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摘要:采用虛擬樣機技術，在ADAMS中建立某T式舉升機構虛擬樣機模型，對其進行仿真分析;采用OPTDES廣義梯度算法，以舉升機構液壓油缸作用力最小為優化目標，對機構中主要鉸接點位置進行優化計算。結果表明，液壓油缸的最大驅動力在優化后減小了23．5%，有利于提高機構的可靠性，延長使用壽命。

關鍵詞:自卸汽車;舉升機構;虛擬樣機;優化設計;廣義梯度算法

0引言

自卸汽車是通過發動機驅動液壓機構從而驅動舉升機構傾斜到一定角度實現自動卸貨，并靠自重回位的工程車輛，廣泛應用于各種復雜路況的運輸工作。舉升機構作為自卸汽車的核心機構，其設計的好壞，直接影響到自卸車的使用性能。因此舉升機構的分析、優化對于自卸汽車的設計研發具有重要意義［1］。T式舉升機構在自卸汽車中應用廣泛，對于舉升機構的設計，早期主要采用作圖法進行分析。這種方法工作量大，在產品的設計優化過程中需要多次進行復雜的作圖分析計算，而且精度較差。近年來，隨著計算機技術的不斷進步，一些學者和企業開始利用虛擬樣機技術來開展產品的性能研究、優化設計等研究工作［2－10］。通過虛擬樣機模型在設計階段就能完成預測、評價產品的各項性能，不僅縮短了產品開發周期，而且能夠大幅減少研發成本。基于此，本文利用多體動力學軟件ADAMS對T式自卸汽車舉升機構進行參數化設計，獲得舉升機構主要鉸接點的最佳位置，為自卸汽車的優化設計提供了新途徑，同時也為提高舉升機構的工作性能提供了依據。

1T式舉升機構的建模與仿真

1．1T式舉升機構建模。本文將T式自卸汽車舉升機構簡化為圖1所示的模型。該機構主要由液壓油缸CD、三角臂ABC、拉桿臂BE等組成。以車箱與副車架的鉸支點O點為原點建立坐標系，車箱與三角臂的A鉸接點鉸接，油缸一端與三角臂的C鉸接點鉸接，另一端與副車架在B鉸接點鉸接;拉桿一端與三角臂在B鉸接點鉸接，另一端與副車架在E鉸接點鉸接。ABCDE、A'B'C'DE分別為舉升機構舉升前、后的位置。根據T式舉升機構模型簡圖，在Pro/E軟件中創建了舉升機構的三維實體模型，將其導入到ADAMS/View環境中，并在ADAMS/View環境下對樣機幾何模型添加質量信息以及約束［11］。圖2為在ADAMS/View環境中建立的自卸汽車T式舉升機構虛擬樣機模型。在模型中，副車架與車箱、三角臂與車箱、三角臂與拉桿、三角臂與油缸活塞桿、油缸與副車架、拉桿與副車架的相互約束關系均定義為平面轉動副進行約束;活塞桿與油缸的相互約束關系定義為平面移動副進行約束。

1．2T式舉升機構仿真分析。在進行T式舉升機構仿真分析過程中，設定車箱滿載質量為30t。由于液壓油缸為單節，且推桿相對于油缸作勻速移動，因此在液壓油缸與油缸推桿之間的移動副上施加一個速度驅動，設定運動時間為20s，仿真步數為2000步，對舉升機構進行運動學仿真分析［11］。仿真得到的油缸驅動力和車箱舉升角之間的關系曲線如圖3所示。油缸驅動力最大值為738．22kN，與以往經驗相比，該油缸驅動力最大值較大;油缸驅動力最大值出現在初始位置，與理想油壓曲線不相符，容易對液壓元件造成較大的沖擊，會減少元件的使用壽命。

2舉升機構優化數學模型的建立

2．1目標函數。舉升機構中最重要的是液壓油缸的動力源，故使得液壓油缸驅動力最小而且能完成整個舉升過程是想達到的理想結果。T式舉升機構的優化目標為舉升機構在有效的運動范圍內液壓油缸作用力最小。利用ADAMS/View軟件將舉升過程中的液壓油缸驅動力最大值最小化作為T式自卸汽車舉升機構的優化目標函數，即:minF(X)(1)式中:F(X)為目標函數;X為設計變量，X=(DV_1，DV_2，…，DV_n)，n為設計變量的個數。

2．2設計變量。通過優化舉升機構各鉸接點的位置可以有效改善油缸的驅動力大小。因此，將舉升機構中各鉸接點的位置坐標作為設計變量，通過對各鉸接點的位置坐標進行參數化設計，建立T式舉升機構的參數化模型，以便于比較不同參數對舉升機構在舉升過程中產生的油缸驅動力大小的影響。根據優化的目標和舉升機構的設計要求，確定參數化的設計變量為以下幾個關鍵點:三角臂與車箱連接鉸鏈點A、三角臂與拉桿臂連接鉸鏈點B、三角臂與活塞桿連接鉸鏈點C、油缸與副車架連接鉸鏈點D和拉桿臂與副車架連接鉸接點E的y、z坐標(見圖1)，共10個設計變量。

2．3約束條件。根據舉升機構的工作情況，在保證驅動速度與仿真時間不變的前提下，利用ADAMS/View的軟件環境，從舉升機構的最大舉升角與邊界條件對優化模型進行約束，以期在滿足約束條件的前提下，獲得最佳優化目標［12］。1)為了保證T式舉升機構能將貨物卸載干凈，舉升角度應該大于貨物的安息角。以自卸車舉升角(車箱相對于副車架的轉角)等于48°為約束條件，對ANGLE建立約束函數G2(X)為G2(X)=48°－ANGLE≤0(2)2)根據T式舉升機構尺寸和布置要求，優化設計過程中各設計變量允許變化范圍如表1所示。

3優化計算與結果分析

ADAMS/View提供OPTDES－GRG(廣義簡約梯度算法)和OPTDES－SQP(二次規劃算法)兩種優化算法，由于OPTDES－GRG算法的通用性、有效性和可靠性等在各類非線性規劃中都是較突出的，所以本文采用OPTDES－GRG算法［13］。此算法可以在某方向微小位移下保持約束的有效性，其特點是尋優時沿邊界進行搜索，而結構優化的解往往位于邊界上。

3．1T式舉升機構的第一次優化設計。采用DesignStudy參數化分析方法對自卸汽車T式舉升機構進行一次優化設計。在保持其余設計變量恒定的基礎上，分別對DV_1－DV_10共10個設計變量依次進行參數化分析，完成舉升機構的迭代優化仿真分析，從而獲取DV_1－DV_10共10個設計變量在初始值位置對于液壓油缸驅動力的敏感度。敏感度定義為油缸驅動力相對于設計變量的變化率。通過對自卸汽車T式舉升機構的第一次優化設計，在ADAMS/View軟件中得到DV_1－DV_10共10個設計變量在初始值位置對于液壓油缸驅動力的敏感度大小，第一次優化數據結果如表2所示。由表2可知，通過第一次優化設計得到的DV_3、DV_5、DV_7、DV_8和DV_9共5個設計變量在初始值位置對于液壓油缸驅動力的敏感度較大，故將這5個設計變量作為新的優化設計變量進行T式舉升機構的第二次優化設計。

3．2T式舉升機構的第二次優化。采用Optimization參數化分析方法對自卸汽車T式舉升機構進行第二次優化設計。根據優化設計變量的允許變化范圍，通過ADAMS/View軟件中提供的OPTDES－SQP優化算法，在滿足約束條件的前提下，獲得液壓油缸驅動力最大值最小時的參數組合。通過對舉升機構的第二次優化設計，得到DV_3、DV_5、DV_7、DV_8和DV_9共5個設計變量的優化值(見表3)。

3．3T式舉升機構優化前、后結果對比。通過ADAMS/View軟件的優化設計模塊完成對自卸汽車T式舉升機構的優化設計，優化設計得到的結果值確定了優化后T式舉升機構各鉸接點位置坐標，優化前、后舉升機構中油缸驅動力的輸出曲線如圖4所示。由圖4可知:車箱舉升過程中，在相同的驅動速度與仿真時間條件下，液壓油缸驅動力最大值由優化前的738．22kN降低到564．53kN，降低了23．5%，優化效果明顯。優化前油缸驅動力最大值出現在初始位置，優化后油缸驅動力呈現先增大后減小的趨勢，油缸驅動力最大值出現在舉升角為3．6°時，避免了初始油壓值過大的狀況，有利于延長液壓系統的使用壽命。

4結語

本文利用多體動力學軟件ADAMS對T式自卸汽車舉升機構建立虛擬仿真模型，采用ADAMS軟件自帶的OPTDES－GRG算法，以舉升機構液壓缸作用力最小為優化目標，對機構中各鉸接點位置進行了優化，優化后舉升機構在舉升過程中所需的液壓油缸最大驅動力比優化前降低了23．5%。有利于提高機構的可靠性，延長舉升機構的使用壽命;研究結果為舉升機構結構的進一步改進提供參考依據。

作者:苑伍德 羅坤 楊成倫 劉大維 單位:青島大學機電工程學院 中國重汽集團青島重工有限公司