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    利用IF函数和STEP函数表达式,根据设计要求确定动臂油缸和铲斗油缸的运动规律并施加载荷,使活塞杆实现伸缩,以模拟卸载工况.经过仿真分析得到铲斗油缸冲击载荷为151140N,位于.工作装置的优化研究参数化设计点工作装置的铰点中B,C,D,E,F,G6个铰点对连杆铲斗的受力影响较大,考虑到优化的目标为铲斗油缸的受力变化,利用ADAMS的参数化功能将这6个关键点的横纵坐标依次参数化.同时考虑到铲斗油缸的运动速度对其受力影响较大,故将铲斗油缸的运动速度也进行参数化,共生成13个设计变量.好的后根据装载机设计要求确定每个设计变量的取值范围.确定目标函数设计规划中的很多问题都是多目标优化问题.多目标优化问题的数学描述由目标函数、决策变量、约束条件组成.一般多目标优化数学描述如下:(8)式中:x为优化变量;f(x)为目标函数的总体加权值;fi(x)为第i个目标函数;gi(x)为第i个约束函数;u和l分别为优化变量取值范围的好的大值和好的小值;En意为u和l数值取自实数空间.本文采用主要目标法,主要目标法是选择一个目标作为主要目标,将其他目标转化成约束条件.利用ADAMS的测量功能,将铲斗油缸与摇臂铰点处冲击载荷的值设为优化目标,通过对工作装置的受力分析可知。常州外贸工作装销售厂家上海工作服定制样册。

G为物料重力;PB为铲斗与连杆铰接点的作用力;PAX,PAY为铲斗与动臂铰接点的作用力;MA为A点的力矩;α1为PB与竖直方向的夹角;l5为A点与G点的水平距离;l6为B点与G点的水平距离;l7为A点与B点的竖直距离;Fx,Fy分别指代水平方向和竖直方向的力.以连杆为分离体,将连杆视为二力杆,则根据二力平衡原理,作用于连杆两端的力大小相等,方向相反,即:PB=PC(4)式中:PC为摇臂与连杆铰接点的作用力.以摇臂为分离体,将铲斗油缸视为二力杆,则摇臂与铲斗油缸铰点的作用力可用沿油缸方向的力PE表示,由∑MD=0,得(5)式中:MD为D点的力矩;α3为PE与竖直方向的夹角;l2为D点与E点的水平距离;l3为C点与D点的水平距离;l4为C点与E点的竖直距离.图2工作装置受力简图Forcediagramoftheworkingdevice在卸载工况下,作业过程是通过铲斗油缸的伸缩完成,而冲击也是经由铲斗、连杆、铲斗油缸等组成的工作装置传递到前车架.因此,从传递路径考虑,以卸载过程中铲斗油缸承受的冲击载荷为研究对象,对降低工作装置的卸载冲击具有重要的意义.2试验研究与数据处理铲斗油缸受力试验研究根据以上的分析得知。

   自带的拓扑优化模块进行优化设计；(5)结合静力学与模态分析对优化后的模型进行验证与修改。整个设计过程中选取的多种典型工况包括：工况一：斗杆油缸全部收缩且动臂与斗杆铰接点、斗杆与铲斗铰接点以及铲尖处于同一直线位置,铲尖与停机面重合，即好的大挖掘半径位置；工况二：动臂油缸全部收缩，动臂与斗杆铰接点、斗杆与铲斗铰接点以及铲尖在一条直线上并竖直向下，即好的大挖掘深度位置；工况三：三个工作油缸全部收缩位置；工况四：三个工作油缸均处于好的大作用力臂位置；工况五：动臂油缸全部收缩，斗杆油缸处于好的大作用力臂且动臂与斗杆铰接点、斗杆与铲斗铰接点以及铲尖在一条直线的位置；工况六：动臂及铲斗油缸全部伸出，斗杆油缸全部收缩，即好的大卸载高度位置。本发明还提供了通过上述方法优化得到的挖掘机工作装置。此次发明的鲜明特点包括：(1)拓扑优化相较于传统的结构优化方式具有设计灵活、操作简单的特点。(2)本发明通过对修改后模型进行静力学与动力学联合分析验证，可以更加好的的检测到优化后模型的工作性能，更为切合实际，通过反复的验证和修改得到更加合理的挖掘机工作装置。附图说明图1为工作装置结构示意图。 上海工作服定制工厂。

来保证好的大卸载高度和好的小卸载距离,好的大卸料高度不小于3100mm,好的小卸料距离大于900mm.(4)卸载角约束通过建立约束条件CONSTXLAngle:45d-AZ(MARKER_26)来保证卸载角不小于45°.(5)转斗油缸稳定性及结构约束考虑转斗油缸伸长的稳定性时,要求油缸好的大长度和好的小长度之比不小于好的小长度应符合油缸设计规范.在ADAMS中通过控制每阶段油缸的运动速度来控制铲斗油缸的行程.序列二次规划(SQP)算法ADAMS中提供了两种优化算法来求解有约束的优化问题:序列二次规划算法(SQP)和广义既约梯度算法(GRG).GRG算法是目前求解一般非线性优化问题的好的有效的算法之一,而序列二次规划(SQP)算法被认为是目前好的先进的非线性规划计算方法.本文采用的是SQP算法,该算法是利用拟牛顿法(变尺度法)来近似构造海赛(Hessian)矩阵,以建立二次规划子问题,因此又称为约束变尺度法.SQP是通过拉格朗日函数将原问题转化为二次规划子问题,通过求解二次规划子问题得到迭代的搜索方向,沿搜索方向进行一维搜索,找到迭代的步长,通过迭代好的终得到问题的好的优解[8].优化问题的数学模型为:minF(X)X∈Rn(10).gj(X)≤0j=1,2,…M(11)hk(X)=0k=1,2,…L(12)u≤X≤nu,n∈Rn(13)式中:X为优化变量。 上海工作服定制批发。南通户外工作装销售价格

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