复杂工况下皮卡车架结构静动态特性分析

车架是皮卡的装配和承载基体,在固定驾驶室、发动机、车厢、传动系统等部件和总成的同时,还承载着各种工况下的动、静载荷。以CT5型皮卡车架为研究对象,利用建模软件Pro/Engineer构建起车架的3D实体简化模型,然后通过CAE分析软件ANSYS的Workbench模块建立其有限元模型。在此基础上,进行车架结构的静力学,模态及谐响应分析。对分析过程中发现的问题、现象进行了合理的解释,并给出解决办法。该方法可为皮卡车架结构的可靠性和优化设计提供理论依据,具有一定的工程应用价值。

基于虚拟样机技术的挖掘机工作装置运动仿真与优化设计

由于采用传统的方法对挖掘机工作装置运动情况的验证及其铲斗的结构优化存在工作量大、不精确和不直观等缺点,为此提出了一种虚拟样机技术。利用该技术对挖掘机的工作装置进行了运动仿真,得出了挖掘机工作的各种运动参数,通过对结果的分析验证了该设计的合理性。以挖掘机的主要工作零件(铲斗)为研究对象,利用Simulation对铲斗零件进行有限元分析,根据挖掘机铲斗的静力分析结果,找出了铲斗的缺陷,并提出相应的优化方案,最终满足工作要求。

某型号扶正器连接螺纹的结构重构设计

为有效提高某型号扶正器连接螺纹的力学性能,以接触非线性有限元分析为理论基础,利用ANSYS软件对其进行应力应变分析,识别出了结构的薄弱设计;探讨螺纹基础结构参数对其刚度强度的影响规律,遴选出了一些对其力学性能影响较大的参数,并对相关参数值进行优选,在此基础上,对连接螺纹结构进行了重构设计。研究表明:优化后新螺纹结构与原结构相比,其整体强度和刚度得到了很大程度地提高,有效地改善了螺纹接头的受力状况,同时也为其他类似构件的优化设计提供了一种理论分析思路。

机载蒸发循环系统结构的随机振动疲劳分析

针对工程实践中机载蒸发循环系统结构的随机振动疲劳寿命难估算的情况,提出了一种基于频率域的PSD与三区间法联合分析结构随机振动疲劳的方法。首先对结构进行模态分析,获取模态频率,然后对结构加载加速度PSD,采用有限元分析软件ANSYS Workbench分别求得1σ,2σ和3σ的应力以及危险的位置,然后利用Steinberg提出的高斯分布和Miner线性疲劳累积损伤定律的进行疲劳分析。该方法思路清晰,计算简单,对机载蒸发循环系统结构设计工程应用具有指导意义。

Z8016深孔钻床床身轻量化研究

以Z8016深孔钻床床身为研究对象,首先利用ANSYS有限元分析软件对原床身结构进行了模态分析,在保证低阶固有频率基本不变的基础上,以降低床身质量为目标对其结构进行了分析和改进,在此基础上,针对优选出的床身结构,以其筋板厚度、壁厚、筋板孔的直径作为设计变量,以一阶固有频率作为约束,采用ANSYS结构优化技术,对其进行了参数优化设计,并对新的床身机构进行了有限元分析。优化后的床身与原床身相比,在保证其具有良好动态刚性的同时,床身的整体质量减少了16.67%,减少材料消耗,降低了成本,实现了轻量化的目的。

机载蒸发循环系统结构的轻量化设计

机械结构作为机载蒸发循环系统主要的支撑件,具有较大的质量并承受来自直升机的振动冲击作用,其结构性能影响着整个系统的正常功能,在保证足够强度和刚度的前提下,对结构进行轻量化设计具有重要的理论意义和实用价值。首先,采用ANSYS软件对机载蒸发循环系统进行有限元分析;然后,借助Pro/E与Ansys Workbench之间的双向参数实时传递功能,对结构进行参数化设计,在此基础上采用灵敏度分析法获取对模型优化目标影响较大的关键尺寸参数;最后,采用多目标遗传算法对结构进行优化设计。结果表明:在满足设计要求的前提下,结构质量比原来减少了24.4%,得到了最佳结构参数,实现了轻量化目的。

机载蒸发循环系统结构的稳健性研究

机载蒸发循环系统结构的疲劳寿命易受外界和内部环境的影响,导致无法满足设计要求。采用随机有限元法,参照设计变量和随机变量的变异性,建立机载蒸发循环系统结构疲劳寿命稳健性优化的数学模型;通过引入权因子α,将稳健性优化问题转化为结构疲劳寿命均值和标准差的双目标优化问题。结果表明:合理设置疲劳寿命均值和标准差的权因子,可有效降低设计变量和随机变量对变异的敏感性,进而提高机载蒸发循环系统结构疲劳寿命的稳健性。

C41-2000大吨位空气锤锤杆易断问题的分析

采用有限元分析方法对C41-2000大吨位空气锤锤杆及相关结构依次进行了静态分析、动态分析和疲劳分析。分析结果表明,锤杆的受力危险截面位于锤杆与活塞的过渡区域和锤杆燕尾槽底面。根据分析结果对锤杆进行改进设计,增加锤杆与活塞过渡区域薄弱部位的强度,适当减小锤杆末端危险截面的球面半径,增加锥面长度,增加锤杆燕尾槽底面的最大应力集中处的截面面积。改进后的大吨位空气锤锤杆寿命得到成倍提高,锤杆断裂问题得到有效遏制,大大提高了空气锤的整体性能。