装载机工作装置刚柔耦合仿真分析及优化

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1、硕士研究生学位论文摘要I摘要装载机经常工作在大型施工工地或者露天矿场，作业地点多变、环境复杂，结构多种工况工作，容易发生强度、刚度和稳定性等失效。工作装置是由动臂、摇臂、连杆和铲斗组成的，它的设计是否合理直接影响了装载机的工作性能。由于工作装置部件间存在刚体运动与弹性变形耦合等问题，动力学模型将变得比较复杂，给实际问题的解决带来很大的困难。事实上柔性体大范围运动与其自身变形之间的复合动力学问题已是公认的难题，这方面的研究已成为该领域研究热点之一。本文基于多体动力学和有限元理论，借助Solidworks和ADAMS等软件对装载机进行运动学和动力学仿真分析

2、，并基于动静法和有限元法对工作装置进行力学分析和模态分析，依据分析结果对动臂进行参数优化，为装载机工作装置的理论研究和新产品的开发提供参考。首先，使用Solidworks建立装载机整机模型，分别对工作装置上的关键部件在四种工况下进行柔性体的界定，给出了通过长细比进行柔性体界定的方法。将界定为刚性体的部件直接导入ADAMS，将界定为柔性体的模型在ANSYS中进行柔性化处理后与模态分析后得到的模态数据文件共同导入至ADAMS中。在ADAMS中对模型添加约束，分别对四种工况模型添加编辑驱动和载荷函数，分别得到了各工况的刚-柔耦合模型。然后对刚-柔耦合模型进行

3、运动学和动力学的仿真分析，得到了各工况下动臂主要铰点的速度曲线和受力历程曲线，找出危险工作位置，根据加速度曲线计算出惯性力。之后，基于动静法的思想，对动臂进行力学分析，找到最大变形位置以及最大应力位置。计算油液弹性模量，根据计算结果对油缸进行弹性约束分析工作装置前六阶模态，找出影响固有频率的因素并判断是否与发动机激励频率发生共振。最后，依据上述分析结果对动臂进行参数优化，并对优化结果进行分析和校核。优化后动臂的应力分布更接近于等应力分布且结构更加紧凑轻便，从而得到了更为优良的设计。本文采用多体动力学和有限元相结合的方法，利用长细比作为柔性体界定依据，得

4、到了各工况下的刚-柔耦合模型。依据运动学和动力学得到的仿真结果，对工作装置中的动臂进行有限元分析，其结果为动臂的参数优化设计提供参考。本文的研究思路和方法可以为工程机械的虚拟仿真和结构参数优化设计的研究提供参考。关键词：柔性体界定；刚柔耦合；工作装置；模态分析；参数优化硕士研究生学位论文AbstractIAbstractLoaderoftenworksinlarge-scaleconstructionsitesoropen-pitmine,whichmadeitpronetostrength,stiffnessandstabilityfailurebe

5、causeofchangingoperatingsites,complexenvironment,thestructureofavarietyofworkingconditions.Thedesignofworkingisadirectimpactontheworkloaderperformancewhichiscomposedofboom,rocker,connectingrodandbucket.Thedynamicmodelbecomesmorecomplexduetothecouplingbetweenrigidbodymotionandela

6、sticdeformation,whichbringsgreatdifficultiestothepracticalproblem.Infact,thecomplexdynamicsbetweenthelarge-scalemotionoftheflexiblebodyanditsowndeformationhasbeenrecognizedasadifficultproblem.Thisresearchhasbecomeoneofthehotspotsinthisfield.Basedonthemulti-bodydynamicsandfinitee

7、lementtheory,thekinematicsanddynamicssimulationoftheloaderareanalyzedwithSolidworksandADAMS,andthemechanicsanalysisandmodalanalysisoftheworkingequipmentarecarriedoutbasedonthedynamicandstaticmethodandfiniteelementmethod.Theoptimizationoftheparametersoftheboomisdone,whichprovides

8、areferenceforthetheoreticalresearchanddevelopme