復雜煤層條件下采煤機破煤過程的可靠性研究

(1.遼寧工程技術大學 機械工程學院，遼寧 阜新 123000； 2.中鐵電氣工業有限公司保定鐵道變壓器分公司，河北 保定 071051)

采煤機是綜采工作面最重要的設備之一，其螺旋滾筒作為采煤機的工作機構，承擔著破煤和裝煤兩大任務。截割性能優良的螺旋滾筒對于提高煤炭開采效率至關重要[1]。目前，許多專家學者建立了復雜煤層條件下螺旋滾筒的力學模型，給出了復雜煤層下采煤機滾筒載荷的模擬算法[2-5]；對截割單一賦存條件下煤層和均勻性質煤體的過程進行了數值模擬，并得到了螺旋滾筒結構參數與運動參數對采煤機截割性能的影響[6-9]，對螺旋滾筒的研究提供了指導意義。但利用理論公式計算螺旋滾筒外載荷時，人為對各參數的取值會帶來誤差，本文所述方法能將復雜煤層條件下螺旋滾筒的破煤過程可視化，并且直接得到截割對象由煤到巖變化時截齒與煤巖耦合模型的應力云圖，通過獲取的復雜煤層條件下螺旋滾筒的外載荷加載到動力學仿真軟件中對采煤機整機進行可靠性研究十分必要。通過神經網絡與虛擬樣機技術的結合[10-12]，運用動力學仿真軟件獲得采煤機關鍵零件的等效應力值作為神經網絡數據樣本對其進行學習訓練，以獲得高精度低誤差的采煤機設計參數，更高效、準確地找到可使采煤機可靠性到達最優的牽引速度。

1 有限元模型的建立

1.1 三維實體模型的建立及網格劃分

以某型薄煤層采煤機滾筒為研究對象，部分設計參數為：滾筒直徑為800 mm，截割深度為600 mm，轉速為80 r/min。為便于研究螺旋滾筒的截煤效果，煤壁模型假設已經截割出與滾筒外包絡面形同的自由面，以兗州煤業集團楊村礦17層煤為工程對象，石灰巖夾矸1～2層，厚度0.2～1.26 m，平均厚度為0.7 m。根據含夾矸煤層的特點，建立被截割厚度為0.7 m巖石的煤巖耦合模型，為縮短仿真時間，在保證煤巖良好的破碎效果下，將螺旋滾筒的筒轂、螺旋葉片、齒座、端盤等建成一體，截齒由硬質合金頭、齒體組成。利用Pro/E軟件對采煤機零件滾筒和采煤機整體進行三維實體建模，再將這些模型在軟件中進行整合并進行虛擬裝配，利用軟件接口將其導入到ANSYS中。煤巖耦合模型均采用八節點SOLID164單元，為了更符合實際煤層和仿真的需要，煤與夾矸接觸表面需要分區域劃分。由于螺旋滾筒結構復雜，采用四面體自由劃分，控制好網格的疏密，截齒形狀相對螺旋滾筒簡單，為了更好地分析截齒載荷特性和可靠性，要盡量劃分出高質量的網格。可人為進行線切割、連接等操作，采用映射和掃掠的方式對合金頭和齒柄進行網格劃分，劃分好的有限元模型如圖1所示。

圖1 有限元模型

1.2 煤巖參數的測定

綜合煤巖的破碎特點及本構關系，煤壁模型定義成LS-DYNA中的*MAT-DRUCKE-PRAGER材料模型，材料失效用關鍵字*MAT_ADD_EROSION定義，煤巖參數準確與否直接影響著仿真結果的可靠性，需要對兗州煤業集團楊村礦17層煤巖所取得煤礦試樣進行標準化測試得出其煤巖的物理力學性質，根據煤巖割理形態，選擇DQ-1型巖石切割機將煤巖平行切割為近似長方形，通過切割得到的煤巖試樣進行試驗，主要開展硬度塑性系數試驗、煤巖單軸、三軸抗壓、抗拉強度測試，將WDW-100E型微機控制電子試驗機，結合到計算機上，測試切割試樣的不同方向的力學參數，包括單軸抗壓強度、三軸抗壓強度、彈性模量和泊松比等，以及物理性質參數。通過試驗得到試樣系數從而得到此煤巖的各項參數。夾矸煤樣本及部分測試系統，如圖2所示。煤巖體材料參數如表1所示，螺旋滾筒材料參數如表2所示。

圖2 夾矸煤樣本及部分測試系統

材料名稱密度/kg·m-3彈性模量/MPa泊松比μ凝聚力/MPa內摩擦角/(°)抗壓強度/MPa堅固系數f煤1.32e341120.231.45585.231.9夾矸2.40e376700.211.53842.75.4

表2 螺旋滾筒材料參數

1.3 煤巖耦合模型的實現

采用關鍵字*CNSTRND_TIEBREAK來定義煤壁與頂板巖石的固連失效。對于滾筒的材料類型的選擇，為了研究復雜煤層賦存條件下滾筒截割性能及其動力傳遞規律，筒轂、葉片、端盤、齒座、截齒材料類型均為*MAT_ELASTIC彈性體模型；而方頭只起到固定作用，并未參與破煤，因此可選為*MAT_RIGID剛性體材料。合金頭與齒體、齒座與筒轂之間分別利用關鍵字*CNSTRND_SPOTWELD定義焊點連接。齒座與齒柄通過關鍵字*CONSTRAINED_EXTRA_NODES_SET連接。本次仿真螺旋滾筒需要施加進給運動和轉動(X正向為進給方向，沿Z旋轉，Y的負向為重力方向)。按照表3對滾筒的有限元模型加載。對接觸和輸出文件參數進行設置，保存成K文件，最后調入LS-DYNA/SOLVER進行求解。

表3 截割工況

2 數值模擬結果分析

2.1 煤巖塑性域分析

以截割頂板煤巖耦合模型為例，對煤巖的塑性域進行研究，截割過程中煤巖應力云圖及塑性區域分布如圖3所示。由圖3(a)可以得到，葉片上的一個截齒開始與煤巖接觸，使煤巖發生塑性變形，單個截齒所接觸的煤巖單元的塑性域很小，當接觸力達到其抗壓強度時，煤炭局部單元開始被壓碎破壞，即煤炭應力達到5.2 MPa出現崩落；由圖3(b)可以得到，葉片上一個截齒正好截割到煤巖混合界面，煤巖應力突然達到55.4 MPa(巖石抗壓強度為52 MPa)，應變區域面積很大，說明在煤巖混合界面附近的單元出現明顯的破碎崩落；隨著滾筒的旋轉與前進，與煤巖接觸的截齒數量不斷增加。圖3(c)可以得到，有將近10個截齒參與截割煤巖，煤-巖耦合區域應變面積很大，說明除與截齒接觸部分的單元產生大量崩落外，同時煤巖界面附近單元也產生局部破碎失效；通過觀察整個截割過程，截割處于穩定狀態，煤巖塑性域在不斷增大并形成帶狀分布，并充滿了煤巖模型的內表面。

2.2 螺旋滾筒工作載荷分析

在輸出的二進制文件中可查看螺旋滾筒的載荷譜，由于篇幅有限只選取了工況2、5、8進行說明，3種工況載荷曲線如圖4所示。由圖4分析可得，從載荷曲線整體變化趨勢來看，截齒破煤過程是小碎屑煤粉崩落與大塊煤屑從煤巖體上交替崩落的過程。在各自崩落之間的時間內，隨著截齒的運動，同時壓碎接觸處的煤巖，壓碎瞬間使切削力增大，而隨著小塊碎屑的崩落，產生大塊煤屑并排出，這將使切削力驟降，進而產生了非線性載荷。這個結論與經典的破煤理論是一致的，因此也證實了模擬結果的可靠性。載荷滾筒所受的三向力數值關系是：3種工況均為截割阻力(Z向)最大，其次是牽引阻力(X向)，側向力(Y方向)最小。但是在截割底板工況中則表現出牽引阻力最大，其次是截割阻力，側向力最小。這是由于截割底板時，滾筒在X向上受力增大，即牽引方向上載荷變大，再加上滾筒有一定臥底量，導致其牽引方向上的摩擦阻力變大。在3種工況中，同時截割頂、底板工況三向力及合力都是最大值，這是由于截割頂、底板，單位時間內參與截割巖石的截齒增多，截齒受力變大，截齒磨損較嚴重。由3種工況的合力可知截割頂板時的合力與截割底板的合力相加不等于截割頂底板的合力，說明這3種工況沒有直接聯系。雖然同時截割頂底板工況的載荷均值最大，但是三向力及合力的波動系數均小于其他3個工況。這是由于截割頂底板時，滾筒在頂部和底部均收到強烈載荷，形成平衡，從而使載荷波動變小。

圖3 煤巖應力云圖

圖4 不同工況下螺旋滾筒的瞬時載荷

3 采煤機關鍵零件可靠性分析

3.1 螺旋滾筒可靠性分析

圖5、圖6所示分別為合金頭與齒體截割煤巖時應力分布。在圖5中能看出，齒尖的局部接觸區域集中體現了合金頭的最大應力，在前刀面及其兩側其應力呈現非對稱性分布，體現了合金頭呈現非對稱性磨損，因此表明合金頭以磨損失效為主。由于長期處于高應力狀態下，使得合金頭在截割過程中迅速磨鈍，截齒磨鈍后會大幅度地增加其工作機構的截割阻力，使得采煤機整機的工作性能受到影響。前刀面兩側所受應力明顯比位于齒尖處所受應力小。在圖6中，齒體應力值遠遠小于合金頭的應力值，并且其高應力基本集中于其頂端及前刃面、齒柄頭部的軸肩處。但是壓力波動不同，在齒體錐段前刃面的應力波動比較平穩；在齒柄頭部的軸肩處波動比較大，齒體有可能由于應力過大發生斷裂。由表4可知，工況9中齒體以及合金頭受到的應力最大，這是由于此工況同時截割頂、底板，參與截割巖石的截齒在單位時間內增多，同時受到的載荷變大，進而導致截齒的應力變大，并且隨著牽引速度的增加，參與截割截齒的齒體和合金頭的應力都有不同幅度的上升。

螺旋滾筒在截割煤巖時的應力分布如圖7所示。螺旋滾筒上的應力主要集中于工作截齒的齒座根部，并且端盤上齒座受到的應力明顯大于葉片上齒座受到應力，截割巖石的截齒齒座大于其他工作截齒齒座的應力，并且螺旋滾筒上其他部位的應力遠小于工作截齒的齒座根部的應力。齒座與截齒受到的應力變化規律很相似，這主要是由于截齒齒座本身結構所決定，同時體現了截齒齒座的根部是滾筒上的薄弱位置。因此，齒座根部容易以損傷、破壞斷裂等失效形式出現問題。

圖5 合金頭的應力

圖6 齒體的應力

工況合金頭應力值σ/MPa合金頭安全系數齒體應力值σ/MPa齒體安全系數11119.571.877765.482.54721209.561.723812.572.32331321.831.598872.302.09841161.431.799789.051.86551271.121.560837.581.73861411.871.478884.671.30171261.211.694854.511.76381371.541.572905.841.49791489.611.316951.041.208

3.2 采煤機搖臂殼體及輸出軸可靠性

3.2.1 剛柔耦合模型的建立

利用三維建模軟件Pro/E建立采煤機完整三維模型，為確保模型裝配的準確性，并對整機模型進行干涉檢查。再將模型通過Mechanism/Pro接口軟件導入到ADAMS中，并添加零件相關的DOF約束和設置零件密度、材料等，同時運行ADAMS軟件完成柔性件替換，以及通過ANSYS軟件完成中性(mnf)文件的建立，最后驗證冗余約束是否存在于模型之中。動態載荷通過LS_DYNA軟件仿真得到并將數據樣條曲線以TXT文本形式導入到ADAMS中進行加載，再設置仿真參數，完成仿真計算。如圖8是采煤機整機剛柔耦合虛擬樣機模型。

圖7 齒座與葉片的應力云圖分布

圖8 采煤機剛柔耦合虛擬樣機模型

3.2.2 殼體及行星架的可靠性分析

由表5可得，工況9采煤機搖臂殼體受到應力值最大，這是由于同時截割頂底板時采煤機所受的牽引阻力和截割阻力最大，致使采煤機殼體受到的負載變大，并且隨著牽引速度的增加，搖臂殼體應力均有不同程度的增加。由圖9可見，采煤機在截割煤壁過程中，截割部殼體位于截割部殼體與調高油缸相連接的下耳處，同時在上耳附近處及電機軸的下部開口處應力值也較大。這是由于滾筒截割過程中，其所受軸向力過大，導致在耳部連接處呈現應力集中現象。

圖9 截割部殼體應力分布云圖

工況殼體應力值σ/MPa殼體安全系數行星架應力值σ/MPa行星架安全系數1125.973.751304.342.8102136.283.508313.812.7363140.403.172330.962.5414151.832.594318.272.6505164.022.330334.122.4216173.312.228346.082.3777196.142.107339.672.4108210.981.764368.952.3459246.721.692389.162.217

由表5可得，工況9截割部行星機構所受的應力最大，這是由于同時截割頂底板時采煤機所受的截割阻力最大導致采煤機截割部行星機構所受的轉矩變大，并且隨著牽引速度的增加，搖臂殼體應力均有不同程度的增加。由圖10可見，截割部行星架在截割過程中的高應力區域主要位于行星架與行星軸連接處和輸出端花鍵根部；同時，行星架花鍵處的主應力明顯大于其他部位的主應力。在截割煤巖時產生的沖擊載荷不僅使得行星架承受較大扭矩，而且會造成行星輪的承載結構行星軸受力較為惡劣。

圖10 截割部行星架主應力分布云圖

3.3 基于神經網絡的可靠性預測

當采煤機牽引速度發生變化時，參與截割截齒的切削厚度在單位時間內將產生變化，進而截齒受到的載荷發生改變，然后滾筒的受力也會產生變化，并影響了采煤機截割部行星架及殼體的應力，因此牽引速度的變化對采煤機關鍵零件可靠性有重要作用，必須找到牽引速度的最佳值。

Elman神經網絡相較于前向型神經網絡具有可適應時變性的特點。在每次迭代進行中，誤差可被反向傳播以確保每次迭代的精度，Elman神經網絡模型如圖11所示。

Elman神經網絡在非線性狀態空間的表示：

y(k)=g(w3x(k))
x(k)=f(w1xc(k-1)+w2u(k-1))
xc(k)=x(k-1)

圖11 Elman神經網絡模型圖

式中,y(k)為m維輸出節點向量；x(k)為n維隱含層的節點單元向量；u(k-1)為r維輸入向量；xc(k-1)為n維反饋狀態向量；w1為隱含層到輸出層的連接權值；w2為輸入層到隱含層的連接權值；w3為連接層到隱含層的連接權值；g(k)為輸出神經元傳遞函數，是隱含層的輸出線性組合；f(k)為隱含層神經元傳遞函數。

Elman神經網絡的誤差計算為誤差平方和函數，其表達式為

基于采煤機虛擬樣機剛柔耦合仿真，得到不同牽引速度下截割部行星架及截齒的等效應力，以截割部行星架及截齒的等效應力作為神經網絡的輸入量X1=(x1，x2)，牽引速度為輸出量Y1=(y1)，建立應力與牽引速度的映射關系。

通過虛擬樣機剛柔耦合仿真得到的樣本，在Matlab中設計Elman神經網絡程序，學習率設置為0.01，設置目標誤差為1e-10，反饋層設置為tansing神經元，輸出層為purelin神經元。經過Elman神經網絡預測，截割頂板工況采煤機牽引速度為輸出量的誤差、梯度和學習率如圖12所示。

圖12 均方誤差、梯度以及學習率圖

由圖12可得，迭代92次后測試精度達到6.87384e-6，梯度為5.37218e-04，學習率達到0.0054681，截割頂板工況最優牽引速度為3.01175 m/min，根據實際工況要求選取最優牽引速度為3.0 m/min。同理，截割底板工況迭代104次后測試精度達到6.95347e-6，梯度為5.23657e-04，學習率達到0.005513，截割底板工況最優牽引速度為2.85071 m/min，根據實際工況要求選取最優牽引速度為2.8 m/min；截割頂底板工況迭代116次后測試精度達到6.97422e-6，梯度為5.26384e-04，學習率達到0.005597，截割頂板工況最優牽引速度為2.63182 m/min，根據實際工況要求選取最優牽引速度為2.6 m/min。

4 結束語

本文所述方法能將復雜煤層條件下螺旋滾筒的破煤過程可視化，并且直接得到截割對象由煤到巖變化時截齒與煤巖耦合模型的應力云圖，為獲取復雜煤層條件下螺旋滾筒的外載荷提供了新的途徑。基于虛擬樣機技術與神經網絡相結合的仿真結果，截割頂板工況最優牽引速度為3.0 m/min，截割底板工況最優牽引速度為2.85 m/min，其結果為采煤機的設計與優化提供參考。