本文關(guān)鍵詞：斗輪機(jī)有限元分析及前臂架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計

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【摘要】：本文以DQLK1500/2500.35斗輪堆取料機(jī)為研究對象，首先計算了整機(jī)所受載荷，分別選取三種最典型工況，即在受主要載荷、正常工作以及非正常工作工況下進(jìn)行有限元力學(xué)性能分析。針對整機(jī)有限元結(jié)果分析得知，結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、剛度、穩(wěn)定性均滿足設(shè)計要求，但是前臂架結(jié)構(gòu)強(qiáng)度儲備過大，不僅造成材料的浪費(fèi)，而且前臂架結(jié)構(gòu)自重對于整機(jī)的穩(wěn)定性具有十分顯著地影響。為改善初始設(shè)計方案，本文選用遺傳算法對前臂架結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。 為順利實現(xiàn)斗輪堆取料機(jī)前臂架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計問題的求解，首先運(yùn)用ANSYS軟件的APDL語言建立參數(shù)化有限元模型；其次根據(jù)現(xiàn)代結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計理論和優(yōu)化設(shè)計的一般方法，構(gòu)建了以結(jié)構(gòu)截面主要尺寸為優(yōu)化設(shè)計變量，結(jié)構(gòu)總質(zhì)量為目標(biāo)函數(shù)，所有工況下結(jié)構(gòu)最大應(yīng)力為狀態(tài)變量，設(shè)計要求為約束條件的優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型；鑒于所構(gòu)造的優(yōu)化模型變量多，可行域不連續(xù)，計算量較大的特點，統(tǒng)籌考慮后選用遺傳算法求解該優(yōu)化問題。借鑒以往成果和試值法設(shè)定運(yùn)行過程中的遺傳算子，包含進(jìn)化演算過程種群規(guī)模、選擇率、交叉率、變異率，以及收斂條件進(jìn)化代數(shù)；最后融合結(jié)構(gòu)分析軟件ANSYS以及數(shù)值計算軟件MATLAB中已有的遺傳算法工具箱函數(shù)，利用VB語言實現(xiàn)多程序集成，并順利求得最優(yōu)解。 在使用遺傳算法求解結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題時，遺傳算子取值靈活性較大，對求得最優(yōu)解結(jié)果也會有一定程度的影響。為深入探討遺傳算子對優(yōu)化結(jié)果的敏感度，在本文優(yōu)化問題的求解過程中，特選取不同的遺傳算子，求得相應(yīng)的最優(yōu)值。研究結(jié)果表明：（1）運(yùn)用遺傳算法求解結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題時，遺傳算子取值不同，對優(yōu)化結(jié)果有影響；（2）當(dāng)遺傳算子取值不同時，優(yōu)化設(shè)計問題中的目標(biāo)函數(shù)總是保持下降的趨勢，相應(yīng)的適應(yīng)度值總是不但增大，優(yōu)秀的個體將被保留，適應(yīng)性差的個體很快被淘汰掉，符合自然界“優(yōu)生劣汰”生存法則；（3）在遺傳算法進(jìn)化迭代過程中，作為狀態(tài)變量的結(jié)構(gòu)最大應(yīng)力并非單調(diào)逼近許用應(yīng)力值，而是存在一定的起伏，這與遺傳算法中變異的隨機(jī)性、不確定性高度吻合。 結(jié)合遺傳算法求得理論最優(yōu)解，進(jìn)一步根據(jù)實際機(jī)械加工的隱性要求，得到了既滿足強(qiáng)度，剛度，穩(wěn)定性又滿足功能性要求的結(jié)構(gòu)。不僅節(jié)省了材料，而且產(chǎn)生了一定的經(jīng)濟(jì)效益，探索出了一種可供斗輪堆取料機(jī)設(shè)計者參考的快速設(shè)計方法，對于實現(xiàn)機(jī)械結(jié)構(gòu)的快速設(shè)計，，精益設(shè)計具有一定的意義。
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH24

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1157403