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    地鐵車車頭腳蹬可靠性分析及優(yōu)化設(shè)計

    2020-06-05 11:06:26傅振亮田雪艷李永華
    安陽工學院學報 2020年2期
    關(guān)鍵詞:腳蹬可靠性載荷

    傅振亮,李 娜,田雪艷,溫 昕,李永華?

    (1.中國中車唐山機車車輛有限公司產(chǎn)品研發(fā)中心,河北唐山063500;2.大連交通大學機車車輛工程學院,遼寧大連116028)

    0 引言

    地鐵車車頭腳蹬作為城軌列車重要的支撐承載部件,需承受較高的正交載荷,其可靠性是保證車頭安全運行的重要指標。若采用不確定性方法對腳蹬的強度進行可靠性分析,其最大應(yīng)力有一定的概率超出材料的許用應(yīng)力,因此,為保證腳蹬踏板的承載能力和安全使用,對其進行強度可靠性分析是十分必要的。

    目前,針對強度可靠性分析的研究很多,曹煒等[1]采用Monte Carlo方法對拉殼鉤強度可靠性進行評估與分析。周新建等[2]對某1.5MW雙饋式風力發(fā)電機風機主軸進行基于靜強度的結(jié)構(gòu)可靠性分析。蔡德詠等[3]采用可靠性與有限元相結(jié)合的方法對火箭炮發(fā)射箱箱體進行了剛強度分析及優(yōu)化設(shè)計。胡登高和范迅[4]應(yīng)用有限元法對液壓支架進行強度、可靠性和敏感性分析。智鵬鵬[5]等對轉(zhuǎn)向架構(gòu)架進行結(jié)構(gòu)強度可靠性分析。本文以某地鐵車車頭腳蹬為研究對象,選取腳蹬的最大Von.Mises應(yīng)力作為結(jié)構(gòu)性能響應(yīng)建立極限狀態(tài)方程,采用基于拉丁超立方采樣的Monte-Carlo法對其進行強度可靠性分析,得到了腳蹬的最大Von.Mises應(yīng)力和極限狀態(tài)函數(shù)值的概率分布特征,獲得了腳蹬的強度可靠度。在此基礎(chǔ)上,采用OptiStruct結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)對腳蹬進行尺寸優(yōu)化,為提高腳蹬的可靠性提供了參考。

    1 強度可靠性分析原理及方法

    1.1 應(yīng)力-強度分布干涉理論

    應(yīng)力-強度分布干涉模型如圖1所示,s為結(jié)構(gòu)應(yīng)力,S為結(jié)構(gòu)強度,陰影部分為s和S的干涉區(qū),可能出現(xiàn)Ss的情況,此時結(jié)構(gòu)將發(fā)生失效,因此即使保證安全系數(shù)大于1,s與S的概率密度還會出現(xiàn)干涉區(qū),所以只用安全系數(shù)來反映結(jié)構(gòu)是否安全是不夠充分的,必須進行可靠性分析。已知s和S的概率密度函數(shù)可得可靠度的計算方程為

    式中:f(s)為應(yīng)力的概率密度函數(shù),f(S)為強度的概率密度函數(shù)。

    圖1 應(yīng)力-強度干涉模型

    1.2 強度可靠性分析極限狀態(tài)方程

    根據(jù)應(yīng)力-強度分布干涉理論,設(shè)x1,x2,…,xn為設(shè)計變量,則極限狀態(tài)方程為

    式中:[σ]為材料的許用應(yīng)力;σmax為結(jié)構(gòu)的最大節(jié)點等效應(yīng)力。

    2 腳蹬可靠性分析

    2.1 腳蹬可靠性分析過程

    Monte-Carlo法是對輸入變量進行大量抽樣,失效點落在安全區(qū)外的個數(shù)占采樣總數(shù)的比率即為結(jié)構(gòu)的失效概率[6]。而基于拉丁超立方采樣的Monte-Carlo法將輸入變量的取值范圍分成n個區(qū)間,每個變量在每個區(qū)間內(nèi)只能“撞擊”一次,因此,不會出現(xiàn)采樣點重疊的現(xiàn)象[7]。

    基于Monte Carlo法腳蹬強度可靠性分析過程如圖2所示,首先建立腳蹬的極限狀態(tài)方程,然后根據(jù)隨機輸入變量的概率密度函數(shù)利用拉丁超立方法采取一定數(shù)量的樣本,并對隨機變量樣本點進行循環(huán)分析,校驗每次抽樣結(jié)果是否滿足極限狀態(tài)方程,最后統(tǒng)計分析結(jié)果得到結(jié)構(gòu)的失效率,進而獲得腳蹬的可靠度。

    圖2 腳蹬可靠性分析流程圖

    2.2 建立腳蹬有限元模型

    根據(jù)腳蹬的承載特性,建立其有限元模型,如圖3所示。腳蹬主要包括腳蹬主體、踏板、腳蹬框以及角鐵,踏板由上至下分為三層,第一層踏板與腳蹬主體通過角鐵螺栓相連,第二層、第三層踏板以及腳蹬框與腳蹬主體采用剛性元(rbe2)連接。腳蹬整體采用四邊形殼單元模擬,單元基本大小為14mm,單元總數(shù)2 000個,節(jié)點總數(shù)2 224個。角鐵所使用的材料為Q345鋼,其余結(jié)構(gòu)均采用Q235-B鋼,彈性模量E=210GPa,泊松比v=0.274,屈服強度σs=235MPa。

    圖3 腳蹬的有限元模型

    2.3 腳蹬的有限元分析

    根據(jù)腳蹬的實際使用情況,按照IEC 61373-2010標準計算其所承受的工作載荷。對腳蹬框的上表層施加X、Y、Z方向的全位移約束,對第一層踏面螺栓剛性連接處施加X、Y、Z方向的全位移約束,如圖4所示。

    圖4 腳蹬的工況加載

    腳蹬踏板的強度校核根據(jù)工作條件共施加4個外力載荷。工況1為2kN的正交負載應(yīng)用在第一層踏面的100×75區(qū)域,方向為-z,如圖4所示;工況2為2kN的正交負載應(yīng)用在第二層踏面的200×75區(qū)域,方向為-z;工況3為2kN的正交負載應(yīng)用在第三層踏面的100×75區(qū)域,方向為-z;工況4為2kN的正交負載應(yīng)用在第三層踏面的100×75區(qū)域,方向為+y。各工況下腳蹬的靜強度仿真計算結(jié)果如圖5所示。

    圖5 各工況腳蹬的等效節(jié)點應(yīng)力云圖

    應(yīng)用Von.Mises準則[8]進行腳蹬的強度校核,節(jié)點等效應(yīng)力為

    式中:σeq為節(jié)點等效應(yīng)力;σi(i=1,2,3)為對應(yīng)節(jié)點主應(yīng)力。材料滿足強度要求的條件是:σeq≤[σ]。

    2.4 確定隨機輸入變量和結(jié)構(gòu)功能函數(shù)

    根據(jù)腳蹬的靜強度計算結(jié)果,選定工況①作為強度可靠性分析時的超常載荷,以工況①的最大Von.Mises應(yīng)力作為結(jié)構(gòu)性能響應(yīng),設(shè)為SMAX,考慮與其相關(guān)的不確定性因素作為隨機輸入變量,主要包括材料屬性以及結(jié)構(gòu)板厚大小,見表1。

    表1 隨機輸入變量

    考慮以上不確定性因素對結(jié)構(gòu)強度的影響,以腳蹬在超常載荷下的許用應(yīng)力大于材料的最大Von.Mises應(yīng)力為失效判據(jù)[9],根據(jù)此失效判據(jù)以及式(2)建立腳蹬的強度功能函數(shù)

    式中:SMAX為超常載荷下腳蹬的最大Von.Mises應(yīng)力,當Z0時腳蹬結(jié)構(gòu)發(fā)生強度失效。

    2.5 強度可靠性分析結(jié)果后處理

    采用基于拉丁超立方采樣的Monte-Carlo法對超常載荷下的腳蹬結(jié)構(gòu)參數(shù)進行500次的抽樣計算,得到優(yōu)化前的可靠性分析結(jié)果。對于輸出響應(yīng)結(jié)果的評判,主要輸出了極限狀態(tài)函數(shù)值(Z)和腳蹬結(jié)構(gòu)的最大Von.Mises應(yīng)力值(SMAX)。圖6為置信度為95%的Z和SMAX的歷史樣本抽樣過程,置信區(qū)間上下限曲線表示500次抽樣過程向均值曲線趨近的過程,通過觀測輸出變量的樣本均值趨勢曲線是否趨于穩(wěn)定來判斷抽樣次數(shù)是否足夠,以檢驗抽樣次數(shù)能否滿足精度的要求。

    由圖6可知,經(jīng)過500次采樣的Monte Carlo仿真循環(huán)后,極限狀態(tài)函數(shù)曲線和最大Von.Mises應(yīng)力曲線已逐步趨于平穩(wěn),說明500次仿真抽樣已經(jīng)足夠,能夠準確地進行腳蹬的結(jié)構(gòu)可靠性計算分析。隨著采樣次數(shù)的增多,置信區(qū)間上下限寬度不斷減小,Z的均值在2附近波動,大于0;應(yīng)力均值收斂于202MPa左右,低于材料的屈服強度205MPa,最大應(yīng)力處于190MPa和237MPa之間的樣本頻率相對較高,說明最大應(yīng)力樣本點落在190MPa和237MPa之間的數(shù)量較多。

    圖6 輸出變量的樣本均值趨勢圖

    圖7 輸出變量的累積分布函數(shù)曲線

    置信度[0 , 1]區(qū)間內(nèi),缺省值0.95,得到輸出變量的累積分布函數(shù)曲線如圖7所示。結(jié)合圖8仿真總體功能函數(shù)Z的歷史樣本和可靠度結(jié)果圖9可知,Z0的概率約為59.07%,即系統(tǒng)的可靠度為59.07%,失效概率為40.93%,失效概率較高,不滿足可靠性設(shè)計要求。

    圖8 Z的歷史樣本

    圖9 優(yōu)化前Z>0的概率

    3 腳蹬的尺寸優(yōu)化

    由腳蹬的強度可靠性分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)其可靠性具有很大的優(yōu)化空間,基于此,為了提高結(jié)構(gòu)的力學性能,同時考慮輕量化也需要得到一定的保證,使用OptiStruct對腳蹬結(jié)構(gòu)進行尺寸優(yōu)化,以獲得最佳的板厚組合。

    Optistruct中,一個設(shè)計變量與其他設(shè)計變量之間的關(guān)系可以表示為[10]

    式中:DDVID為該階段最終的設(shè)計變量;C0為常量,本文取0;CMULT為常量系數(shù),本文取1;IDVi為獨立變量的標識;Ci為IDVi的系數(shù)。

    選取角鐵板厚、踏板板厚、腳蹬板厚以及腳蹬框的厚度共4個尺寸參數(shù)作為設(shè)計變量,以其在超常載荷工況(第①工況)下的加權(quán)柔度值最小化為目標函數(shù),即腳蹬的總成剛度最大,以腳蹬總質(zhì)量不超過優(yōu)化前的質(zhì)量為約束條件,建立尺寸優(yōu)化數(shù)學模型

    式中:Ti(i=1,2,3,4)為腳蹬各組成部件的厚度,W為加權(quán)柔度系數(shù),本文取1,C為腳蹬在第一工況下的柔度值,M為腳蹬的質(zhì)量。

    經(jīng)過迭代計算圓整得到尺寸優(yōu)化后各板厚的最優(yōu)解見表2。柔度目標函數(shù)迭代過程曲線如圖10所示。

    表2 尺寸優(yōu)化結(jié)果

    圖10 尺寸優(yōu)化目標函數(shù)柔度迭代曲線

    對優(yōu)化圓整后的腳蹬重新進行超常載荷下的靜強度分析,應(yīng)力分布如圖11所示。尺寸優(yōu)化前后腳蹬的力學性能對比見表3,圓整后的腳蹬在質(zhì)量僅增加0.43kg的條件下,最大應(yīng)力由優(yōu)化前的200.78MPa下降到122.2MPa,減少39.1%,并且小于材料的許用應(yīng)力;而最大變形量由優(yōu)化前的2.45mm下降到0.76mm,減少69.1%。對優(yōu)化圓整后的腳蹬結(jié)構(gòu)采用基于拉丁超立方抽樣的Monte-Carlo法進行500次的抽樣計算得到最終的可靠度結(jié)果如圖12所示,由優(yōu)化前的59.07%提升到100%,優(yōu)化后的腳蹬滿足了可靠性設(shè)計要求,取得了較好的優(yōu)化效果。

    圖11 優(yōu)化圓整后腳蹬的應(yīng)力云圖

    圖12 優(yōu)化后腳蹬結(jié)構(gòu)可靠性分析結(jié)果

    表3 優(yōu)化前后對比

    4 結(jié)語

    ①采用基于拉丁超立方采樣的Monte Carlo法對某地鐵車車頭腳蹬進行超常載荷下的強度可靠性分析,經(jīng)過500次抽樣仿真分析后得到腳蹬的可靠度為59.07%,不滿足可靠性設(shè)計要求。

    ②采用OptiStruct對腳蹬進行尺寸優(yōu)化,優(yōu)化圓整后的腳蹬在力學性能很大程度提高的前提下,其可靠度由優(yōu)化前的59.07%提升到100%,達到較好的優(yōu)化效果。

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