白彥超,伊召鋒,劉東亮,楊軍永
(1.中車唐山機車車輛有限公司 技術研究中心,河北 唐山 063035;2.北京安懷信科技股份有限公司 產品研發部,北京 100024)
鐵路客車作為一種快捷和重要的交通運輸工具,其安全性備受關注。車體鋼結構是車體的主要承載部分,也是車輛中安裝與連接其它部件的基礎,車體結構設計不僅要滿足車輛總體布置的要求,為乘客提供良好的乘坐環境,而且要求車體鋼結構具有足夠的強度和剛度,滿足相關技術標準,以確保車輛在任何工作狀態下安全可靠[1]。
目前,25型客車為160km/h以下鐵路客車的主力成熟車型,25型客車主要包括25G和25T兩種車型,同一車型又有硬座、硬臥、軟臥、餐車、發電車、行李車等多個車種。由于不同的客戶需求,25型客車經常進行適應性改動,涉及到車體結構的改動基本上都需要進行強度分析。
由于有限元分析具有精度高、成本低和可重復等優點,一直以來在鐵路客車車體設計中廣泛應用。有限元分析過程分為三個階段:模型前處理、有限元計算、模型后處理。有限元分析各階段所用時間的(40~45)%用于模型的建立和數據輸入(即前處理)[2]。對于鐵路客車車體而言,前處理更是占到整個有限元分析工作量的(70~80)%。因此,如何提高25型客車車體有限元模型前處理效率顯得尤為重要。
25型客車車體為全鋼焊接結構,由底架、側墻、車頂和端墻等四部分構成,如圖1所示。在側墻、端墻、車頂鋼骨架外面,在底架鋼骨架的上面分別焊有側墻板、端墻板、車頂板、縱向波紋地板及平地板,形成一個上部帶圓弧,下部為矩形的封閉殼體,俗稱薄壁筒形車體結構[3]。

圖1 25型客車車體結構Fig.1 Structure of 25 Type Passenger Train Car Body
25型客車車體結構主體為板梁結構,有限元網格通常處理成板殼單元。板殼單元的有限元模型有兩種處理方法,一是先建立結構的面模型,然后在面模型基礎上進行網格劃分;二是根據結構特點直接進行板殼單元的創建。鐵路客車車體結構復雜,整車板殼單元數量級一般至少在10萬左右。考慮到幾何模型便于追溯和修改,行業內常用第一種方法創建客車車體有限元模型。目前,鐵路客車車體面模型的建立一般采用以下三種方法。
實體抽中面法利用三維CAD軟件建立車體實體模型,然后導入到有限元前處理軟件中,應用“抽中面”功能,將實體模型轉化為面模型。該方法抽中面操作非常繁瑣、容易出錯,中面修復不合理容易影響模型的網格劃分質量。
該方法在有限元前處理軟件中,通過點、線、面的拉伸、復制、旋轉等功能,直接進行車體面模型的創建工作。直接建模法建模效率低下,模型可修改性差。
為提高客車車體幾何模型的建模效率,有文獻采用APDL語言進行ANSYS求解器參數化建模[4],針對車體結構編寫相應的宏文件進行批處理,以APDL參數化建模處理為主,界面操作為輔。上述建模方式一般只建立半車模型,且并不適用于ABAQUS的求解計算,在25型客車車體設計中很少采用。
應用前兩種建模方法完成一個鐵路客車車體的幾何模型一般需3周左右,進行網格劃分和邊界條件施加大約1周左右,因此,完成可提交計算的有限元模型大約1個月。而且,基于上述方法創建的幾何模型重用性差,幾乎不能供以后的車體建模使用。一直以來車體有限元建模成為制約25型客車設計周期的一個技術瓶頸。
為滿足鐵路客運市場發展的需求,25型客車開展了模塊化設計[5]。模塊化是指模塊結構標準化及模塊接口標準化[6]。25型客車同一車種的車體結構由不同層級的組件構成,最小結構單元為梁、柱等零件,梁柱型式為標準的型鋼或壓制型材,不同車種和車型之間相同層級的組件基本為相同或相似結構,且接口型式相同。
根據25型鐵路客車車體結構的模塊化特點,擬構建模塊化和參數化的車體幾何模型庫,同時開發流程化的車體仿真模板,在模型庫和仿真模板基礎上集成管理功能開發25型客車車體參數化仿真系統,系統采用三層架構開發,系統架構,如圖2所示。
應用該系統從模型庫中選取合適的模塊,通過模塊內部幾何參數變化和模塊間接口參數匹配快速生成不同客戶化需求的25型客車產品的車體幾何模型,并通過仿真模板進行有限元網格劃分,生成ANSYS和ABAQUS兩種求解器所需的前處理網格模型。

圖2 25型客車車體參數化仿真系統架構Fig.2 System Architecture of 25 Type Passenger Train Car Body Parameterization Simulation System
針對25G型和25T型客車進行車體結構譜系梳理,以25型客車車型和車種為行,以一級模塊型式為列構建25型客車車體結構譜系,如表1所示。從表中可以整理出車體一級模塊的型式和數量,以此作為確定25型客車車體幾何模型庫架構的依據。

表1 25型客車車體結構譜系構成Tab.1 Pedigree Structure of 25 Type Passenger Train Car Body
3.3.1 模型庫架構搭建
25型客車車體幾何模型庫分為底架、側墻、端墻和車頂四個一級子模型庫,各子模型庫通過裝配關系組成車體模型庫。按照車體結構譜系化梳理思路可以確定二級模塊的型式和數量,以此類推直到確定出最小模塊(基礎模型)的型式和數量。
3.3.2 參數化建模
基于Pro/E創建基礎模型,利用Pro/E骨架模型的“發布、復制幾何方式實現設計意圖自頂向下傳遞,創建多層骨架體系結構,進而達到整車設計參數傳遞以及各部件模型之間的設計關聯[7]。為滿足有限元建模的需要,通過模型數列定制功能對基礎模型屬性信息進行定義,主要包括材料、板厚、連接、重疊和載荷等信息。
仿真模板是一種將仿真分析流程、標準和經驗封裝在有限元仿真軟件或前后處理軟件的仿真平臺。在軌道車輛行業應用一般是基于HyperWorks和ANSYS針對成熟的部件結構進行開發[8-9]。25型客車車體仿真模板基于TCL編程語言對HyperMesh軟件進行二次開發,將TB1335-1996[10]和車體前處理流程封裝在HyperMesh軟件中。
25型客車車體結構參數化仿真系統采用中文圖形化操作界面,基于C/S系統架構模式,選擇.NET作為開發平臺。用Microsoft.NET框架開發的產品有限元分析平臺不僅安全、可靠、具有高的可擴展性,而且便于網絡服務的建立、部署及其不斷發展[11]。
25型客車車體參數化仿真系統界面,如圖3所示。系統包括任務管理、項目管理、參數化模型管理、仿真分析模板管理、材料管理、用戶管理和權限管理等功能模塊。

圖3 25型客車車體參數化仿真系統界面Fig.3 Interface of 25 Type Passenger Train Car Body Parameterization Simulation System
參數化模型庫存儲著25G型和25T型客車各級模塊的幾何模型,為便于仿真工程師對車體結構有所參考,模型庫程中創建了25G和25T型客車共11個車種的預配置車體模型供調用。
在“仿真分析模板管理”中調用仿真模板,可對車體幾何模型依次進行幾何清理、網格劃分、創建材料、創建屬性、模型檢查、邊界和工況定義及求解計算等任務,任務執行過程都可人工參與和手動調整。仿真模板界面,如圖4所示。

圖4 仿真模板界面Fig.4 Interface of Simulation Template
160km/h動力集中動車組為中國鐵路總公司組織研制的新一代鐵路客車車型,為驗證動車組拖車車體的結構安全性,應用25型客車車體參數化仿真系統和ANSYS軟件對其進行了建模計算,同時對車體有限元模型精度進行了對比測試。
5.2.1 幾何模型建立
通過對160km/h動車組拖車車體進行結構分析,發現該車底架、車頂、端墻均與25G硬座車對應的結構相似,因此可通過25型客車車體模型庫中相應模塊參數化變形實現,側墻結構可以通過增加乙型立柱側墻模塊實現。幾何模型建立過程具體如下:(1)新建乙型立柱側墻模塊,命名為T12_CQ并導入模型庫;(2)調用模型庫中預配置的25G硬座車車體為原型,并變換側墻模塊為T12_CQ,160km/h動車組拖車車體模塊選用,如表2所示。(3)通過各模塊內參數化變化,實現由25G硬座車到160km/h動力集中動車組拖車車體的變化;(4)將配置好的160km/h動力集中動車組拖車車體組件重新命名,導入模型庫。

表2 160km/h動車組拖車車體模塊選用表Tab.2 Module Choice Table of 160km/h DMU Trail Car Body
5.2.2 有限元模型建立
通過系統調用仿真模板建立了160km/h動力集中動車組拖車車體有限元模型,如圖5所示。為保證計算精度,有限元模型以四邊形薄殼單元為主,三角形薄殼單元為輔。車體有限元模型單元總數543821,節點總數532836。
經ANSYS軟件計算,160km/h動力集中動車組拖車車體各工況靜強度均滿足TB1335-1996標準要求;車體邊梁相當彎曲剛度 EJ為 4.2×109N·m2,大于 1.8×109N·m2,滿足 TB1335-1996 標準要求。

圖5 拖車車體有限元模型Fig.5 FEM Model of Trail Car Body
160km/h動力集中動車組拖車案例應用表明:(1)基于25型客車車體幾何模型庫,通過適應性改動可生成對應改型產品的車體幾何模型,提高了車體模型的重用性。(2)應用25型客車車體參數化仿真系統,使車體有限元建模周期縮短為1周左右,極大提高了有限元模型前處理效率。(3)經過對比測試,基于25型客車車體參數化仿真系統建立的車體有限元模型,其仿真計算結果與直接建模的仿真計算結果一致,滿足精度要求。
25型客車車體參數化仿真系統基于25型客車開發,也為其它車型開發類似系統提供了依據和參考。
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