偏心擺式飛剪機剪切過程的機械參數優化設計

牟宏昌

四川九洲電器集團有限公司,重慶 621000

0 引言

隨著各行業機械化水平的不斷提升,優化機械參數成為提升機械化水平的重點,偏心擺式飛剪機一般用于板材生產,尤其是連續的板材生產過程中,連續式板材生產中需要固定尺寸,保證剪切過程的完整性和均勻性,避免出現拉鋼或者堆鋼現象。通過對偏心擺式飛剪機運動軌跡進行優化,確保優化后的飛剪機整體結構與軋件剪切過程完全匹配,這是滿足軋件剪切需求的關鍵條件。

1 偏心擺式飛剪機工作原理

在軋鋼生產過程中,飛剪機是常見的設備,飛剪機能夠將運動中的軋件橫向剪短,對提升軋件的工藝水平有著重要價值。從剪刃接觸鋼坯開始,直到鋼坯被剪斷為止,這個過程的運動軌跡要合理高效,才能滿足軋件剪切的要求,提升軋件的剪切質量[1]。本文選擇的偏心擺式飛剪機有2個自由度,結構為七桿結構,刀架桿、剪刃的運動軌跡與普通七桿結構一致,剪刃分為K和A,鋼坯在進入剪切區域后,在剪刃的相對運動下,運行中的軋件被橫向剪斷,剪刃K和剪刃A在運動中既有相對移動下的剪切動作,也有水平方向的運動軌跡[2]。

在剪切過程中,需要遵循3個要點:剪刃K和剪刃A的運動軌跡要有重合度,才能將軋件剪斷;剪切過程需要減少剪刃K和剪刃A的阻力,避免剪刃K和剪刃A相互干擾,因此需要剪刃K和剪刃A垂直于軋件后進行剪切,這個過程中,刀架桿與軋件呈現垂直關系;剪切過程中,剪刃K和剪刃A水平方向的速度要均勻,與軋件的運行速度保持一致。偏心擺式飛剪機剪切過程的參數要滿足這3個要點,因此需要針對參數進行優化設計,運用模型得到實際符合要求的參數值。

2 優化方法

2.1 優化設計

選擇基本桿組子函數法和ADAMSView中的DOT2優化工具,從剪刃重合度、剪刃與鋼板位置角以及剪刃水平速度3個要點中設立目標函數,使參數設計能夠與工藝要求保持一致,最終達到機械參數優化設計的生產目標,提升偏心擺式飛剪機的剪切性能和質量。

2.2 運用基本桿組子函數法的優化方法

2.2.1 選擇變量

本次建模中所選的變量有飛剪機剪切結構中的桿長,剪切結構固定架的坐標,曲柄的初始角度,具體參數如表1所示,設計變量x1～x11為桿長的變化,結構參數中,L01D～LFX為曲柄的角度變化,X0、Y0、θ為固定架的坐標變化。

表1 設計變量與結構參數

2.2.2 設立目標函數

根據飛剪機的剪切要點,剪切結構的優化目標有3點:通過優化使剪切軌跡的重合度與鋼坯的剪切尺寸相符合;通過優化使剪切過程中剪刃與鋼坯保持90°的位置角;通過優化使剪刃在剪切過程中保持均勻的水平方向速度。基于此,優化的目標函數包括重合度和剪切尺寸要求的軌跡誤差、剪切桿的位置角誤差、速度均勻誤差,目標函數使用線性加權方法進行構建。

2.2.3 設立約束函數

在約束條件中設置邊界條件和性能條件,變量中的桿長要大于0,飛剪機結構中的曲柄在轉動過程中沒有任何外界因素干涉,設立相應的約束函數,針對主動件的整周轉動設立性能約束條件,完成各個極限位置的整周轉動目標。

2.2.4 選擇優化方法

在優化過程中,考慮到初始點和迭代點均在可行區域內,選擇內點懲罰函數作為優化方法,子函數為目標函數和約束函數,調用子函數時選擇Powell函數,完成優化計算,目標函數中的運動變量使用運動學模型進行計算[3]。通過建立擺式飛剪機運動學模型函數,將剪切機拆分為2個單桿構件,由主動桿、連桿、滑塊等組成不同桿組,使用各桿組的運動學模型建立剪切機的運動模型,將主動件的參數輸入到模型中,能夠得出剪切機結構在整周轉動中的關鍵點以及桿件軌跡參數,在這個基礎上計算除目標函數的變量,即剪刃的位置坐標參數、剪刃桿件位置角參數以及剪刃水平移動速度參數。

2.2.5 分析優化結果

通過對剪切過程的參數優化,偏心擺式飛剪機剪切過程的整體性能得到了提升,此次優化所選的優化變量中主要是重合度、位置角和水平運動速度,若需要對飛剪機的初始尺寸進行優化,需要優化初始位置的最大閉合度,此方案能使得軌跡重合度與原始尺寸的軌跡重合度保持一致。與優化前的剪刃軌跡參數相比,優化后的剪刃重合度明顯有了提升,最大開口度更大,設備的剪切能力有了很大提升。在優化前,偏心擺式飛剪機的剪刃平均速度變化幅度大,平均速度一般為0.32～0.38 m/s,與工藝要求的0.4 m/s有著較大差異,通過優化,剪刃的水平運動速度達到了0.4～0.45 m/s,滿足了軋件剪切工藝的要求,速度比優化前更加均勻。優化后,刀架桿位置角度非常接近90°,與優化前的82°相比,滿足了剪刃與軋件垂直的要求。

2.3 運用DOT2工具的優化方法

2.3.1 目標函數的設計

根據3個要點的設計目標,運用虛擬技術進行參數優化,首先需要建立相應的目標函數,目標函數要體現虛擬技術的運用目標,即優化剪切機結構運動軌跡,因此目標函數為剪切過程中剪刃與軋件的垂直度以及剪切過程中剪刃水平運動均勻度。分目標函數為刀架桿的擺動角度與垂直方向的最小誤差、剪刃水平速度與軋件運行速度的最小誤差,采用直接加權法構建統一目標函數,分目標函數的變動范圍要設立約束條件,使用模型函數計算分目標函數的容限和加權因子。

2.3.2 變量的設計

運用虛擬技術進行參數優化,需要設計相應的變量,此次選擇的變量為飛剪機構桿長、固定支座坐標、曲柄初始角位置。

2.3.3 約束條件的設計

曲柄整周轉動時,需要有相應的約束條件,此次所選的五桿機有2個曲柄,為了使曲柄達到整周轉動的目的,需要將5桿轉化為4桿,其中一個曲柄的主桿長度要比其他3桿長度要小,在5桿機構轉化為4桿機構的過程中,曲柄的約束條件主要是傳動角約束。

2.3.4 建立模型

使用ADAMS軟件能夠建立參數實體模型,同時,結合多體系統動力學原理,建立偏心擺式飛剪機運動方程,對運動軌跡進行計算。ADAMS具有自動建立方程和求解的功能,能夠完成建模目標,用戶無需進行編程,只需要在操作界面輸入相關參數,例如結構參數、連接參數、力學參數等,這方便了用戶的編程過程,使得用戶可以輕松進行目標參數的優化。

首先需要輸入飛剪機的各初始位置,此次選用的參數與設備的一般參數一致,使用飛剪機剪切10 mm厚度的鋼板,鋼板在飛剪機中的運行速度為1 950 mm/s,飛剪機在將鋼板完全切斷的情況下,2個剪刃的重合度要大于5 mm。基于這個目標,使用ADAMSView軟件建立飛剪機剪切過程的結合模型,在集合模型中添加飛剪機剪切過程的運動軌跡,對曲柄運動進行定義,運用ADAMSView提供的測量并監測曲柄擺角、剪刃垂直距離2個指標,通過測量,取得飛剪機剪切過程中2個剪刃的垂直距離變化幅度為5～10 mm,曲柄的擺角幅度為-1.925～-2.140 rad。之后,對模型起始位置進行調整,將剪切過程的位置作為起始位置,增加sensor傳感器監測擺角范圍,將曲柄的擺角范圍設置在-1.925 ～-2.140 rad,最后將剪切過程限制在仿真計算范圍之內,完成剪切過程參數優化設計的幾何模型制作。此次優化設計的變量為各桿長度、曲柄的初始角度、支座的位置坐標,將各桿關聯的位置坐標作為變量參數。使用ADAMSView提供的測量可以獲取測量點的相關數組,被測目標的測量點所記錄的測量值組成數組后,使用ADAMSView中內置的數學函數、矩陣函數、數組函數計算測量的一維數組,可以建立起目標函數和約束函數。之后使用ADAMS中的優化工具DOT2做相應的優化計算,DOT2中內置了序列線性規劃法,即SLP法,能夠對約束函數進行優化,SLP序列線性規劃法作為工程領域常用的工程設計方法,其應用原理為將非線性約束問題優化為線性約束問題,然后利用線性規劃方法求出相應的參數,參數與目標函數并非完全一致,但與目標函數近似,因此需要設立1個收斂誤差限,通常為10×10-3。若目標函數相近的2次值差產生的絕對值不大于收斂誤差限值10×10-3,本次優化便達到了目標。

2.3.5 優化結果分析

優化前后的幾何參數對比如表2所示。在優化前后,剪切過程的目標函數有了明顯的變化,剪刃軌跡、水平速度與刀架桿位置角均發生了相應的變化,目標函數在經過多次迭代后呈現收斂趨勢,這說明優化結果與最優值是相近的,符合優化預期。通過使用DOT2進行參數優化,偏心擺式飛剪機剪切過程中,2個剪刃的最大重合度符合15 mm的剪切要求,最大開口度符合剪切每秒移動1 950 mm鋼板所需的75 mm開口度,滿足了鋼板剪切的整體需求,并提升了飛剪機的剪切性能,經過優化后,飛剪機剪切最大速度上升到1 961.115 mm/s,最小速度增長到1 918.768 mm/s,刀架桿的剪切擺角幅度保持在1.627 2～1.604 8 rad,較優化前的1.627 2～1.606 3 rad有了明顯改善。

表2 設計變量優化前后尺寸對比

3 結束語

本文通過運用2種優化方法,對飛剪機的剪切過程進行了優化設計。第1種方法運用了基本桿組子函數法,對設立的目標函數和約束函數進行優化,實現了3個要點的優化目標,使得重合度、位置角、水平速度與工藝要求保持了一致,使飛剪機的剪切性能得到了優化,因此可以作為有效的優化方法進行推廣。第2種方法運用了ADAMSView中的DOT2優化工具,通過建立飛剪運動學仿真模型,對剪切過程中剪刃與軋件的垂直度和剪刃的水平運動速度進行優化,縮短了參數優化設計的時間,提高了參數優化的效果。相比基本桿組子函數法,DOT2優化工具的效率更高,優化目標函數的接近值較為準確,因此建議在參數優化設計中使用DOT2優化工具,提高設備運行的整體水平。