当前位置:首页>>行业资讯>>技术应用>> 基于弹性动力学分析的黄豆除杂振动筛优化设计

基于弹性动力学分析的黄豆除杂振动筛优化设计

时间:2017-08-02  来源:中国振动筛网  作者:admin  浏览次数:448

  振动筛是一种物料分级设备,因其结构简单、工作可靠,被广泛应用于建筑、选煤、选矿、冶金、石化等领域。振动筛的设计关系到筛分效果、生产效率和节能水平,从而直接影响企业的经济效益。目前相关的设计研究主要在刚性动力学范畴内,但是实际上因为车速的提高,振动筛的动态特性对筛分效果有一定的影响。

  某一自主研发的黄豆除杂振动筛,由于结构参数和转速选取不当,存在筛分效率低、筛分效果差、板簧易断裂等问题。本文构建了该振动筛的弹性动力学模型,推导出计入机构弹性后的物料相对筛面左滑、右滑的运动方程,以及物料在筛面上的平均推进速度;并且采用BP神经网络得出振动筛的相关参数与筛分性能之间的关系,重构弹性动力学模型,加速动力学计算过程;再以板簧的截面惯性矩、曲柄长度和转速为参数,以筛分效率为目标建立优化模型,对参数进行了优化。

  1振动筛的运动学和动力学模型黄豆除杂振动筛连接结构如所示,摆杆为―),男,河南商丘人,硕士研究生,主要从事机械动力学方面的研究。

  当十1性进行筛选分级的,所以振动筛设计时要使物料相对于振动面仅滑动而无跳动,且获得尽可能大的竖直方向上的振动惯性力。在中,当曲柄处于第I、F象限时,物料有沿筛面法向运动的趋势,其临界条件为:式(4)中各变量的含义与式(2)中相同。

  2.2物料相对筛面滑动的位移和平均推进速度在以往的研究中,对于物料相对筛面的滑动位移和平均推进速度的计算都是建立在振动筛各构件为刚体的基础上,没有考虑振动筛弹性运动的影响,因此计算所得与实测结果有较大误差。为减少误差,本文考虑了振动筛的弹性运动,即后文中的变量a是筛体质心的实际加速度值,包含了振动筛的弹性运动。

  2.2.1物料相对筛面向左滑动的位移St2.2.1.1物料相对筛面向左滑动的加速度at如所示,当曲柄转至第n、m象限时,物料受到四个力的作用:重力G、筛面的支撑力N、筛面的摩擦力F和惯性力当搡沿筛面方向的分力大于滑动摩擦力F时,物料相对筛面向左滑动,设相对滑动的速度为仇,则相对滑动加速度at =|.设、at向右为正,则:2.2.1.2物料相对筛面向左滑动的速度仇设物料相对筛面向左滑动的开始时刻为、终止时刻为。由式(2)可知时刻筛面的加速度位移Sl为:2.2.2物料相对筛面向右滑动的位移Sr2.2.2.1物料相对筛面向右滑动的加速度aR如所示,当曲柄转至第I、F象限时,物料的受力为:及N Pksin/代入(7)式后得出,2.2.2.2物料相对筛面向右滑动的速度Vr设物料相对筛面向右滑动的开始时刻为,终止时刻为,。由式(3)知,时刻物料相对筛面的加速度a=gp,据此可求得,对应理积分可得物料在I、F象限内任一时刻相对筛面向右滑动的速度,20时,可求得,此时i=,f 2.2.2.3物料相对筛面向右滑动的位移Sr物料在时间区间中相对筛面向右滑动的位移为,ta,在曲柄转动周期中的位置如所示。

  2.2.3物料相对筛面的平均推进速度在振动筛曲柄的一个转动周期内,物料相对筛面向右滑动的位移、相对筛面向左滑动的位移以及物料相对筛面跳起后沿筛面方向的相对位移,三者矢量和除以曲柄转动周期为物料相对筛面的平均推进速度。因为一般情况下物料在筛面上没有相对跳动现象,所以在计算物料相对筛面的平均推进速度时,仅考虑物料相对筛面左右滑动的情况。故物料相对筛面的平均推进速度,由公式(4)得物料相对筛面无跳动的条件:g9(X)=g―asin/>0. 3.1.3目标函数式(9)中w表示振动筛曲柄的转动角速度,单位为3振动筛的优化3.1振动筛优化模型的建立3.1.1参数选择影响筛架横向往复运动的主要因素有板簧的截面惯性矩、曲柄的长度和转速,故选取设计参数如下:其中为板簧截面的宽度,单位为为板簧截面的厚度,单位为mm;r为曲柄长度,单位为mm;w为曲柄角速度,单位为rad/s.为达到良好的筛分效果,物料相对筛面向左滑动的位移和相对筛面向右滑动的位移绝对值之和应最大,即增加物料在单位时间内相对筛面滑动的距离,将增加物料透过筛孔的概率。建立目标函数如下:按前述,式(11)中所涉及的加速度为计入板簧弹性后的筛体质心在中S轴方向的加速度,可通过动力学分析求得,但求解动力学模型的动态响应较为耗时。为加速优化进程,通过BP神经网络重构振动筛的弹性动力学模型,即首先对所建动力学模型按不同参数进行计算,得到的数据作为样本;其次将优化设计变量对应的数据作为神经网络的输入,目标函数对应的数据作为神经网络的输出,得到神经网络训练样本,如表1所示;然后设置好网络的输入层、输出层和中间层的神经元个数以及网络的训练次数和误差后,就可以对网络进行训练。训练后的神经网络,可用于振动筛的优化。

  表1神经网络的训练样本优化模型求解及结果这样改进能获得最好的序号输入输出截面宽度b/截面厚度h/以原始设计参数为组初始变量,因初始设计时振动筛的结构参数和运动参数分别为:板簧截面宽度h=25mm、板簧截面厚度b=2mm、曲柄长度r=2.5mm、曲柄角速度w=98.1rad/s,故X0=T利用Matlab自带的约束最优化函数fconmin得到最优设计变量和最优函数值为:根据上述结果,可以得到振动筛的优化方案,即保持板簧截面宽度、厚度不变,曲柄长度改为4.4筛分效果。

  3.3优化结果分析与验证时,对比上述结果可知,优化后物料的推进速度加快,从而提高了振动筛的工作效率。

  另外,优化前筛面在竖直方向的加速度最大值为7.95X103mm/s2,优化后筛面在竖直方向的加速度最大值为9.87X103mm/s2.比较这两个结果,可以看出优化后物料在筛分过程中获得了变化幅度更大的惯性力,这更有利于物料的分级,使筛分效果更好。

  4结语本文结合弹性动力学模型,针对振动筛的筛分效率和筛分效果建立关于结构参数与运动参数的优化模型,且得出了可行的优化结果,提高了振动筛的筛分效果和筛分效率。所以,从机构弹性动力学的角度出发对振动筛进行优化是一种改进设计的有效方法,也进步完善了振动筛的设计理论,对工程实际有较好的指导作用。但是,实际上影响振动筛工作性能的相关因素比较多,也比较复杂,这里也仅仅将柔度较大的板簧作为弹性件、转速作为运动参数来考虑,未将物料特性联系起来,所以仍存在定的局限性。

相关资讯
资讯推荐
热门新闻排行
更多>>视频分享