(jī)構(gòu)。本文研究并分析鉸接轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)鉸接點(diǎn)位置的設(shè)計(jì)與優(yōu)化

關(guān)鍵詞:鉸接轉(zhuǎn)向;接點(diǎn)位置;優(yōu)化

一、鉸接轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)鉸點(diǎn)位置在RecurDyn中的試驗(yàn)設(shè)計(jì)

在DOE(試驗(yàn)設(shè)計(jì))中,試驗(yàn)因素(Factor,簡(jiǎn)稱因素或因子)是試驗(yàn)的設(shè)計(jì)者希望考 察的試驗(yàn)條件,因素的具體取值水平(Level);根據(jù)試驗(yàn)因素的數(shù)目可分為單因素優(yōu)化試驗(yàn)和多因素優(yōu)化試驗(yàn);衡量試驗(yàn)結(jié)果好壞程度的指標(biāo)稱為性能指標(biāo)或響應(yīng)變量(Response Variable)。

通常的DOE包括5個(gè)基本步驟:首先確定試驗(yàn)的目的,然后選擇因素集,接下來確定因素的水平,之后進(jìn)行試驗(yàn)并記錄每次的試驗(yàn)結(jié)果,最后分析因素對(duì)目標(biāo)性能的影響;當(dāng)前的DOE被分為兩大類,第一類是傳統(tǒng)的DOE技術(shù),考慮模型行為的固有隨機(jī)性,通常適用于固有測(cè)量誤差的物理試驗(yàn);第二類指空間填充,尤其適用于確定性的計(jì)算機(jī)仿真,如拉丁方、正交矩陣、最大熵等。

RecurDyn在設(shè)計(jì)研究過程中自動(dòng)執(zhí)行DOE過程,自動(dòng)建立設(shè)計(jì)矩陣,并填充設(shè)計(jì)空間,根據(jù)各種給定的設(shè)計(jì)變量組合形式,評(píng)價(jià)其性能指標(biāo)。

在RecurDyn中效果分析(EffectAnalysis)的DOE方法包括:

(1)Extended Plackctt-BurmanDesign:可以產(chǎn)生混合水平設(shè)計(jì)(2-,3-,4-水平);

(2)3-levelOrthogonalArrayDesign: 3水平正交矩陣設(shè)計(jì),從2?1000因素中生成 3水平正交矩陣;

(3)Level-BalancedDescriptiveDesign:水平平衡描述設(shè)計(jì),對(duì)于大規(guī)模問題可以 產(chǎn)生Strength-1正交矩陣。盡管不如Strength-2正交矩陣,但對(duì)于大規(guī)模問題非常有效。例如,對(duì)于10個(gè)水平20個(gè)因素,僅僅產(chǎn)生200個(gè)抽樣。

(4)Full Factorial Design:全因子設(shè)計(jì),經(jīng)典的DOE方法,僅適用于小模型。

(5)2-level Orthogonal Array Design: 2水平正交矩陣設(shè)計(jì),可從2?1023因素中產(chǎn)生2水平正交矩陣;

(6)Boses orthogonal Array Design:可以產(chǎn)生正交表,如 OA(q2,q+1,q, 2),其 中q是一個(gè)素?cái)?shù)(2, 3, 5, 7,11,13,17……)。在正交矩陣OA(n, k,q,t)中,n、k、q及t分別表示矩陣行數(shù)、列數(shù)、各列因素中最大值以及互相關(guān)系數(shù)。

本文選用Full Factorial Design方法進(jìn)行DOE研究,水平為5級(jí),試驗(yàn)次數(shù)共600 次,通過對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析,可以得出使轉(zhuǎn)向過程中轉(zhuǎn)向力矩均方根值最大化、最小化的四個(gè)變量組合如圖1所示,各個(gè)變量對(duì)其的影響分析如圖2所示,DV4的變化對(duì)其的影響最為顯著且方差最小,而DV3的變化對(duì)其影響最小,每個(gè)變量的各水平對(duì)方差影響不大;同理,得到使轉(zhuǎn)向過程中左右油缸速度差絕對(duì)值最大和最小的變量組合,和各個(gè)變量的對(duì)其的影響分析及方差分析,從中可以看出,DV1、DV2的變化對(duì)其影響較大,而DV4的變化對(duì)其影響最小;可以得到使轉(zhuǎn)向過程中左右油缸形成的力矩差絕對(duì)值最大和最小化的變量組合,DV1和DV2的變化對(duì)其目標(biāo)影響較大,且方差有小的變化,而DV4變化時(shí)目標(biāo)函數(shù)的方差變化很小。從結(jié)果中可以看出變量對(duì)油缸速度差和力矩差的影響趨勢(shì)相似。兩側(cè)油缸速度差與其形成的力矩差的相關(guān)性分析,可知由變量變化引起的速度差增大同樣會(huì)引起力矩差的變大。

二、優(yōu)化結(jié)果及分析

進(jìn)行收斂誤差項(xiàng)設(shè)置,可以對(duì)優(yōu)化目標(biāo)、等式約束和不等式約束分別進(jìn)行誤差設(shè)置,數(shù)值分別為1.e-10、l.e-5和l.e-5,設(shè)定最大迭代次數(shù)100步, 然后執(zhí)行計(jì)算。計(jì)算完成后可以通過ResultSheet選項(xiàng)卡查看目標(biāo)值的計(jì)算過程,如圖3所示,選擇SummarySheet選項(xiàng)卡,查看詳細(xì)信息,如圖4所示,優(yōu)化過程中采用的初始DOE方法是離散拉丁方設(shè)計(jì),元模型方法采用的協(xié)同克拉格法。

從Summary Sheet選項(xiàng)卡中可以看出優(yōu)化的性能指標(biāo)。可知優(yōu)化后轉(zhuǎn)向過程的

轉(zhuǎn)向力矩得均方根值為336.19KNm,此時(shí)的設(shè)計(jì)變量最優(yōu)值如表1所示,考慮到加工制造問題,應(yīng)對(duì)得到的變量值進(jìn)行圓整。

根據(jù)優(yōu)化后得到的圓整的變量值生成新的鉸接轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu),將其進(jìn)行仿真得到分析結(jié)果與原有的設(shè)計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,在轉(zhuǎn)向鉸點(diǎn)處加運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)速度函數(shù)IF(time-5: 5.5d,5.5d,-5.5d),表示在前5s時(shí)轉(zhuǎn)向角速度5.5°/s即向左轉(zhuǎn)向,在后5s時(shí)角速度 -5.5°/s即從左轉(zhuǎn)向極限位置向中間回正,在回正過程中產(chǎn)生的力矩大于轉(zhuǎn)向時(shí)產(chǎn)生的力矩,優(yōu)化后的機(jī)構(gòu)其轉(zhuǎn)向力矩和轉(zhuǎn)向回正力矩與原設(shè)計(jì)相比略有降低,最小值從275kNm下降到270kNm,僅降低了1.82%;在轉(zhuǎn)向回正過程中的左右油缸產(chǎn)生力矩差的絕對(duì)值大于轉(zhuǎn)向過程的,優(yōu)化后的機(jī)構(gòu)在整個(gè)運(yùn)動(dòng)過程中的力矩差的絕對(duì)值最大值變小,從67kNm下降到37kNm,降低了43.12%;另外,優(yōu)化后的左右油缸速度差與原設(shè)計(jì)相比有很大幅度的降低,從0.01m/s下降到0.005m/s,降低了50%,力矩差與速度差的降低對(duì)車輛轉(zhuǎn)向時(shí)的穩(wěn)定性有了很大的提高。

結(jié)束語:可見,經(jīng)過優(yōu)化后的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)性能有很大的提升。

基金項(xiàng)目:國家科技支撐計(jì)劃(2015BAK06B03) 。

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