大型礦用挖掘機(jī)工作效率高、施工穩(wěn)定性好、環(huán)境適應(yīng)能力強(qiáng),一直被廣泛應(yīng)用于煤礦、鐵礦等露天礦場的作業(yè)中。但是長期以來挖掘機(jī)的操作完全依賴工人經(jīng)驗(yàn),不僅挖掘效率低,而且挖掘能耗高。因此針對大型礦用挖掘機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)已逐漸成為各國相關(guān)研究機(jī)構(gòu)的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的挖掘機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)主要是針對前端工作機(jī)構(gòu)的輕量化設(shè)計(jì),以主要機(jī)械結(jié)構(gòu)尺寸為設(shè)計(jì)變量,以重量為優(yōu)化目標(biāo),以應(yīng)力和疲勞壽命為約束條件;而控制優(yōu)化上,多是在取得最優(yōu)結(jié)構(gòu)之后,進(jìn)行最優(yōu)控制設(shè)計(jì)。這種設(shè)計(jì)方法往往只能實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)或控制參數(shù)的局部最優(yōu),而不能實(shí)現(xiàn)二者同時(shí)最優(yōu)。因此,本文提出了一種挖掘能耗最低、挖掘效率最高的優(yōu)化方法,并在綜合考慮礦場料堆堆角分布的基礎(chǔ)上,對挖掘機(jī)前端工作裝置結(jié)構(gòu)參數(shù)和控制參數(shù)進(jìn)行了一體化優(yōu)化設(shè)計(jì)。本文主要研究內(nèi)容如下:首先,深入研究了挖掘過程中鏟斗與被挖掘物料之間相互作用阻力特性,并綜合考慮了物料和鏟斗重力、鏟斗與物料間的摩擦力以及挖掘速度和鏟斗兩側(cè)物料對挖掘阻力的影響,構(gòu)建了一種大型礦用挖掘機(jī)的動(dòng)態(tài)挖掘阻力計(jì)算模型。通過與實(shí)際挖掘阻力進(jìn)行對比,此模型具有較高精度,可以滿足后續(xù)挖掘機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)需求。其次,深入研究了大型礦用... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 挖掘阻力的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 挖掘軌跡的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 結(jié)構(gòu)優(yōu)化的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容和安排
2 鏟斗與物料相互作用的力學(xué)特性研究
    2.1 引言
    2.2 基于離散元的挖掘阻力計(jì)算
        2.2.1 設(shè)置接觸參數(shù)
        2.2.2 顆粒模型的建立
        2.2.3 定義幾何體
        2.2.4 定義鏟斗運(yùn)動(dòng)
        2.2.5 顆粒工廠設(shè)置
        2.2.6 仿真運(yùn)算
        2.2.7 結(jié)果分析
    2.3 基于解析法的載荷計(jì)算
        2.3.1 鏟斗與挖掘物料的作用原理
        2.3.2 McKyes阻力計(jì)算模型
        2.3.3 鏟斗側(cè)壁對挖掘阻力的影響
        2.3.4 挖掘速度對挖掘阻力的影響
        2.3.5 挖掘阻力模型
    2.4 工作裝置受力分析
    2.5 挖掘阻力測試
    2.6 本章小結(jié)
3 前端工作裝置數(shù)學(xué)模型分析
    3.1 引言
    3.2 前端工作裝置的組成與簡化
        3.2.1 前端工作裝置的組成
        3.2.2 工作裝置的簡化
    3.3 挖掘機(jī)挖掘軌跡理論探討
        3.3.1 對數(shù)螺旋線挖掘軌跡數(shù)學(xué)模型
        3.3.2 機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)軌跡方程
    3.4 前端工作機(jī)構(gòu)位置參數(shù)分析
        3.4.1 切削角數(shù)學(xué)模型
        3.4.2 后角β的確定
    3.5 挖掘過程數(shù)學(xué)模型
        3.5.1 挖掘深度的計(jì)算
        3.5.2 挖掘體積的計(jì)算
    3.6 本章小結(jié)
4 基于遺傳算法的控制參數(shù)優(yōu)化
    4.1 引言
    4.2 遺傳算法的原理
    4.3 挖掘能耗計(jì)算模型
    4.4 挖掘軌跡對能耗的影響
    4.5 最優(yōu)數(shù)學(xué)模型的建立
    4.6 基于分段函數(shù)速度曲線的控制參數(shù)優(yōu)化
        4.6.1 目標(biāo)函數(shù)的確定
        4.6.2 設(shè)計(jì)變量的確定
        4.6.3 約束條件的確定
        4.6.4 分段曲線優(yōu)化結(jié)果
    4.7 基于插值速度曲線的控制參數(shù)優(yōu)化
        4.7.1 目標(biāo)函數(shù)的確定
        4.7.2 設(shè)計(jì)變量的確定
        4.7.3 約束條件的確定
        4.7.4 插值曲線優(yōu)化結(jié)果
    4.8 小結(jié)
5 挖掘機(jī)的結(jié)構(gòu)與軌跡優(yōu)化
    5.1 引言
    5.2 結(jié)構(gòu)尺寸參數(shù)的影響
    5.3 結(jié)構(gòu)與控制參數(shù)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型
        5.3.1 目標(biāo)函數(shù)
        5.3.2 設(shè)計(jì)變量
        5.3.3 約束條件
    5.4 結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論
    6.1 研究內(nèi)容總結(jié)
    6.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 存在的問題及研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]自主挖掘的平滑連續(xù)特性軌跡規(guī)劃研究[J]. 李海虹,林貞國.  中國工程機(jī)械學(xué)報(bào). 2016(02)
[3]露天采礦技術(shù)及其采礦設(shè)備的發(fā)展思考[J]. 段鵬.  企業(yè)技術(shù)開發(fā). 2015(36)
[4]挖掘機(jī)自主挖掘分段可變階多項(xiàng)式軌跡規(guī)劃[J]. 李海虹,林貞國,杜娟,陳志恢.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2016(04)
[5]大型液壓挖掘機(jī)斗桿挖掘阻力的離散元素法研究[J]. 陳燁,李愛峰,李光,譚磊,陳永春,佘翊妮,寧曉斌.  機(jī)電工程. 2015(06)
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[8]WK-75型礦用挖掘機(jī)鏟斗性能仿真與結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J]. 侯亞娟,王國強(qiáng),王吉生,李愛峰.  礦山機(jī)械. 2014(07)
[9]離散元法及其在鏟斗設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J]. 侯亞娟,王吉生,李愛峰,李婧錫.  工程機(jī)械. 2014(04)
[10]機(jī)械式單斗挖掘機(jī)挖掘阻力模擬[J]. 林貴瑜,李愛峰,肖斌,任舉鵬.  礦山機(jī)械. 2014(04)

博士論文
[1]反鏟液壓挖掘機(jī)挖掘性能實(shí)驗(yàn)及理論研究[D]. 任志貴.重慶大學(xué) 2014
[2]大型礦用挖掘機(jī)設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 郝萬軍.吉林大學(xué) 2014
[3]巨型電鏟新型工作機(jī)構(gòu)性能研究[D]. 韋寶琛.上海交通大學(xué) 2012

碩士論文
[1]WK-75礦用挖掘機(jī)前端工作機(jī)構(gòu)剛?cè)狁詈闲阅苎芯考皟?yōu)化[D]. 鄒昊.太原理工大學(xué) 2016
[2]機(jī)械式礦用挖掘機(jī)動(dòng)臂結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)研究[D]. 邸麗偉.吉林大學(xué) 2013
[3]機(jī)械式挖掘機(jī)工作裝置機(jī)構(gòu)性能研究與優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái)研發(fā)[D]. 申軍立.吉林大學(xué) 2013
[4]遺傳算法的研究與應(yīng)用[D]. 王銀年.江南大學(xué) 2009
[5]基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多目標(biāo)優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D]. 朱文龍.哈爾濱理工大學(xué) 2009
[6]大型礦用挖掘機(jī)工作裝置的參數(shù)化設(shè)計(jì)研究[D]. 王水林.吉林大學(xué) 2008



本文編號(hào)：2983224