Research on Energy Efficiency Characteristics of Mining Shovel Hoisting and Slewing System Driven by Hydraulic-Electric Hybrid System

Mining shovel is a crucial piece of equipment for high-efficiency production in open-pit mining and stands as one of the largest energy consumption sources in mining.However,substantial energy waste occurs during the descent of the hoisting system or the deceleration of the slewing platform.To reduce the energy loss,an innovative hydrau-lic-electric hybrid drive system is proposed,in which a hydraulic pump/motor connected with an accumulator is added to assist the electric motor to drive the hoisting system or slewing platform,recycling kinetic and potential energy.The utilization of the kinetic and potential energy reduces the energy loss and installed power of the min-ing shovel.Meanwhile,the reliability of the mining shovel pure electric drive system also can be increased.In this paper,the hydraulic-electric hybrid driving principle is introduced,a small-scale testbed is set up to verify the feasibil-ity of the system,and a co-simulation model of the proposed system is established to clarify the system operation and energy characteristics.The test and simulation results show that,by adopting the proposed system,compared with the traditional purely electric driving system,the peak power and energy consumption of the hoisting electric motor are reduced by 36.7%and 29.7%,respectively.Similarly,the slewing electric motor experiences a significant decrease in peak power by 86.9%and a reduction in energy consumption by 59.4%.The proposed system expands the application area of the hydraulic electric hybrid drive system and provides a reference for its application in over-sized and super heavy equipment.

深松铲对砖红壤扰动行为影响的仿真与试验

针对香蕉地深松作业相关研究较少,深松铲-土壤耦合机理尚未明确等问题,结合海南热区香蕉地砖红壤土的物理特性,利用离散元虚拟仿真试验,堆积生成了耕作层、犁底层和心土层3层土壤模型,建立了滑切深松铲-土壤耕作模型,并通过对比虚拟仿真试验,研究了滑式深松铲和国标深松铲对海南香蕉地土壤的扰动情况。结果表明:在相同的作业条件下,滑式深松铲作用下的土壤颗粒在x、y和z方向的最大运动速度均明显大于国标深松铲对土壤颗粒的作用,且滑式深松铲的扰动轮廓要明显大于国标深松铲作业的扰动轮廓,同时滑式深松铲作用下土壤蓬松度和土壤扰动系数均大于国标深松铲作用产生的深松效果,进一步验证了所设计的滑式深松铲更适用于海南香蕉地的深松作业。

基于3D打印关键技术的深松铲结构设计

以深松铲为研究对象,根据土壤耕作过程需求建立深松铲铲柄轮廓曲线,同时对深松铲结构进行详细设计,即铲尖厚度为6mm、铲尖宽度为35mm、铲尖入土角度为23°、柄厚度为25mm、宽度为55mm。对深松铲耕作过程阻力进行分析,建立松土阻力计算方程,同时采用3D打印技术对深松铲进行逆向工程快速成型。松土过程仿真分析结果表明:作业过程行进速度直接影响耕作过程中深松铲阻力,当行进速度为4、4.5、5km/h时,深松铲所受阻力均值分别为410、490、575N。

压雪机雪铲运动仿真及分析

基于D-H矩阵原理建立压雪机雪铲运动轨迹的数学模型,文中分析了雪铲运动过程中雪铲齿尖的位移、速度、加速度与空间位置的运动关系;建立雪铲三维模型,然后将简化处理过的三维模型导入ADAMS仿真软件中,在ADAMS中增加约束和驱动等前处理工作;最后,进行运动仿真,得出雪铲齿尖的位移、速度、加速度动态曲线及雪铲轨迹图,并验证了雪铲运动学模型的正确性,对压雪机雪铲的设计和分析具有普遍适用的意义并提供了参考。

基于Rocky DEM的松散润叶筒内抄板作用的模拟与优化

为深入研究松散润叶筒内叶片在抄板上的掉落过程,提升叶片的耐加工性,利用三维建模软件建立松散润叶筒三维模型,通过Rocky 2021 R2离散元仿真软件创建薄片柔性叶片进行数值模拟,对叶片在松散润叶筒内抄板上的运动进行可视化计算。根据抄板上叶片的持料量百分比曲线和落料速率曲线,将叶片的掉落过程分为两个阶段。结果表明:片状颗粒的受力区别于刚性球体间的点对点接触受力,叶片形状不可忽略;松散润叶筒转速为15 r/min时,叶片在筒体底部分布较少,筒体上半部分分布较多;抄板安装角度为80°时,板上持料量增多,抄板倾角较合理,增温增湿效果最优;松散润叶筒倾角对叶片在抄板上掉落的轴向速度影响显著。通过仿真得出叶片在抄板上掉落过程的优化参数,有助于松散润叶过程调控,指导实际工业生产。

基于数值模拟的钛合金锥形件激光辅助铲旋成形研究

针对中部带法兰锥形件采用传统“锻造+机加工”制备时材料利用率低、强度及韧性不足的问题,提出采用激光辅助铲旋成形工艺来实现钛合金中部带法兰锥形件的完整近净成形。根据铲旋成形原理,选取合适的激光热源模型,并基于Simufact Forming软件平台建立激光辅助铲旋有限元模型,研究了铲旋成形过程中的中部法兰变形区温度、变形行为及等效塑性应力和等效塑性应变分布规律。结果表明,采用坯料整体预热+激光辅助补热的方式,可实现坯料基体表层温度高、内层温度低,既有利于表面金属材料铲旋成形出法兰,又可避免锥壁翘起;铲旋成形时变形区材料轴向流动较多,径向流动较少,法兰形状呈“倒水滴”状;旋轮接触区等效塑性应力值较大,但法兰主体部分等效塑性应力值较小且分布均匀;基体主要变形区等效塑性应变值最大,达9~11,沿厚度方向逐渐减小,具有局部大塑性变形且变形不均匀的特点。

黏重黑土条件下马铃薯收获机挖掘装置设计与试验

针对东北地区黏重黑土条件下马铃薯收获机工作阻力大、挖掘铲寿命短、挖掘质量难以保证等问题,将双行升运链式马铃薯收获机挖掘装置改进并设计一种分离式防堵马铃薯挖掘装置。采用理论分析研究方法,解析马铃薯收获机关键部件挖掘铲挖掘过程,探明影响马铃薯收获机挖掘铲工作阻力的主要影响因素;结合黏重黑土条件下马铃薯收获的农艺要求,以行驶速度、铲面铲宽和铲面倾斜角度为试验因素,以挖掘铲最大工作阻力和土壤最大压缩力为试验指标,进行多因素正交仿真试验,设计得出,挖掘铲在保证良好碎土效果且不造成马铃薯损伤的最佳参数,即行驶速度1.11 m·s^(-1),铲面铲宽150 mm,铲面倾斜角度30°时,挖掘铲最大工作阻力为566 N,土壤最大压缩力为152 N。田间验证试验表明,各项指标达到要求且均优于改进前整片式挖掘铲马铃薯收获机。

基于DEM-MBD耦合的装载机减阻铲装策略仿真分析

装载机铲装物料过程中,往往受到较大的铲装阻力,使得其作业效率降低、能耗升高。针对此问题,对装载机减阻铲装策略进行研究。对装载机铲装物料过程中受到的铲装阻力进行分析,建立装载机各作业阶段铲装阻力的数学模型,提出装载机减阻铲装策略;利用ADAMS建立装载机虚拟样机模型,对它进行动态仿真,通过EDEM完成铲装物料颗粒模型的建立及相关参数的设置;基于DEM-MBD联合仿真,分别对装载机使用2种铲装物料策略进行铲装过程仿真;最后,获取2种铲装策略中物料运动速度矢量以及铲装阻力变化曲线,进行对比分析。结果表明:装载机使用减阻铲装策略铲装物料相比一次铲装法铲装物料受到的最大铲装阻力值减少11.3%,且使用减阻铲装策略所产生的铲装阻力大部分时间内整体小于一次铲装法所产生的铲装阻力,证明了减阻铲装策略的可行性和合理性。

基于DHMM-ESUM的露天矿运输系统车铲比优化研究

在露天矿生产中,如何利用现有的资源条件对电铲与卡车进行合理配比,充分发挥设备的效率,是提高矿山企业生产效益的关键。以安家岭露天矿生产系统收集的数据为基础,首先运用排队理论构建以电铲为采掘中心,卡车为运输工具的闭合排队网络模型,将运输系统分为4个排队子系统,分析各项服务时间的概率分布;基于离散隐马尔可夫模型(discrete hidden Markov model,DHMM)与拓展求和(extended summation,ESUM)算法分析系统作业性能,获取电铲设备的运行状态和班次生产能力。然后,应用蒙特卡洛法建立随机动态规划模型,以产量期望值最大化为目标对露天矿的车铲比进行优化。最后,对生产系统进行仿真建模分析,结果验证了基于DHMM-ESUM对车铲比进行优化的有效性和准确性。

基于响应面法的马铃薯挖掘铲多目标优化设计

马铃薯挖掘铲是马铃薯收获机挖掘装置的重要组成部分,起到直接与土壤接触,并把马铃薯挖出的作用。在丘陵地区为了保证高效稳定的收获,马铃薯挖掘铲的综合性能对整个收获过程至关重要。使用ANSYS Workbench分析出挖掘铲的应力、应变、变形云图,通过参数化过程选择并验证特征尺寸。基于响应面法建立特征参数和结果的函数关系,通过多目标遗传算法得到候选解集,按照设计要求和优化目的综合考虑选择最优解。优化前后总变形降低了24.88%,总应力降低了21.40%,质量减少了4.58%,减少了质量的同时还明显地降低总变形和总应力,提升了马铃薯挖掘铲的综合性能,为后续实验和生产提供了理论依据。

一种田间深松铲的设计

深松铲结构会严重影响深松作业阻力的大小。针对目前深松作业普遍存在深松阻力大的问题,研制一种新型结构的深松铲,介绍深松铲的结构、工作原理及关键零部件设计,以此来提高深松机的整体性能、减小作业阻力及磨损,进而为保护性耕作技术的推广应用提供技术支撑。

黏土与松土部件互作的离散元仿真标定与试验

为了提高白萝卜收获机关键部件松土铲的离散元仿真结果与实际情况的吻合度,利用台架实验和EDEM软件仿真相结合的方式,对黏壤土与松土铲之间接触的离散元仿真参数进行标定。以堆积角和滚动距离作为响应值,通过四因素三水平正交组合试验,分别建立土壤与土壤、土壤与触土材料之间的回归模型,并对回归模型进行分析,得到土壤含水率为(21±0.1)%时模型参数的解最优,分别为:土壤与土壤之间JKR为8.884J/m2,恢复系数为0.275,静摩擦因数为0.504,滚动摩擦因数为0.038;土壤与接触材料之间的仿真参数JKR为6.975J/m2,恢复系数为0.428;静摩擦因数为0.054;滚动摩擦因数为0.054。为了验证离散元仿真模型参数最优解与实际情况的吻合度,开展了基于最优参数下的台架实验与仿真试验,结果表明:台架实验松土铲的黏土量与仿真的相对误差为5.70%,仿真结果与台架试验基本一致,验证了离散元仿真参数模型的可靠性。

林地开沟机刀具优化设计与试验

针对林地开沟条件恶劣、开沟困难的情形,设计一种开沟刀,对设计的开沟刀进行切削土壤研究与参数优化。利用LS-DYNA建立开沟刀—土壤切削有限元模型,得到开沟刀土壤切削过程等效应力、切削阻力以及切削能耗的变化规律。以平均切削阻力为指标,建立正交仿真试验,探究刀片厚度、刃倾角和刀片切削速度对平均切削阻力的影响。正交仿真试验结果表明:平均切削阻力最小时的最优参数组合为刀片厚度6 mm,刃倾角45°,刀片切削速度2 m/s;各因素影响平均切削阻力的顺序为刀片切削速度>刀片厚度>刃倾角。对优化后的开沟刀进行静力学分析,刀具的强度与刚度满足要求。林地试验开沟刀切削阻力平均值为232.6 N,试验值与仿真值误差为7.1%,表明开沟刀—土壤切削模型可用于开沟刀参数优化。

振动式根茎类中药材收获机挖掘装置设计

针对日益增长的中药材收获作业需要,在借鉴已有成果基础上设计了一种适用于较高含水率土壤的深根茎中药材振动挖掘装置,并通过理论计算确定了主要结构参数。挖掘铲采用条形铲结构,振动机构采用曲柄摇杆机构,其工作幅宽为1800mm,最大工作深度为500mm,入土角为20°;挖掘铲总长为283mm,偏心距为20mm,铲尖振动幅度为10.4mm。通过有限元分析得出:最大应力发生在铲体与前刀轴连接处,为3.07MPa,远小于材料的屈服强度235MPa;最大变形发生在铲尖处,为0.0126mm,与铲的尺寸相比变形量很小,可以忽略;运动学分析中铲尖运动曲线平滑,符合简谐运动规律。对比田间实测该振动铲收获机所受拖拉机牵引力与理论计算所得出固定铲收获机工作阻力,结果表明:振动铲收获机的工作阻力小于固定铲收获机的工作阻力,减阻效果明显。

铲齿-齿滚式花生捡拾装置捡拾动力学分析与试验

两段式收获是我国花生机械化收获的主要方式,捡拾装置是花生捡拾联合收获机核心部分之一。针对传统的弹齿滚筒凸轮滑道式捡拾装置存在的花生植株“壅堆”“冲击”和“抛起”而造成荚果损失问题,在花生植株条铺捡拾特性研究基础上,发明并研制了一种新型铲齿-齿滚式花生捡拾装置。通过捡拾性能试验表明:花生植株条铺地面捡拾作业时,铲齿划入地表将花生植株条铺从地面铲起,捡拾齿完成花生植株后续的捡拾作业,但不划入地表。通过对花生植株在铲拾、挑拾、推送阶段的运动状态与受力分析,获得了影响运动状态的主要参数,以此为依据设计了铲齿、捡拾齿、护板等关键捡拾元件的总体结构。在此基础上建立了捡拾齿运动的数学模型,确定了影响捡拾齿运动轨迹的关键参数,并结合ADAMS运动仿真分析获得了捡拾工作参数配比范围。根据设计结果制作样机并进行运转试验,花生捡拾性能试验结果表明:新型铲齿-齿滚式花生捡拾装置用于花生捡拾过程中,不存在植株“壅堆”与“抛起”问题;通过响应面分析法及样机试验,获得捡拾装置最优工作参数为:前进速度Vm为48.0 m·min^(-1),转速N为45.3 r·min^(-1),离地高度H为-18 mm。在花生植株含水率15%~17%的两段收获条件下,花生植株捡拾率为98.9%,掉果损失率为2.8%。根据试验观察,捡拾过程中花生植株主要呈现横向捡拾、倾斜捡拾、纵向捡拾3种捡拾状态,能够适应果朝一侧的整齐放铺与散乱放铺捡拾作业,为今后两段式花生捡拾收获机捡拾装置的设计提供技术支撑。

一种新型大蒜收获机的研究设计

针对我国大蒜收获机械结构设计复杂、生产成本较高等问题,设计了一种新型大蒜收获机。生产试验和性能测试表明:收获机的作业质量和性能指标参数符合设计指标要求,具有在田间作业中铲子头铲入、土壤和大蒜铲起、输送筒输送、土壤和大蒜分离、收集卸料等农艺功能。试验结果表明:收获机解决了同类机具结构设计复杂和生产成本高、收获机和拖拉机不易分离使用、收获机传动结构复杂和维修不便、人工捡拾和装袋运输等问题,提高了作物收获效率和质量,且性能稳定、可靠性高、作业成本低、结构简单、易于制造,具有较好的推广应用价值。

基于BP神经网络的装载机自动铲装作业油耗预测研究

针对装载机自动铲装过程中作业能耗大、难以优化以及测试繁琐的问题,运用BP神经网络对作业油耗进行了研究。首先装载机根据规划出的7条平行铲装轨迹进行自动铲装测试试验,通过传感器获取相关试验数据作为BP神经网络的训练和验证样本;然后建立BP神经网络预测模型,对该模型的误差进行了验证;最后对该模型预测出的非训练铲装轨迹的作业油耗与测试试验的作业油耗进行了对比,以此验证BP神经网络模型的准确性。研究结果表明:BP神经网络预测模型的预测值与与验证样本的试验值的平均偏差仅为6.05 mL,平均误差仅为5.46%;预测平行铲装深度为400、600 mm,这两条非训练铲装轨迹的作业油耗时,其预测值与试验值的误差分别为2.30%~8.36%、2.67%~8.18%;因此,建立的BP神经模型能够较为准确地预测装载机自动铲装油耗,为作业油耗的优化提供依据。

一种创新型茎块收获机的设计与试验

经过对国内茎块类收获装备的应用现状比较分析和试验,创新设计出一种集挖掘、收获和还田于一体的收获装备。通过生产试验和性能测试,装备的作业质量和性能参数符合研究设计指标,具有切段秆秧、分割土壤、铲起果壤、输送振动、果壤分离、集果和摆动二次果壤分离等农艺功能。试验结果表明:设计的装备解决了现有装备结构设计复杂、制造成本高、果土分离不彻底或需人工捡拾等问题,收获效率高,可确保茎块质量,性能稳定,可靠性高,制造成本适中,作业成本低,并且具有果土分离彻底和秧苗还田的功能等特点。

基于MatDEM的易贡滑坡铲刮效应研究

以易贡滑坡—碎屑流为背景,针对滑坡—碎屑流形成过程复杂、铲刮作用机制难以分析等问题,基于MatDEM离散元软件,研究铲刮作用对易贡滑坡形成的影响。通过获取的高程数据,根据真实的地形地貌,利用MatDEM软件1:1构建易贡滑坡三维地质模型,并通过内置功能训练参数,实现了宏微观参数的转化。将易贡滑坡分为局部铲刮和全过程铲刮2种情况,设立对照组进行分别讨论,研究坡的不同区域发生铲刮和全过程发生铲刮对易贡滑坡形成的影响,取得以下认识:局部区域发生铲刮时,崩滑体对基层物质有抬升隆起作用,基层物质获得巨大动能,速度瞬间增大;在坡中下部发生铲刮,会增大滑体的速度,在坡前缘发生铲刮,会推挤着前缘物质向前运动称之为“犁耕”效应;滑坡发生铲刮作用,会显著增加滑体的速度,促进滑坡—碎屑流的形成,造成更大的危害。研究结果为滑坡—碎屑流的形成分析提供参考。

基于YOLOv5的装载机物料细粒度检测优化算法

针对装载机智能铲装过程中缺少对物料细粒度方面的高精度检测算法问题,提出基于YOLOv5改进的物料细粒度目标检测算法。该方法主要利用注意力机制提高模型对细粒度特征的提取能力和对低质量数据的检测能力。为进一步利用注意力优化网络性能,提出双线性注意力机制,研究最佳嵌入方案并将软阈值思想与双线性注意力机制结合,以达到缓解低质量数据对模型检测精度影响的目的。实验结果表明,相较于原YOLOv5,双线性注意力机制改进后的网络在高质量样本上的mAP@0.5为93.2%,提高6.0%,每秒检测帧数(FPS)为52.6;嵌入软阈值后,网络在低质量样本上的mAP@0.5为90.2%,提高9.9%,FPS为50.0,满足装载机智能铲装过程对算法检测精度和实时性的要求。