基于粒子群算法的履带式底盘钢架优化设计

基于粒子群算法的履带式底盘钢架优化设计

钱艳平, ,刘强

中核武汉核电运行技术股份有限公司 湖北省 武汉市

摘要：根据核电厂取水管道内壁附着海生物清理要求，以隧道内壁清洁机器人底盘钢架为研究对象，针对其强度高、质量轻以及结构较为简洁的需求现状，在保留底盘钢架现有功能的同时，采用拓扑优化设计对其结构进行研究，并通过采用一种多目标粒子群优化算法对优化结果进行合理取值，最终确定了底盘钢架的最优结构。采用ANSYS Workbench软件对优化前后的底盘钢架进行结构分析，最终将分析结果进行对比，发现优化后的底盘钢架在提高强度、刚度的同时减轻了质量。优化后的底盘最大应力为208.6MPa，底盘质量为313kg。研究结果为清洁机器人的研发提供了参考。

关键词：清洁机械；底盘钢架；粒子群算法；拓扑优化

Design optimization of tracked chassis steel frame based on particle swarm optimization algorithm

Abstract: According to the cleaning requirements of marine organisms attached to the inner wall of the water intake pipeline of nuclear power plants, the steel frame of the cleaning robot chassis with the clean inner wall of the tunnel is the research object. In view of its high strength, light weight and relatively simple structure, the existing functions of the chassis steel frame are retained. At the same time, the topology optimization design is used to study its structure, and a multi-objective particle swarm optimization algorithm is used to reasonably select the optimization results, and finally the optimal structure of the chassis steel frame is determined. The ANSYS Workbench software was used to analyze the structure of the chassis steel frame before and after the optimization. Finally, the analysis results were compared and it was found that the optimized chassis steel frame improved the strength and rigidity while reducing the quality. It provides a reference for the research and development of cleaning robots.

Keywords: cleaning machinery; topology optimization; Chassis steel frame; particle swarm algorithm

0 引言

核设施环境中，设备具有放射性，在一些高放射性环境中，自动化设备的使用能够替代人工高效的完成工作[1-2]。因此选用核用机器人是目前核电技术领域发展的必然选择。目前我国的核电技术已经列入核电大国行列，核电安全和经济性也不能忽视，安全是核电发展的第一前提。在核电事故之后，由于事故现场辐射剂量较高，机器人作为替代人工的工具进入现场将成为必然，并且核用机器人在环境剂量检测、污水处理等方面也发挥着重要作用[3-4]。

核电厂大多建造在海边，一方面是为了方便取水，另一方面是为了将海水作为三回路的最终热阱，在海水中含有很多的微生物和藻类，会附着在管道上堵塞管道，需要定期对管道内壁附着的海藻等海生物进行清洁[5]。

核电厂冷源取水管道随着电厂地理位置及建造工艺的不同，取水管道会设计成不同的截面形状，本文中主要针对圆形截面管道以及平底形截面管道表面附着的海生物进行清洁。为了使隧道清洁机器人能够具有更高的路面通过能力以及更大的接地面积，在进行清洁机器人底盘形式的选取时，优先选用通过能力更好且接地比压更小的履带式底盘

[6]。

杨怀彬等人通过分析全方位履带基本结构和产生振动的原因，优化了履带后辊轮的振动情况，为履带的设计提供了一定的理论基础[7]。高永祥通过总结攀爬机器人的四种典型工况的工作特征，建立各典型工况下工作载荷的数学模型，对底盘主要参数进行了优化设计，减少了底盘质量，提高了整体的刚强度和稳定性[8]。吴伟斌等人对运输车底盘进行优化设计，通过采用剪叉式液压升降机构满足底盘可调的性能要求，通过优化设计简化了传动机构并降低了油耗[9]。吴红雷等人搭建了通用底盘模型，设计了一种液压滑轨升降调节机构，并搭建了轮毂加速受力模型，为通用底盘的控制以及算法设计奠定了理论基础[10]。

目前对于底盘优化的研究，集中于通过对底盘上集中载荷的优化设计上，但是在如何进行优化过程中如何采用各部位参数使底盘结构达到更优解方面仍有不足，本文在对底盘结构进行设计优化的基础上，提出了一种基于多目标粒子群优化算法的底盘钢架结构的优化设计方法，为清洁机器人底盘结构的设计优化提供参考。

1 总体背景及参数要求

1.1 项目背景

核电厂取水管道作为核电厂冷源取水的关键部分，由于冷却水使用的海水，海水中的微生物以及浮游生物会随着海水进入到取水管道内并附着在管道内壁进行生长，严重时会引起海洋生物或海洋异物堵塞取水系统从而引起取水安全事件。田湾隧道不同于其他核电厂取水隧道，田湾取水隧道具有截面为圆形截面，检修井口尺寸小，内壁附着海生物厚度较大，海生物总量大，工期短等问题，相关参数如表1所示。

表1  田湾隧道参数

取水隧道内工作环境较为复杂，清洁机器人路面通过能力要求较高，为了能够提高清洁机器人的行驶稳定性，并使其能在稳定行使的过程中完成清洁机器人清理隧道内壁的工作，清洁机器人底盘部分要求能够满足上述相关要求，相较于传统轮式机器人底盘，履带式底盘具有驱动力大、接比压小、爬坡能力强、转弯半径小以及稳定性好等优点，因此选用履带式底盘作为清洁机器人行走部机构。

1.2 底盘作业工况分析

清洁机器人要求能够在圆形截面隧道以及平底截面隧道内自由行驶，并能够保证清洁机器人具有一定的自动回正能力，使清洁机器人能够稳定的在隧道内完成清洁工作。

清洁机器人底盘的机械部分主要由承载车架、行走履带、液压马达、减速机以及角度调节机构组成，其中承载车架主要是承载清洁机器人上装部分的整体重量以及起到上装与底盘的连接作用，行走履带、液压马达以及减速机共同组成清洁机器人的行走部分，角度调节机构可以使清洁机器人在圆形截面的取水隧道内工作时更好的与地面进行接触，达到更高的行驶稳定性。

1.3 底盘初步参数确定

清洁机器人底盘钢架中涉及到的主要结构与载荷参数初步取值，如表2所示。

表2  清洁机器人底盘主要结构和载荷取值

1.4 底盘结构模型建立

根据清洁机器人工作的环境以及结构尺寸，在三维建模软件中建立了底盘的初步三维模型，并基于ANSYS建立了底盘的有限元分析模型，经过仿真分析得到了优化前底盘在几种工况下的最大应力与最大变形，结果如图1所示。仿真结果表明，最大应力为1361.6MPa。

（a）应力分布

（b）应变分布

图1优化前底盘钢架应力与应变云图

拓扑优化作为目前结构优化设计中采用的主流的研究方法，主要是根据给定的负载情况、约束条件与所需性能指标，在给定区域内对材料进行优化的数学方法。连续拓扑优化的方法主要有均匀化方法、变密度法、渐进结构优化法以及水平集法等[11-12] 。由于变密度法所需的优化设计变量少，计算效率高，因此基于变密度法对可调式底盘在两种工况的结构进行拓扑优化设计，以此来确定底盘钢架结构的分布。

2 多目标混沌粒子群底盘刚度优化

2.1 多目标自适应混沌粒子群算法

粒子群优化算法具有收敛速度快、简单容易实现等优点，在一些复杂组合优化的问题方面得到了广泛的应用。粒子群优化算法速度和位置更新公式如下：

    （1）

        （2）

式中：，

其中：i—粒子标号；

N——种群规模；

d——决策变量维度标号；

D——决策变量总维度；

——粒子位置；

——速度；

——进化代数；

——粒子个体历史最优位置；

——粒子全局历史最优位置；

——惯性因子；

——个体加速因子；

——全局加速因子；

——[0,1]间的随机数；

在粒子群优化算法中，粒子群中全局最优粒子的进化方向决定了整个粒子群的进化方向，直接影响着整个算法优化结果的优劣。在粒子群算法运算初期，应该适当的减小粒子群种群的变异规模，以便提高粒子群算法的运行速度以及收敛速度；在算法运行的后期，应当适当的增加粒子群的变异规模，是粒子种群尽快的跳出局部最优解，提高算法的收敛速度，并防止陷入局部最优，导致算法停滞不前，在基于外部存档的自适应变异策略中采用如下式的方式对变异规模进行调整。

（3）

式中，为第t代外部存档变异规模，且需要满足0<，为当前外部存档规模；时，=；为相邻两代解集之间的差值。

2.2 目标函数与约束条件

优化解集以向量形式表示，解集中的变量为底盘钢架结构参数，其中a为车架宽度（mm），b为车架长度（mm），c为车架高度（mm），d为车架横梁间距（mm），e为车架矩形管的边长（mm）。车架尺寸如图2所示。

图2 车架结构示意图

（4）

目标函数的底盘钢架的质量、最大应力以及最大变形达到条件允许范围内的最小值，即为：

（5）

（6）

在底盘钢架的设计过程中，底盘钢架的设计约束包括有钢架的强度约束、刚度约束、局部稳定性约束和必要的钢架构件截面外形边界条件约束等。其中各个部分的约束条件可以根据设计理论得到相应的约束函数，其中：

强度约束为：

（7）

（8）

式中，分别为材料的许用正应力与许用切应力。

根据刚度设计理论，可以得到刚度条件的约束函数为：

（9）

（10）

式中，与分别为材料所允许的最大变形和所允许的虽大单位长度扭转角。

底盘钢架结构在空间中应该具有局部稳定性，则设计底盘的局部稳定性约束为：

（11）

式中，为复合临界应力的许用值。

除了上述三个条件之外，底盘钢架结构的设计还要满足钢架截面参数之间的关系，并考虑可制造性和经济性之间的关系，通过对各参数之间的关系综合得出，底盘钢架结构的边界条件为：

（12）

3 履带钢架优化结果与分析

通过以底盘钢架的质量、最大应力以及最大形变等为目标函数，以钢架材料的强度、刚度、局部稳定性以及截面的边界条件为约束条件，通过仿真分析软件MATLAB对相关参数进行优化，通过编制多目标粒子群优化算法，将基于ANSYS平台分析得到的底盘钢架在各个工况下的最大弯矩、最大扭矩以及最大形变作为输入和约束，反馈给MATLAB的优化程序，对底盘钢架进行优化设计。设置算法的迭代步数为100，种群规模为100，外部存档最大规模为100，收敛稳定性百分比为3%，由此得到清洁机器人底盘钢架优化的非劣解集分布如图3所示。

图3 清洁机器人底盘钢架优化的非劣解集分布图

通过对数据进行分析，可以得知在底盘钢架的多目标优化过程中，各个目标之间的关系是相对冲突的，即底盘质量与最大应力与最大形变之间不能同时达到最优解，必须对三者之间的参数进行综合权衡和协调，分析计算之后得到计算数值为：862.945、1863.432、542.289、542.536、84.186，通过对各计算结果就近取整优化，最终确定选用参数a=880mm，b=1850mm，c=580mm，d=510mm，e=80mm作为钢架最终的优化结构参数。

根据粒子群优化算法确定最终的结构参数，选用80mm*80mm*3mm的矩形管作为底盘钢架的主要构造材料，建立相应的参数化模型，如图4所示。

图4优化后底盘钢架结构模型

将通过粒子群优化算法优化后的底盘钢架参数化模型进行强度校核，优化后的底盘应力和应变云图结果如图5、图6所示。

图5优化后应力云图

图6优化后应变云图

从图中可以看出，在进行优化前，初步设计的模型最大应力为1361.6MPa，集中在上平面与中间支柱的连接处，并不能满足底盘钢架相应材料的许用应力；优化后最大应力为208.6MPa，与优化前位于相同位置，优化后的结构能够满足底盘钢架材料的最大许用应力；优化后的底盘质量为313kg，在满足底盘钢架整体强度的同时减少了整体的质量，并提高了地盘钢架的强度刚度以及稳定性。

4 结论

通过对清理机械设备的底盘结构以及工作原理进行分析，确定了履带底盘的受力状态和载荷，并通过ANSYS岁优化前的底盘结构进行了强度分析，通过拓扑优化算法对底盘结构进行了优化设计，得到了底盘钢架的理论力学模型，并进行了有限元分析，得到了底盘钢架的强度参数。在强度分析的基础上，基于ANSYS与MATLAB平台，利用多目标粒子群优化算法对底盘钢架的相关参数进行优化，通过对优化前后的结构进行对比分析，在保证清洁机器人底盘钢架强度以及刚度的条件下，简化了底盘钢架的机构复杂性并减少了底盘钢架整体的质量，最终得到了优化后的底盘结构。优化后的底盘最大应力为208.6MPa，底盘质量为313kg。

参 考 文  献

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