徐京闊 秦立成 李新超 孫文明 高瑩瑩 李立濤
(海洋石油工程股份有限公司,天津 300461)
隨著海洋工程的發(fā)展,大型浮吊起重能力越來越大,半潛式起重船應(yīng)用越來越廣,本文對(duì)半潛起重船吊臂變幅進(jìn)行了研究,吊臂變幅速度與其自身的結(jié)構(gòu)、整個(gè)吊機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)的配置以及船舶的性能有關(guān)。首先吊臂的變幅速度會(huì)影響被吊載物的動(dòng)載系數(shù),因此變幅速度越快,動(dòng)載系數(shù)越大,對(duì)吊臂的沖擊就越大,所以,變幅速度越快,吊臂應(yīng)力越大,需要吊臂的截面越大或者管徑越粗。其次吊臂的變幅速度與整個(gè)吊機(jī)的動(dòng)力系統(tǒng)配置有關(guān),變幅速度越快,需要?jiǎng)恿ο到y(tǒng)提供越高的功率,或者減少倍率,單繩拉力來達(dá)到,此時(shí)吊臂就需要增強(qiáng)。最后吊臂的變幅速度與船舶的性能相關(guān),由于船舶的性能與很多方面都有關(guān),在這里不予優(yōu)化船舶性能。吊臂變幅速度的優(yōu)化的意義在于匹配合適的吊臂和動(dòng)力系統(tǒng)以使加工成本和吊載成本達(dá)到最優(yōu)配置。本文的研究成果不僅為常規(guī)項(xiàng)目提供了技術(shù)支持,也為我國后續(xù)深水半潛式起重鋪管船吊機(jī)設(shè)計(jì)提供了參考。
吊臂變幅速度的優(yōu)化需要選擇收斂速度快且計(jì)算不是很復(fù)雜的算法。按照理論基礎(chǔ)分類,目前主要使用的優(yōu)化算法大致可歸為三類。
數(shù)學(xué)規(guī)劃法以規(guī)劃理論為基礎(chǔ),其優(yōu)點(diǎn)是理論嚴(yán)謹(jǐn),適用面廣,且收斂有保證,在求解結(jié)構(gòu)形狀優(yōu)化問題時(shí)應(yīng)用較多。此算法的缺點(diǎn)是:在優(yōu)化過程中需要多次調(diào)用函數(shù)計(jì)算,計(jì)算量隨著設(shè)計(jì)變量的增加而迅速增加,收斂較慢。因此設(shè)計(jì)效率和經(jīng)濟(jì)性較低。常用的數(shù)學(xué)規(guī)劃法有:序列線性規(guī)劃法、二次規(guī)劃法、罰函數(shù)法以及乘子法。
最優(yōu)準(zhǔn)則法是解決早期數(shù)學(xué)規(guī)劃法效率低下的問題應(yīng)運(yùn)而生的,它通過力學(xué)概念或工程經(jīng)驗(yàn)來建立相應(yīng)的最優(yōu)設(shè)計(jì)準(zhǔn)則。其優(yōu)點(diǎn)是:物理意義明確,方法相對(duì)簡(jiǎn)便,對(duì)結(jié)構(gòu)的重復(fù)分析次數(shù)少,收斂速度較快等。該算法通常在結(jié)構(gòu)形狀優(yōu)化設(shè)計(jì)中用于減小應(yīng)力集中。在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)研究的早期,這一優(yōu)化算法為人們所鐘愛。近年來,在結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化的研究中,由于其設(shè)計(jì)變量數(shù)量龐大,用的較多的優(yōu)化算法也是最優(yōu)準(zhǔn)則法。
仿生學(xué)方法是人類模擬自然界進(jìn)化過程和自然界的結(jié)構(gòu)得到的優(yōu)化算法。仿生學(xué)方法主要有:模擬退火法、遺傳算法、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法、蟻群算法以及粒子群優(yōu)化算法。
以上各智能優(yōu)化算法都有自身的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),然而針對(duì)半潛式起重鋪管船起重機(jī)吊臂變幅速度的研究,采用基于粒子群算法的改進(jìn)蟻群算法的求解效率更為高效。首先利用粒子群算法快速的全局收斂作為對(duì)優(yōu)化問題進(jìn)行前期搜索,將得到各粒子的歷史最優(yōu)位置值轉(zhuǎn)化為下步蟻群算法的信息素初始分布,再利用蟻群算法的并行性、正反饋性及求解效率高的特性,將上述最優(yōu)位置值作為后期蟻群算法各個(gè)螞蟻的位置,同時(shí)將信息素初始分布重新設(shè)置。這樣融合后的改進(jìn)算法,時(shí)間效率上優(yōu)于粒子群算法,在求解效率上優(yōu)于蟻群算法,形成了時(shí)間效率和求解效率都比較好的改進(jìn)算法。
1)數(shù)學(xué)模型:
對(duì)吊臂變幅速度的關(guān)系,涉及到的內(nèi)容先進(jìn)行畫圖說明,如圖1所示。
2)算法流程:
采用基于粒子群算法改進(jìn)的蟻群算法,其分析流程如圖2所示。
3)設(shè)計(jì)變量:
根據(jù)數(shù)學(xué)模型,跨距a、吊臂的仰角α是定值,而吊臂長(zhǎng)度L、吊臂高度c和動(dòng)載系數(shù)φ為變量。
4)目標(biāo)函數(shù):
min{f}=min{=PQ+PX+PB},
其中,PQ,PX,PB分別為起升機(jī)構(gòu)、回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)和變幅機(jī)構(gòu)的功率;t為一個(gè)工作循環(huán)所需時(shí)間。根據(jù)功率、力和速度三者間的關(guān)系,可得出:
PQ=FQ×vQ,
PX=MX×vX,
PB=FZ×vZ。
其中,F(xiàn)Q為起升機(jī)構(gòu)滿載起升時(shí)的阻力;MX為回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)滿載時(shí)的阻力;FZ為變幅機(jī)構(gòu)滿載時(shí)的阻力;vQ為起升速度;vX為回轉(zhuǎn)速度;vZ為變幅驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)的線速度。
5)約束條件:
應(yīng)力約束,要求各個(gè)桿件的應(yīng)力均滿足條件。
重量約束,使吊臂重量越輕越好。
與主、副起升機(jī)構(gòu)的電機(jī)規(guī)格相同,2臺(tái)1 350 kW電機(jī)。
6)初始目標(biāo)值:
吊臂長(zhǎng)度設(shè)定為87 m,吊臂高度設(shè)定為6 m。
計(jì)算工況說明及變幅速度初始值見表1。
表1 計(jì)算工況說明及變幅速度初始值
3.2.1 工況一的動(dòng)力學(xué)分析
為了模擬起重機(jī)空載情況下臂架變幅運(yùn)動(dòng)的情況,分別取變幅速度為0.058 rad/min和0.065 rad/min計(jì)算了吊載物的擺動(dòng)動(dòng)力放大系數(shù)。
不同變幅速度吊載物擺動(dòng)如圖3所示,從圖3中看出空載變幅速度越快吊載物擺動(dòng)越大,但是與其他變幅速度相比減小得不多。
不同變幅速度下的動(dòng)力放大系數(shù)如圖4所示。
從圖3,圖4可以得到,取值0.065 rad/min的空載變幅速度,即變幅時(shí)間21.5 min,此變幅速度對(duì)動(dòng)力放大系數(shù)是符合要求(小于1.1)的。
3.2.2 工況二的動(dòng)力學(xué)分析
為了模擬起重機(jī)滿載狀態(tài)下臂架變幅運(yùn)動(dòng)的情況,分別取變幅速度為0.116 rad/min和0.127 rad/min計(jì)算了吊載物的擺動(dòng)動(dòng)力放大系數(shù)。
不同變幅速度吊載物擺動(dòng)如圖5所示,從圖5看出滿載變幅速度越快吊載物擺動(dòng)越大,但是與其他變幅速度相比減小得不多。
不同變幅速度下的動(dòng)力放大系數(shù)如圖6所示。
從圖5,圖6可以得到,取值0.127 rad/min的滿載變幅速度,即變幅時(shí)間11 min,此變幅速度對(duì)動(dòng)力放大系數(shù)是符合要求的。
3.2.3 優(yōu)化結(jié)果對(duì)比
經(jīng)過算法分析,吊臂變幅速度得到有效的優(yōu)化,表2是吊臂變幅速度前后對(duì)比表。
表2 優(yōu)化前后對(duì)比表
1)變幅速度由24 min/12 min提高到21.5 min/11 min,使負(fù)載功率與電動(dòng)機(jī)功率接近,并且與主、副起升機(jī)構(gòu)的電機(jī)規(guī)格相同;
2)采用基于粒子群算法改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行了變幅速度優(yōu)化,以吊臂長(zhǎng)度、吊臂 高度和動(dòng)載系數(shù)為設(shè)計(jì)變量,以桿件應(yīng)力、重量為約束條件,以起升機(jī)構(gòu)、回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)和變幅機(jī)構(gòu)的聯(lián)合動(dòng)作下的功率最小為優(yōu)化目標(biāo),分析了不同變幅速度下的吊物擺角和動(dòng)力放大系數(shù),根據(jù)計(jì)算結(jié)果,以上對(duì)應(yīng)不同變幅速度的動(dòng)力放大系數(shù)均未超過CCS船級(jí)社規(guī)范限定的動(dòng)力系數(shù)1.1。