[发明专利]一种液压挖掘机动臂协同优化方法有效
申请号: | 201510487348.2 | 申请日: | 2015-08-10 |
公开(公告)号: | CN105069230B | 公开(公告)日: | 2017-11-17 |
发明(设计)人: | 朱明娟;纪爱敏;宋伟伟 | 申请(专利权)人: | 河海大学常州校区 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司32224 | 代理人: | 耿英,董建林 |
地址: | 213022 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 液压 挖掘 机动 协同 优化 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种利用ISIGHT优化平台多级集成PROE三维建模软件和ANSYS有限元分析软件的液压挖掘机动臂协同优化方法,属于机械设计与自动化领域。
背景技术
液压挖掘机工作装置是影响液压挖掘机工作效率的一个重要部分,而动臂是挖掘机工作装置的主要构件,其重量占工作装置重量的比重非常大。因此,合理设计动臂结构具有很大的现实意义。已有的研究通常仅对动臂的静力学和动力学进行单学科的分析,没有综合考虑两学科之间相互影响,因此分析结果具有一定的局限性和不可靠性,由此可能会造成性能不佳、材料和能源的浪费等问题。对于挖掘机动臂的优化应在不仅需满足强度刚度约束,又需防止其发生共振的条件下重量最轻且固有频率最大为目标进行设计。现有的利用ANSYS等软件的优化由于受到软件优化能力的局限,因此并不能得到最优的设计方案。
发明内容
发明目的:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提供一种液压挖掘机动臂协同优化方法,利用ISIGHT优化平台多级集成PROE和ANSYS对挖掘机动臂进行协同优化,该方法运用PROE对动臂进行参数化建模,并运用ANSYS分别对动臂进行静力学和动力学模态分析,利用多学科协同优化机制,通过ISIGHT优化平台实现自动循环仿真和优化,并最终取得使得动臂重量和频率同时达到最优的的全局解,提高了动臂的协同优化效率和优化精度。
技术方案:为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种液压挖掘机动臂静态模型集成优化方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)首先利用三维建模软件PROE完成挖掘机动臂参数化建模,导出关系文件dongbi1_rel.txt和dongbi2_rel.txt文件,作为PROE集成的输入文件,然后将PROE模型另存dongbi1.x_t和dongbi2.x_t文件,为PROE和ANSYS之间的数据传输做准备;
(2)在ANSYS有限元分析软件对挖掘机动臂模型进行修改和简化处理,通过对挖掘机动臂进行静力学分析,得到ANSYS静力学集成优化所需的Input.txt输入文件和Output.txt文件;Input.txt输入文件包括两个部分:PROE模型文件dongbi1.x_t文件以及ANSYS静力学分析的命令流文件dongbi1.lgw文件,Output输出文件为dongbi1.out文件。
(3)在ANSYS有限元分析软件对挖掘机动臂模型进行修改和简化处理,通过对挖掘机动臂进行动力学模态分析,得到ANSYS动力学模态集成优化所需的Input.txt输入文件和Output.txt文件;Input.txt输入文件包括两个部分:PROE模型文件dongbi2.x_t文件以及ANSYS动力学分析的命令流文件dongbi2.lgw文件,Output输出文件为dongbi2.out文件。
(4)采用批处理的方式借助go_proe1.bat脚本的方式驱动PROE进行动臂的参数变更和模型的实时更新;
(5)读取PROE输入文件dongbi1_rel.txt中的相关参数作为优化设计变量;
(6)采用批处理的方式借助go_ansys1.bat脚本的方式驱动ANSYS进行动臂静力学分析;
(7)读取ANSYS静力学输入文件中的命令流文件dongbi1.lgw中的相关参数作为优化设计变量;
(8)读取ANSYS静力学输出文件dongbi1.out,从中调取挖掘机动臂静力学优化问题的体积目标值V1和约束值DOF,MAX;
(9)采用批处理的方式借助go_proe2.bat脚本的方式驱动PROE进行动臂的参数变更和模型的实时更新;
(10)读取PROE输入文件dongbi2_rel.txt中的相关参数作为优化设计变量;
(11)采用批处理的方式借助go_ansys2.bat脚本的方式驱动ANSYS进行动臂动力学模态分析;
(12)读取ANSYS动力学输入文件中的命令流文件dongbi2.lgw中的相关参数作为优化设计变量;
(13)读取ANSYS动力学输出文件dongbi2.out,从中调取挖掘机动臂动力学模态优化问题的频率目标值FREQ4;
(14)在静力学和动力学子学科优化中,利用ISIGHT中梯度优化策略,进行子学科设计参数的修正,通过并将修正后的参数值重新返回到输入文件中,分别传递至PROE和ANSYS中进行下一轮优化迭代;
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