基于模态分析与模式识别的泵车臂架系统优化设计研究

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1、万方数据ADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterinEngineeringOptimizationdesignoftheBoomofConcretePumpTruckBasedonModalanalysisandpatternrecognitionMasterCandidate：DaiDengzhengMajor：Supervisor：垒鱼曼垦塾垒!!里垒i星至；旦gi坠里星!i垒gProf．ZhaoHuiWuhanUniversityofScienceand

2、TechnologyWuhan，Hubei430081，P．R．ChinaMay,2014万方数据武汉科技大学研究生学位论文创新性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论研究生学位论文版权使用授权声明本论文的研究成果归武汉科技大学所有，其研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部f-j

3、(按照《武汉科技大学关于研究生学位论文收录工作的规定》执行)送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅，同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。论文作者签名指导教师签名万方数据摘要混凝土泵车是一种用于输送和浇筑混凝土的专用设备，其臂架系统是衡量泵车性能的关键。由于臂架系统自身结构的特点和工作环境所致，工作时容易产生振动。振动的危害非常大，容易导致臂架系统的定位不准和结构产生疲劳破坏。本文以33米四节臂的泵车臂架系统为研究对象，研究臂架的振动与结构参数优化问题，主要内容如下：(1)利用Pro／Engineer软件对简化后的臂架建立三

4、维模型并导入Pm／MECHAMCA中进行模态分析。(2)通过不同姿态比较，得出结构一阶固有频率最小的姿态，并在此姿态下，找出对固有频率影响最大的结构参数。通过模式识别寻求关键结构参数与一阶固有频率之间的函数关系。利用遗传算法对扩维后的变量进行筛选，得到适应度函数值最小的一组变量，对这组变量采用多元线性回归确定函数关系式。。(3)调用(3A工具箱进行结构参数优化，分别利用仿真实验和函数关系式对优化结果进行分析。最后利用静力分析检验优化后臂架是否满足强度要求。通过对比仿真实验和函数式分析结果，识别误差非常小，函数关系式的预报能力比较强。利用本文提出的方法对臂架结构参数进行优化，可

5、避开泵车的工作频率，对臂架结构设计具有一定的指导意义。关键词：臂架系统；模态分析；模式识别：遗传算法万方数据AbstractConcretepumperisspecial-purposeequipmentforIransportingandpumpingconcrete，whoseperformancesisjudgedmainlyonitsboomsystem．111eboomsoftensufferfromvibrations，whicharedetrimentaltotheboonbycauseproblemssuchasimpreciseorientationandf

6、atiguerupture．Thispapertakesaboomsystem晰血33-meterlongfourbarplacerjibasanexampleandstudiesitsvibrationsandtheoptimizationofstructuralparameters．Themaincontentofthisstudyisasflows：(1)Simplifyingthe3Dmodelofboomwithpro／EngineersoftwareandthenimportingthemodelintoPro／M匣CHAN【CAt0conductmodelana

7、lysis．(2)Comparingdifferentpostureoftheboomandfindoutthemin．ilnulnnaturalfrequencyofthestructureatacertainmodalandthemaximumstructuralparameterthatinfluencethenaturalfrequencymost．Andthenfindingoutthefunctionalrelationshipbetweenkeystructuralparametersan