基于Morris方法的车轴结构参数灵敏度分析.pdf

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1、基于Morris方法的车轴结构参数灵敏度分析半口胡国标口邹益胜口姜杰口李成浩西南交通大学机械工程学院成都610031摘要：作为高速列车关键承载部件之一的车轴，其强度直接决定着高速列车的运行安全，分析影响高速列车车轴强度的关键结构参数具有十分重要的意义。结合Isight软件提出了基于Morris方法的全局灵敏度分析流程，以某型车车轴的设计为例，选取车轴各轴段半径参数作为设计参数，利用ANSYS的APDL语言编写了仿真计算程序。在Isight软件的集成环境下，实现了Morris采样方法驱动ANSYS仿真程序

2、自动采样，在采样结果的基础上．运用Moris灵敏度计算方法进行全局灵敏度分析，得出了车轴各轴段半径对车轴强度的不同影响程度。其结果对指导车轴结构优化设计具有一定意义。关键词：车轴全局灵敏度Morris方法Isight软件中图分类号：TH122；TP391．9文献标识码：A文章编号：1000—4998f2015)07—0004—04Abstract：Asoneofthekeycarryingmemberinhigh—speedtrain，theaxlestrengthdeterminestherunnin

3、gsafetyofhigh—speedtrainsdirectly．Ananalysisonthekeystructuralparametersthataffectstheaxlestrengthofhigh-speedtrainshouldhaveveryimportantsignificance．AMoris-basedprocessforanalysisofglobalsensitivitywasproposedincombinationofIsightsoftwarethattookacarax

4、ledesignasthesamplewheretheradiusparametersateachaxlesegmentwereselectedasthedesignparametersandAPDLlanguageofANSYSwasusedtocompilethesimulationprogram．UnderanintegratedenvironmentofIsightsoftware，automaticsamplingcouldbeachievedbyANSYSsimulationprogramt

5、hatwasdrivenviaMorissamplingmethod．TheanalysisforglobalsensitivitywasperformedthroughMorissensitivitycalculationbasedonthesamplingresultstoobtainvariedimpactsoftheradiusateachaxlesegmenttotheaxlestrength，theresultshadsomesignificancesinthedesignofaxlestr

6、ucturaloptimization．KeyWords：AxleGlobalSensitivityMorrisTechniqueIsightSoftware高速列车的运营环境比较恶劣⋯，车轴作为高速了飞机整体翼梁结构ANSYS仿真计算的替代模型，在列车转向架的关键承载部件之一．其强度直接决定着此基础上采用Sobol法对飞机整体翼梁结构的界面参高速列车的运行安全。为了保证列车运行安全．指导车数进行了全局灵敏度分析，识别了飞机整体翼梁结构轴结构优化设计。研究影响车轴强度的关键结构参数的损伤容差关键参数。李

7、彬为了探讨纤维复合材料具有重要意义。全局灵敏度分析方法是研究系统参数结构固化成型过程中固化工艺温度、热传导系数、对流对系统响应或输出影响度的有效方法，对车轴进行灵换热系数等参数对固化均匀性的敏感程度，采用了敏度分析，求得关键设计参数对车轴强度的影响，可以Morris方法定量分析几个关键参数对复合材料同化均为优化车轴结构、提高车轴性能提供基础依据。一直以匀性的影响程度，得到了影响因素按灵敏程度由大到来。全局灵敏度分析方法在结构分析与优化领域中得小的排序。到了广泛应用。杨大彬等[23应用ANSYS对一个基于

8、ANSYS的车轴非线性仿真计算速度缓慢，不Schwedler型单层球面网壳建立了仿真计算模型．然后适宜使用需要大量样本数据作计算支撑的Sobol法。采用Spearman秩相关系数法对其进行了灵敏度分析，相对而言，Morris方法能够以较少的计算代价，获得参得出了几种结构响应对于不同位置杆件的截面平均半数全局灵敏度的比较以及参数相关性定性描述，对于径的灵敏度值。尹俊杰等E33首先利用支持向量机建立有大量参数的模型或者计算时间较长的模型效率较高