基于ANSYS的桥式起重机多目标动态优化设计.pdf

基于ANSYS的桥式起重机多目标动态优化设计.pdf

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1、2012年l1月中国制造业信息化第4l卷第2l期基于ANSYS的桥式起重机多目标动态优化设计叶永伟,王运,张帆(浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室,浙江杭州310014)摘要:针对目前桥式起重机设计大多以静强度作为主要设计准则,设计模型修改困难等问题,以浙江金港船业的10t一34.5m桥式起重机整体结构为设计原型,采用有限元法动态分析理论,建立系列通用的桥式起重机有限元参数化模型,并对其进行动态分析,分析结果作为优化设计模型的目标函数。采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA—II),对结构进行多目标动态优化设计,有效减轻了桥式起重机的质

2、量,提高了桥式起重机金属结构的动态性能,为桥式起重机的设计提供了一定的理论依据。关键词:有限元法;参数化;NSGA—II;多目标动态优化中图分类号:TI-I213.3文献标识码:A文章编号:1672—1616(2012)21—0046—05桥式起重机是减少体力劳动,提高作业效率的使产品在设计阶段就可以预测其动态特性,这样可大型起重设备。中国港口起重机设计目前仍都处有效减小系统的振动,提高整机工作性能。于类比设计和静态设计阶段,随着现代科技的发展,国内外市场竞争的激烈,仅对港口机械进行静1桥式起重机结构态设计是远远不够的。国内外许多专家、学者在港桥式起重机整个桥架的

3、金属机构主要有主梁、口装卸机械动态特性分析及动态设计方面做了大端梁、大车、小车、电气设备、走台栏杆等,具体结构量工作¨,但起重机运输机械设计基本上还处于如图1所示。线弹性阶段,动态分析的探索也不多,仍处于研究和摸索阶段。一目前,应用于桥式起重机动态特性研究的方法主要有动载系数法、建立少自由度模型法、模态综合法、模态分析法和有限元法等,有限元法是目前设计分析复杂结构最有效的手段。为了提高桥式起重机结构设计水平,本文从动力学角度出发,以有限元法、动态分析理论、结构优化设计和机械结构动态设计理论为分析手段和理论基础,采用结构动态优化方法中的“逆问题”处理方法,将大型通用

4、有限元分析软件ANSYS以及l一司机室;2~桥架;3一小车运行机构;4一大车运行结构;改进的非支配排序遗传算法(NSGA—II)在5一走台:6一端梁iSIGHT优化平台中有效地集成起来,对桥式起重图l桥架结构示意图机结构系统进行基于动态特性的多目标优化设计,其主要性能参数见表1。表1桥式起重机主要性能参数收稿日期:2012—05—28基金项目:浙江省熏大科技专项项目(2009C11G2020007)作者简介:叶永伟(1964一),男,浙江义乌人,浙江工业大学副教授,Mt=,主要研究方向为制造业信息化关键技术。·现代设计与先进制造技术·叶永伟王运张帆基于ANSYS的

5、桥式起重⋯⋯49为另一优化目标,建立桥机结构多目标优化数学模挤度的方法,选择非支配前沿中的个体进入父代种型,并将原求目标最大值转化为求最小值,故取负群P,直至P。的规模为Ⅳ。父代种群经过遗传操作值。桥机结构多目标优化数学模型表达式为:后,生成子代种群Q,,将P和Q合并成中间种群。。重复以上的操作,迭代至满足条件停止。minW=∑pAz,i=1,2,⋯,ml13.3优化过程minF=一利用iSIGHT多学科优化平台,将桥机有限元gl()=Lm≤[]参数化模型文件与改进的NSGA—II优化算法用g2()=YL≤Ll.bat批处理文件链接起来,以iSIGHT程序调用批处

6、理文件,自动完成对有限元模型的结构及模态分:≤≤析,并将结果传给改进的NSGA—II优化算法,以式中:P为型钢材料密度;A为各梁截面面积;Z为求出多目标优化问题的解。利用iSIGHT强大的集各梁长度;为结构产生最大应力;[]为结构成功能,可以方便地实现优化过程的自动化,多目许用应力;yL为跨中垂直静挠度;为主梁的许用标优化流程如图7所示。挠度;:,为分别为第i个设计变量的下限和上限。本文研究的对象是桥式起重机结构系统,主要设计变量为各主梁及端梁的截面尺寸,如图6所示。各设计变量表达式为:=[口l,口2,bl,b2,c1,C2gtl,t2,t3,t4,hl,h2]T

7、图7多目标优化流程4优化结果分析优化进程运行完毕后,iS!GHT会生成包含有每一代群体基本信息的数据库文件和Pareto最优目标响应及对应的设计变量信息的文本文件,并通图6主梁及端梁横截面尺寸示意图过iSIGHT结果后处理程序可以生成多目标优化问3.2改进的NSGA—II题对应的设计变量分布空问及最优解集的P~eto由Deb提出的NSGA—II算法既有良好的收前沿。为了进行验证,本文选取出一组优化方案与敛性和分布性,又有较快的收敛速度,是目前最有优化前的初始方案进行了比较,表4所示为桥机结效的多目标遗传算法之一。但是NSGA—II算法构部分设计变量在优化前后的结构

8、对比。也存

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