高速列車軸箱體強度分析及結構優化

張　濤，李　超，薛　海

(蘭州交通大學 機電工程學院，蘭州　730070)

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高速列車軸箱體強度分析及結構優化

張濤，李超，薛海

(蘭州交通大學 機電工程學院，蘭州730070)

摘要：針對高速列車車輛零部件的安全性能要求逐步提高的問題，以高速列車轉向架關鍵部件軸箱體為例，利用ANSYS Workbench軟件對其進行靜強度分析。基于靜強度分析結果采用臨界面法Brown-Miller模型對軸箱體進行疲勞壽命預測，最后采用變密度法對軸箱體進行優化設計，實現軸箱體的輕量化設計。

關鍵詞：結構優化；Brown-Miller模型；疲勞壽命；軸箱體；高速列車

隨著動車組運營速度的提高，轉向架各零部件的工作環境越來越惡劣，導致其載荷情況復雜，疲勞失效頻發，影響行車安全。特別是轉向架定位軸箱體，作為轉向架重要的承載部件和運動形式轉換關節，其強度性能至關重要。由于定位軸箱體屬于鑄件，在成形過程中很容易產生縮松、縮孔等組織缺陷，在后期檢修過程中多次發現軸箱體出現裂紋[1]。因此，本文以某型動車組轉向架定位軸箱體為研究對象，對其進行強度分析并進行壽命預測，為軸箱體制定合理的檢修周期。同時依據強度分析的結果對其進行結構優化，實現軸箱體的輕量化設計。

1相關理論基礎

1.1軸箱體結構及承載特點

動車組常用的定位方式有拉板式、拉桿式和軸箱體式等，本文選取軸箱體式定位方式。

動車組運行過程中，垂向力、縱向力和橫向力的傳遞路線上都要經過軸箱體結構[2]。因此，軸箱體疲勞壽命預測屬于多軸疲勞問題。

圖1　軸箱體式定位結構

1.2疲勞分析方法

目前，多軸疲勞損傷模型有3類[3]：① 復雜應力狀態下靜態屈服理論向疲勞理論的延伸；② 基于能量的方法；③ “臨界面”法。Findely最早提出臨界面概念，Mcdiarmid和Brown-Miller等對其進行了深入研究。臨界面法疲勞損傷模型有正應變模型、Brown-Miller模型、Bannantine模型和Wang-Brown模型等。Brown-Miller模型同時考慮了剪應變和正應變，并且也比較適合大多數金屬[4]。因此，本文選用臨界面法Brown-Miller模型進行疲勞壽命預測分析。

考慮到平均應力影響，利用Morrow公式對Brown-Miller模型進行平均應力修正，修正后可表示為[5]：

(1)

2軸箱體靜強度分析

2.1載荷依據及約束條件

軸箱體強度校核通常借鑒構架相關試驗標準，肖守訥[6]通過把EN13749∶2005標準與BSEN12082∶1998、UIC515-5∶1994軸箱試驗標準進行對比，得出EN13749更適合軸箱體強度校核。因此，本文選用EN13749∶2005進行相關載荷推導。

根據實際對軸箱體進行強度試驗情況，按照圖2對軸箱體添加相關邊界條件。

圖2　軸箱體邊界條件示意圖

2.2軸箱體有限元模型

首先建立軸箱體剛性節點整體模型，在橡膠節點處進行填充處理。其次，軸箱體結構采用四面體網格進行劃分，單元大小為10mm。仿真軸采用六面體網格，單元大小為30mm。共有247 863 個節點，148 337個單元，如圖3所示。

圖3　軸箱體整體有限元模型

2.3靜強度分析結果

利用ANSYSWorkbench軟件對軸箱體結構進行靜強度分析，得到相關應力分布，見圖4。由圖4可知：最大Von-Mises應力值為230.39MPa，小于材料屈服極限271MPa，軸箱體結構強度符合要求[7]。

圖4　軸箱體應力云圖

3軸箱體結構疲勞壽命預測

疲勞壽命分析的思路是：以有限元分析的應力應變結果為基礎，結合軸箱體材料JISH4140A7050FD-T74的S-N曲線，應用疲勞理論計算零部件的疲勞壽命分布和安全系數分布。疲勞壽命分析載荷譜主要由參考文獻[8-9]來確定。

利用Fe-Safe軟件進行分析計算，得到軸箱體結構疲勞壽命分布和安全系數分布，見圖5、6。

圖5　軸箱體疲勞壽命估算結果

圖6　軸箱體安全系數分布圖

軸箱體的應力薄弱部位見圖5中局部放大圖。軸箱體最小疲勞壽命約為10e7.249次，約為1 774萬次，高于標準EN13749∶2005規定的1 200萬次，軸箱體的疲勞強度滿足設計要求。

4軸箱體結構優化

根據軸箱體靜強度和疲勞壽命分析結果，采用結構優化中的拓撲優化的方式對軸箱體進行結構優化，達到輕量化設計。

4.1拓撲優化數學模型

本節基于變密度法對軸箱體進行拓撲優化設計，以應變最小作為目標函數，以材料體積分數上限和應力值為約束條件，設計變量為單元密度。其數學模型如下：

式中，C為應變能；F為外載荷矢量；D為位移矢量；V為充滿材料的體積；V0為設計區域體積；V1單元密度小于xmin的材料體積； f為剩余材料百分比； xi為設計變量；xmax和xmin為單元密度的上下限。

4.2軸箱體拓撲優化

利用三維軟件對軸箱體進行結構簡化，建立軸箱體拓撲優化有限元模型，如圖7所示。設計區域Ⅰ、Ⅱ分別使用脫模約束[10]，設置體積上限為0.3及0.5、最大應力230.39MPa為約束條件。

圖7　軸箱體拓撲優化有限元模型

將以上定義的拓撲優化模型導入Hypermesh/Optistruct模塊進行計算，經過19次迭代最終收斂，密度云圖見圖8。

圖8　優化后軸箱體材料密度云圖

利用OSSmooth模塊輸出STL格式幾何模型，并對其進行人工處理最終得到軸箱體新結構。新結構和原結構相比，新結構設計區域Ⅰ的箱型壁厚減小，同時在箱體內多了一條斜拉筋板，其結構如圖9(a)所示。新結構設計區域Ⅱ沿徑向尺寸也減小，周向靠外側有兩條加強筋，靠近彈簧座的位置，也有兩條斜拉筋板。其結果如圖9(b)所示。

圖9　軸箱體優化后結構

4.3優化結構強度驗證

建立優化后軸箱體整體有限元模型，導入ANSYSWorkbench軟件進行強度分析。仿真結果顯示：優化后的結構最大應力為221.08MPa，比優化前降低4.04%；優化后軸箱體質量為62.73kg，較原結構的68.50kg降低了8.43%。由此可知：經過拓撲優化設計，后軸箱體實現了輕量化目標，為實際生產帶來顯著的經濟效益。

5結論

1) 軸箱體最大Von-Mises應力為230.39MPa，小于材料屈服極限，滿足靜強度使用要求。

2) 軸箱體最小壽命為1 774萬次，高于標準EN13749∶2005規定的1 200萬次，疲勞強度滿足設計要求。

3) 通過對軸箱體進行拓撲優化設計，不僅使受力情況得到改善，質量較原結構也降低了8.43%，實現了輕量化設計。

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[8]高磊,鄔平波.高速動車組軸箱靜強度疲勞強度試驗載荷的確定[J].機械,2014,41(9):1-4.

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[10]李楚琳,張勝蘭,馮櫻,等.HyperWorks分析應用實例[M].北京:機械工業出版社,2008.

(責任編輯楊文青)

Strength Analysis and Structural Optimization of Bogie Axle Box for Highspeed Train

ZHANG Tao, LI Chao, XUE Hai

(School of Mechatronic Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China)

Abstract:With the problem that the requirement of high-speed train is improved constantly, we selected axle box of key component of highspeed train as the research object. Static strength analysis was carried out with the ANSYS Workbench software. Furthermore, based on static strength analysis, the fatigue life of axle box was estimated using Brown-Miller criterion with assessment. Finally, topological optimization design was made for the axle box basis of the artificial materials method to achieve its lightweight design.

Key words:structural optimization; Brown-Miller criterion; fatigue life; axle box; highspeed train

收稿日期：2016-03-11

基金項目：蘭州交通大學青年基金(2014020)

作者簡介：張濤(1985—)，男，甘肅白銀人，博士研究生，主要從事車輛零部件疲勞可靠性設計研究。

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.06.003

中圖分類號：U270.12

文獻標識碼：A

文章編號：1674-8425(2016)06-0013-04

引用格式：張濤，李超，薛海.高速列車軸箱體強度分析及結構優化[J].重慶理工大學學報(自然科學)，2016(6):13-16.

Citation format：ZHANG Tao, LI Chao, XUE Hai.Strength Analysis and Structural Optimization of Bogie Axle Box for Highspeed Train[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(6):13-16.