桥式起重机数字化设计系统的研究与开发

通过对桥式起重机企业的需求分析,将模块化和快速设计技术应用到桥式起重机的设计中。在Visual Studio2010开发环境下,以SQL Server2008为数据库支撑,应用模块化和参数化技术及二次开发技术对桥式起重机设计系统进行开发,实现了桥式起重机整车及各个模块的参数化设计出图。

基于C#的桥式起重机数字化设计与云开发

针对早期设计的桥式起重机数字化开发系统存在开发环境兼容性差、流通范围小、开发语言落后、设计思路具有局限性的问题,结合网络协同的设计思想,使用Visual Studio 2013中的ASP.Net.Core作为开发框架,C#作为开发语言,进行桥式起重机云平台开发,完成桥式起重机三维模型驱动与机构的尺寸排布校核;根据NSGA-II算法验证主梁的设计可行性并给出轻量化设计方案,然后快速生成工程图纸并调整;最后使用云开发的SaaS服务模式,实现多租户在网络浏览器端对桥式起重机的协同化与定制化设计。该数字化系统兼容多开发环境下的服务,为传统起重机行业从数字化向智能化发展提供参考。

核电桥式起重机桥架结构地震分析方法研究

核电桥式起重机是核电厂常用起重设备,抗震性能要求高。目前核电桥式起重机的抗震分析大多采用反应谱分析。在遇强震状况下,由于反应谱分析只适用于线性结构,分析结果不精确,因此必须对结构进行时程分析。选取Kobe地震波,使用2种不同分析方法,通过ANSYS Workbench模块对地震情况下桥式起重机桥架结构的应力和变形结果进行求解。通过比较得到,在强震分析中,反应谱求解方法结果误差增大,但避免了繁琐计算,节省了时间。所以在地震载荷小或求解精度要求低的情况下可以选用反应谱分析替代时程分析进行求解。

小车轨道对门式起重机主梁静、动态特性的影响研究

以门式起重机主梁为研究对象,研究小车轨道对起重机的静、动态特性的影响。利用ANSYS Workbench有限元分析软件对有、无小车轨道2种情况的主梁进行静态受力分析、模态分析以及谐响应分析。通过对结果进行比较分析,发现轨道可以改善主梁静刚度,并且得到更加准确的共振频谱,为后期的设计、生产提供一定的理论基础。

改进子模型分析法对起重机主梁静态特性影响研究

针对子模型分析法边界约束不足及网格划分精度低等问题,采用目标区域进行延展、逐步递减缩小区域等措施进行了改进。在缩小过程中,网格不断细化,使边界约束得到有效的控制。通过数学公式推导得出了改进子模型分析法的数学模型,在加以有效约束后使用Workbench19.2的仿真功能分别求出桥式起重机主梁子模型分析法、改进子模型分析法以及原始粗模型的结果。结果对比进一步论证了改进子模型分析法的优越性。

加劲肋对起重机主梁静动态特性影响研究

通过对桥式起重机主梁静、动态特性研究发现:不同类型的加劲肋对于桥式起重机主梁静动态特性的影响不同。首先建立了起重机主梁以及4种加劲肋的三维模型并进行装配。然后利用ANSYS Workbench强大的仿真功能分别对安装了矩型肋、角型肋、T型肋和正球头肋的起重机主梁进行静态特性分析、模态分析以及谐响应分析。结果表明,安装角型加劲肋的主梁性能优于其他3类主梁。最后论证了纵向加劲肋对主梁结构有着不可忽视的影响。

基于LSTBSVM与蝙蝠算法的桥式起重机主梁的轻量化研究

用最小二乘法的孪生有界支持向量机分析出桥式起重机主梁截面各参数相对于主梁质量的灵敏度,筛选出灵敏度最大的6个参数,运用改进的蝙蝠算法以主梁质量为目标函数对其进行分析计算,结果显示,优化后的桥式起重机主梁的质量减少了13.8%。通过ANSYS软件对优化后的桥式起重机主梁进行有限元分析,结果证明了该方法的可靠性。

不同单元建模的桥式起重机箱形梁有限元分析研究

应用ANSYS Workbench有限元分析软件,将桥式起重机箱形主梁划分为实体单元、壳单元和实体壳单元等不同有限元模型,进行3种不同工况下主梁应力和变形的有限元分析。通过分析结果比较,得出应力和变形结果均符合许用要求。实体壳单元与实体单元模型计算结果基本一致;全壳单元模型计算相对误差较大,但单元数量大大减少,计算时间大大缩短。

地震载荷下核电桥式起重机的减震分析与研究

地震可能在厂房未倒塌的情况下,导致桥式起重机"跳车",小车坠落以及连接件破坏等。结合桥式起重机的结构特点及工作形式,根据地震卓越周期及桥式起重机自振频率等参数,提出了适合桥式起重机的减震措施——安装隔震支座,运用时程分析方法对有无减震装置的桥式起重机结构进行地震响应分析。研究结果表明,隔震支座的减震效率高,在竖直载荷作用下,该方案对结构变形的最大减震率达到25%;水平沿大车轨道方向载荷作用下,该方案对结构应力的最大减震率达到30%。

单元类型与网格尺寸对门式起重机静、动态分析的影响研究

单元类型与网格尺寸是影响起重机静、动态分析准确性的重要因素,由于低阶单元存在剪切锁定与体积锁定问题,对门式起重机模型分别采用高阶单元与低阶单元进行静、动态分析,通过对分析结果进行比较,结果显示使用高阶单元可以避免剪切锁定与体积锁定问题,对门式起重机进行分析可以得到更加精确的结果,此结果为起重机有限元分析的前处理提供了参考。

TMD在桥式起重机上的减震应用研究

中国属于地震频发区,这就要求起重机具备一定的抗震性能。以QD型16t桥式起重机为研究对象,通过设计地震波形,计算楼层反应谱,对不同工况下的桥式起重机进行模态分析,针对性地提出将调谐质量阻尼器(TMD)应用于桥式起重机的减震研究,并对起重机在地震载荷下不同工况、不同位置的位移与应力进行分析,结果显示TMD可以有效减小桥式起重机的地震响应,此方法可为起重机的减震研究提供一定的参考。

基于王莲叶脉分布的塔式起重机臂架结构仿生设计

为了使塔式起重机自身重量更轻,更易于安装和运输,以此降低生产和运行成本,引入了结构仿生设计思想。以QTZ40塔式起重机臂架结构为研究对象,利用结构仿生设计方法对塔式起重机臂架结构进行了仿生优化设计。经研究、分析发现王莲叶脉的构型符合黄金分割定律,依据相似性评价标准,确定王莲为臂架仿生原型,结合臂架拓扑优化结果和王莲构型规律,确定了臂架的仿生优化设计方案。利用APDL语言建立了臂架的有限元模型,接着利用ANSYS软件对臂架原结构和仿生结构分别进行静力学分析计算,结果显示,仿生模型较原模型减重11.41%,并且在强度、刚度等方面均取得了较好的优化效果。

桥式起重机智能定制与报价系统开发

通过长期对桥式起重机结构和企业需求的分析研究,将快速智能设计与智能报价两者相结合。以VB6.0为编程工具,Access为数据支撑,运用模块化与参数化技术,二次开发技术以及基于混沌遗传算法的主梁优化设计等关键技术。开发了桥式起重机智能快速定制与报价系统。该系统可根据用户定制参数进行设计计算、优化设计以及快速报价,为企业快速响应用户需求、缩短产品设计周期、降低企业设计成本奠定了技术基础,其对桥式起重机的长期发展具有深远影响。

基于改进引力搜索算法的桥式起重机主梁优化

介绍了一种新型群体智能优化算法——引力搜索算法,针对其局部搜索能力较弱的问题将常系数和权值引入算法,改进了其位置更新公式和惯性质量公式。应用改进的算法、基本算法和遗传算法优化目标函数,利用MATLAB分析结果检验了改进引力搜索算法的可行性和优越性。将万有引力搜索算法运用到桥式起重机主梁的轻量化设计中,通过有限元分析得到优化后的主梁在保证强度刚度等参数符合设计要求的情况下,截面面积比优化前减少了19.14%。

面向桥式起重机主梁优化的改进布谷鸟算法

首先介绍了布谷鸟算法,并针对算法寻优精度低、易陷入局部最优等缺陷对其进行改进。采用步长控制向量优化种群,引入高斯扰动方式避免算法在迭代后期陷入局部最优的情况,使用交叉及变异选择操作改进算子位置,最后引入自适应发现概率提高收敛速度。将改进算法应用于桥式起重机主梁优化设计,验证了改进算法的可行性,优化效果较明显且符合主梁约束条件。

基于改进烟花算法的桥式起重机主梁轻量化设计

介绍了烟花算法,并针对烟花算法寻优精度低、易陷入局部最优等缺陷对算法进行改进。引入反向学习策略优化种群,采用自适应因子改进爆炸半径,使用新的变异方式及交叉选择操作改进算子位置,且使用锦标赛选择策略选取优良个体。将改进算法引入桥式起重机主梁轻量化设计中,通过实例验证了算法的可行性。优化效果较明显且符合主梁约束条件。

基于高斯伪谱法的双摆桥式起重机消摆策略分析

为了解决桥式起重机钢丝绳和负载的双摆问题,提出采用高斯伪谱法实现消摆。深入分析了影响吊具与负载摆动的控制因素,通过系统运动状态运用拉格朗日方程建立了双摆桥起动力学模型和最优控制模型,依靠相同运动曲线的输入验证了模型的有效性;将原最优控制问题转换为高斯伪谱形式,采用高斯伪谱法直接对建立的模型进行分析并在有限时间内获得最优解。仿真实验结果表明:采用高斯伪谱法能够有效实现消摆,控制结果与其他控制方法作比较,进一步证明了高斯伪谱法的优越性及有效性。

基于云量子遗传算法的核电厂专用桥式起重机减震装置的优化与分析

核电厂专用桥式起重机在运行工作中常受到地震载荷的影响,针对该问题通过引入黏滞阻尼器(fluid viscous damper,FVD)对原有减震装置进行了改进,并采用云量子遗传算法对引入的FVD阻尼系数进行优化选取。通过仿真实验完成了桥式起重机有限元模型和等效单自由度实验模型的地震位移响应的结果比对以及减震装置改进前后位移、应力分析。结果表明:改进后桥式起重机整体强度、刚度及稳定性均符合安全要求,在减震结构时程分析上具有良好的一致性,减震率也有进一步提升。该结论可为后续的桥式起重机减震研究等提供理论参考。

基于CQGA-LSSVM的桥式起重机主梁损伤识别

针对桥式起重机在使用中存在主梁损伤等结构问题,引入刚度变化指标将主梁的损伤识别问题转化为桥起主梁局部刚度的计算,并采用云量子遗传算法对最小二乘支持向量机中最佳模型参数进行优化调整,二者结合实现了对主梁的损伤识别。实验结果表明:所提改进方法无论是针对主梁单损伤还是多损伤,均可精确完成主梁损伤定位及损伤程度预测,并具有较好的抗噪性,是一种准确、有效的结构损伤识别方法。

基于深度学习的并联机器人定位检测技术研究

针对机器视觉领域中并联机器人存在目标识别模糊,分类效率差以及反应速度过慢的问题,提出了一种基于深度学习的并联机器人定位检测技术。首先对目标识别物进行图像采集,改进图像数据集,将处理前后图像放入训练集提高网络效率,搭建YOLOX目标检测分类识别算法提高并联机器人检测精度;其次改进训练方式,通过预训练与实际训练提高可靠性,改进损失策略;然后建立并联机器人主体基坐标系与相机坐标系,结合手眼标定与相机标定方法,求得目标实际坐标与机器人基坐标系的转换关系;最后在并联机器人实验平台验证目标标定结果,对比主流深度学习算法YOLOv3、YOLOv4、Faster-RCNN得出的并联机构网络定位与实际定位的相对误差,结果表明YOLOX的定位精度误差为3.992~5.061 mm之间,平均精确度达到了91%左右。该方法可为并联机器人结合深度学习实现检测定位提供一定参考价值。