自行式模块运输车驱动和悬挂系统研究与悬挂机构优化

发布时间：2017-08-17 09:05

  本文关键词：自行式模块运输车驱动和悬挂系统研究与悬挂机构优化

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【摘要】：自行式模块运输车是随着模块化施工方法的广泛应用而得到大力发展一种特种运输装备，其各个模块单元之间可根据运送货物的要求进行多种形式的拼接和组合，具有承载能力大、货物适应性强等特点，在大型、整体不易拆卸的、超长超宽超重货物设备的转场和运输领域的应用相当广泛。作为自行式模块运输车重要组成部分，液压悬挂系统、行走驱动系统在提高模块车承载能力，作业效率以及工作的安全性、可靠性等方面都扮演的十分重要的角色。因此，对其进行分析和研究具有十分重要的意义。 本文以江苏海鹏特种车辆有限公司设计和制造的6轴线自行式模块运输车为研究对象，主要分四个方面对其驱动系统和悬挂系统进行研究。 首先，对自行式模块运输车关键组成部分进行分析，主要针对其车架结构、液压转向系统、悬挂机构、行走驱动系统以及电控系统等五个方面进行了分析。对自行式模块车运输车的行走驱动系统、悬挂升降系统进行理论研究和数学计算，，完成行走驱动液压系统、悬挂升降液压系统的设计及关键液压元件的选型。 接着，运用ANSYS Workbench有限元分析软件，对模块车车架、悬挂臂、摆动臂、驱动桥架进行静态有限元分析，并与现场实验对比，为后续合理的设计模块车各结构件以及整车进行轻量化设计提供了很好的依据。并对模块车车架进行模态分析，以确定模块车车架结构振动的强弱分布以及抗振薄弱区，为模块车车架结构满足动态设计要求，避免模块车与振动源产生共振提供设计依据。 最后，建立自行式模块运输车悬挂升降机构的优化数学模型、优化目标函数以及优化边界条件，并运用多目标遗传优化理论，对悬挂机构形成的三铰点进行优化，以提高模块车悬挂机构的承载适应性。
【关键词】：自行式模块运输车 驱动悬挂液压系统 有限元分析 多目标遗传优化算法 铰点优化
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH22
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 引言11-13
• 1.2 自行式模块运输车发展现状13-18
• 1.2.1 国外模块式运输车发展现状13-15
• 1.2.2 国内模块式运输车发展现状15-18
• 1.3 有限元技术18-19
• 1.4 基于多目标遗传优化算法与铰点优化19-20
• 1.5 课题来源及研究意义20
• 1.6 论文主要研究内容20-21
• 第2章 模块车驱动和升降液压系统设计21-41
• 2.1 模块式运输车整体结构介绍及主要技术参数21-26
• 2.2 模块式运输车行走驱动系统的研究26-35
• 2.2.1 模块式运输车行走驱动系统方案设计26-27
• 2.2.2 模块式运输车行走驱动系统的设计计算27-34
• 2.2.3 模块式运输车行走驱动系统的校核34-35
• 2.3 模块式运输车悬挂升降液压系统的研究35-40
• 2.3.1 悬挂升降液压系统方案研究35-37
• 2.3.2 悬挂液压系统关键元件计算与选型37-40
• 2.3.3 悬挂液压系统所需发动机功率计算40
• 2.4 本章小结40-41
• 第3章 模块车运输车关键结构的有限元分析41-63
• 3.1 有限元方法简介41-44
• 3.1.1 ANSYS Workbench 介绍42
• 3.1.2 应用 ANSYS Workbench 求解步骤及有限元模型简化原则42-44
• 3.2 模块式液压运输车车架结构的有限元分析44-53
• 3.2.1 模块式液压运输车车架机械结构分析44-45
• 3.2.2 模块式液压运输车车架机械结构的静态分析45-50
• 3.2.3 模块式液压运输车车架机械结构的模态分析50-53
• 3.3 模块式液压运输车悬挂机构及驱动桥架的有限元分析53-59
• 3.3.1 模块式液压运输车悬挂机构及驱动桥架分析53-55
• 3.3.2 模块式液压运输车悬挂机构及驱动桥架有限元分析55-59
• 3.4 现场试验59-61
• 3.5 本章小结61-63
• 第4章 基于遗传算法的悬挂机构三铰点的优化63-78
• 4.1 遗传算法概述63-64
• 4.2 优化设计问题的数学模型64-67
• 4.2.1 设计变量65-66
• 4.2.2 约束条件66
• 4.2.3 目标函数66-67
• 4.2.4 优化问题的数学模型67
• 4.3 自行式模块运输车悬挂系统数学建模67-71
• 4.3.1 设计变量的确定67-68
• 4.3.2 约束条件的建立68-69
• 4.3.3 目标函数的建立69-71
• 4.4 遗传算法的实现71-77
• 4.4.0 参数编码方式确定71-72
• 4.4.1 初始群体设定72
• 4.4.2 适应度函数的设计72-73
• 4.4.3 遗传操作73-74
• 4.4.4 约束条件处理74-75
• 4.4.5 优化设计结果75-77
• 4.5 本章小结77-78
• 结论78-79
• 参考文献79-83
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果83-84
• 致谢84-85
• 作者简介85

【参考文献】

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本文编号：688146