发动机连杆的快速优化分析

刘　赛,吴飞科,严剑刚,杨国策

(上海第二工业大学工程训练中心,上海201209)

发动机连杆的快速优化分析

刘赛,吴飞科,严剑刚,杨国策

(上海第二工业大学工程训练中心,上海201209)

发动机连杆优化设计的主要目的在于合理分布应力的同时尽可能地保证质量最小化,以降低连杆运动的往复惯性力。在ANSYS Workbench环境中,直接对发动机连杆进行几何建模、有限元分析,然后应用实验设计方法生成设计点数据,创建响应面并进行优化,进而得到最优解,真正使产品建模、工程分析和优化设计达到一体化,更易于实现产品的快速优化。该方法为连杆乃至汽车其他零部件的设计及优化提供了很好的参考依据,具有一定的指导作用。

快速优化;实验设计;响应面;有限元分析

0　引言

连杆是发动机传递动力的核心部件之一,是连接发动机曲轴与活塞的重要零件。由于活塞往复运动,使得活塞组件、连杆组件及曲轴产生往复惯性力[1]。为了减小连杆运动的惯性力,应尽量降低连杆的质量,同时需要保证其具有足够的强度和一定的刚度以免连杆发生破坏[2-3]。因此,连杆的优化设计是在强度和刚度满足材料承受程度的基础上,最大程度地降低连杆的质量。ANSYS Workbench优化是利用蒙特卡罗抽样技术,采集设计数据样点,计算每个样点的响应结果,然后利用二次插值函数构造响应曲线或响应面,从而得到输入参数与输出参数之间的权重关系及其灵敏度,最终得到最优解。本文利用ANSYS Workbench软件中的DM(Design Modeler)模块直接对四缸发动机连杆进行三维几何建模、应力分析,然后再采用目标驱动优化(Goal Driver Optimization,GDO)技术进行优化设计,避免了其他三维软件和ANSYS软件的兼容等一系列问题。

1　四缸发动机静力学分析

1.1有限元模型的建立

以某四缸发动机连杆为研究对象,连杆材料为45钢,弹性模量E=200 GPa,泊松比µ=0.3,密度ρ=7.8×103kg/m3。利用ANSYS Workbench的DM模块直接进行几何建模,建模时对连杆大头进行简化处理,不考虑连杆螺栓的联接,将连杆大头看成一个整体,三维模型如图1所示。采用四面体单元,将连杆划分为71 992个实体单元,节点112 265个。有限元模型如图2所示。

图1　连杆三维模型Fig.1 The 3D model of connecting rod

图2　连杆有限元模型Fig.2 The finite element model of connecting rod

1.2边界条件及载荷的施加

边界约束条件及载荷的施加是否与部件工作状态相一致,将直接影响到分析结果的正确性。根据连杆的实际工作过程,主要对连杆最大压力工况进行力学分析。约束条件如下：完全限制大头外端面的自由度;小头孔施加z轴位移约束,限制活塞销z方向的移动。施加的载荷如下：连杆小头以轴承载荷形式施加所受的最大压力38.958 kN;大头轴瓦以均布载荷的形式在大头孔径上施加过盈力4.8 MPa;小头衬套以均布载荷的形式在小头孔径上施加过盈力25 MPa。边界条件及载荷的施加情况如图3所示。

图3　连杆边界条件及载荷的施加Fig.3 The boundary conditions and loads of connecting rod

1.3有限元结果分析

通过ANSYS Workbench的Design Simulation模块进行有限元及后处理分析,连杆在最大压缩力的作用下,其等效应力云图和位移云图分别如图4和图5所示。连杆在受压时,小头下端与过渡凹槽连接处处于高应力状态,而杆身处于较低应力状态。最大等效应力出现在连杆小头下端与过渡凹槽连接处,最大值为134 MPa,远远小于材料的屈服强度355 MPa;最大位移量为0.055 mm,在弹性的变形范围内。

图4　连杆最大压力下等效应力云图Fig.4 The equivalent stress nephogram of connecting rod under maximum pressure

图5　连杆最大压力下位移云图Fig.5 The displacement nephogram of connecting rod under maximum pressure

2　ANSYS Workbench优化方法

ANSYS Workbench定位于一个CAE协同仿真环境,具有完全参数化的分析环境和鲁棒的网格划分功能[4],其优化设计所采用的Design Explorer模块是目前应用最广泛的快速优化工具。ANSYS Workbench采用GDO模块-目标驱动优化技术,从一组给定的样本(设计点)中得出最佳设计点。首先利用试验设计(Design of Experiment,DOE)法,采集设计数据样点,计算每个样点的响应结果,然后利用二次插值函数构造设计空间的响应曲线或响应面云图,如图6所示,响应曲面(Response Surface)可以图表形式直观观察输入与输出参数之间的关系,最后根据设定的目标得出最优解。

图6　响应曲线(面)的拟合Fig.6 Fitting of response curve(surface)

ANSYS Workbench优化过程包括：参数化建模、CAE求解、后处理、优化参数评价;根据已完成的优化循环和当前优化变量的状态修正设计变量,重新投入循环,直至得到最优解。GDO模块优化过程可分为3个步骤：试验设计、响应面的建立以及优化[5]。AWE整体优化流程如图7所示。

图7　ANSYS Workbench优化流程图Fig.7 The optimization flow chart of ANSYS Workbench

3　四缸发动机的优化分析工程应用

3.1ANSYS Workbench的参数设置

参数化建模是优化的前提条件,ANSYS Workbench在Design Explorer中主要有输入参数、输出参数和导出参数3类[5]。输入参数(Input Parameters)：所有用于仿真分析的输入参数都可以作为Design Explorer的输入参数,其值可以在CAD软件或CAE前处理中设定,比如厚度、长度、载荷、材料的属性等。输出参数(Output Parameters)：这部分参数是在CAE前处理中设定的,如结构的体积、质量、频率、速度等。导出参数(Derived Parameter)：指不能直接得到的参数,是输入、输出参数的组合值,也可是各种参数的函数表达式。

参照某四缸发动机连杆工作的危险截面确定了4个重要的尺寸变量作为输入参数：杆身1/2宽度,连杆大头外圆半径,杆身厚度,小头厚度。输出参数分别为总体质量、最大变形、最大等效应力。

3.2ANSYS Workbench的目标驱动优化

3.2.1采用DOE方法生成设计点

在进行数据采样前,DOE大纲可显示出所有的输入和输出参数,如图8所示。ANSYS Workbench采用DOE中心组合法进行设计点的采样,此时设定4个设计变量的取值范围,如表1所示,采样后共产生26个设计点。根据每个设计点的数据,重新进行几何建模及有限元分析,部分设计点求解结果如图9所示。设计点与最大等效应力间的曲线关系如图10所示。

图8　DOE大纲Fig.8 The outline of DOE

表1　设计变量变化范围Tab.1 Variable range of design variables

图9　部分设计点数据Fig.9 Parts of design point data

图10　设计点与最大等效应力之间的曲线关系Fig.10 Curve relation between design point and maximum equivalent stress

3.2.2采用Response Surface建立响应面

针对上述产生的26个设计点,利用神经网络(Neural Network)法来构建输入参数和输出参数之间的响应面,并分析输入参数与输出参数的灵敏度。灵敏度的正负分别表示输入参数与输出参数变化趋势相同或者相反。由图11可以看出,连杆杆身1/2宽度、大头外圆半径对连杆的质量、最大变形、最大等效应力值等输出参数的影响较大,即连杆对这两个尺寸的变化较敏感。依据其灵敏度来建立响应面,可分别展现这两个输入参数对质量、最大变形和最大等效应力等输出参数的影响,如图12～14所示。

图11　设计变量的灵敏度分析Fig.11 Sensitivity analysis of design variables

图12　连杆质量响应面Fig.12 The response surface of rod’s quality

图13　最大变形响应面Fig.13 The response surface of maximum deformation

图14　最大等效应力响应面Fig.14 The response surface of maximum equivalent stress

3.2.3优化

根据自动生成的随机样本模型建立响应面后,设定全局样本数1 000个,利用内嵌的3种优化算法分别进行寻优,优化时以连杆的总体质量最小为目标,约束条件为箱体的最大变形值和最大应力值。综合分析比较3种优化算法的计算结果,最后确定利用非线性二次规划(NLPQL)方法得到的最优解较为理想。系统可根据优化计算后的数据自动生成新的模型,将优化后的模型进行有限元分析,优化结果对比分析如表2所示,优化后的应力云图如图15所示。从表2中可以看出,杆身1/2宽度约减小了3.5 mm,大头外圆半径减小了6 mm,小头厚度减小了3 mm,质量比原来减小0.369 kg,约是原来质量的22.2%。最大变形和应力有所增加,但均在材料的允许范围内,且应力分布更加合理。

表2　连杆优化设计方案对比Tab.2　Comparative analysis of projects of connecting rod optimization design

图15　连杆优化后等效应力云图Fig.15 The equivalent stress nephogram of optimized connecting rod

4　结论

(1)以某四缸发动机连杆作为工程实例,进行优化分析。根据优化方案对比,在应力和变形处于材料允许范围的基础上,连杆的质量减小了0.369 kg,约为原来质量的22.2%。

(2)在AWE环境中,利用DM模块直接对连杆进行几何建模,利用Design Simulation模块进行有限元分析,然后应用GDO模块,通过试验设计生成样点,拟合响应面进行优化,最终得到最优解。此方法使产品建模、工程分析和优化设计真正达到一体化、连贯化,更易于实现产品的快速优化。

(3)本文的快速优化方法为连杆优化设计乃至汽车其他零部件的设计及优化提供了很好的参考依据,具有一定的指导作用。

[1]王晓云,原思聪,罗丹.基于AWE的485Q型柴油机连杆的优化设计[J].煤矿机械,2013,31(3)：39-41.

[2]孟祥踪,张洪信,张铁柱,等.HCPE连杆优化设计的响应面近似方法研究[J].青岛大学学报,2012,27(2)：48-52.

[3]姜勇,杨道斋,张洪信,等.轴向型三缸内燃泵连杆优化设计[J].机械设计与研究,2010,26(3)：57-60.

[4]凌桂龙,丁金斌,温正.ANSYS Workbench 13.0从入门到精通[M].北京：清华大学出版社,2012.

[5]郭晓伟.兆瓦级风电齿轮箱结构轻量化研究[D].辽宁大连：大连理工大学,2012.

Fast Optimization Analysis of Engine Connecting Rod

LIU Sai,WU Fei-ke,YAN Jian-gang,YANG Guo-ce
(Engineer Training Center,Shanghai Second Polytechnic University,Shanghai 201209,P.R.China)

The main purpose of the optimization design of engine connecting rod lies in the stress distributed reasonable and the quality minimized as much as possible to reduce the reciprocating inertia force of the connecting rod movement.Based on the ANSYS Workbench environment,geometric modeling and finite element analysis of engine connecting rod is carried out directly.Then the data of design points is generated by Design of Experiment Method(DOE).The response surface is created.The optimization is operated and the optimal solution is obtained finally.It makes the product modeling,analysis and optimization design to achieve integration really, which makes fast optimization of products realized more easily.This method provides a good reference to the design and optimization of connecting rod and other automotive parts.

fast optimization;design of experiment;response surface;finite element analysis

U464.22

A

1001-4543(2015)04-0312-05

2015-05-03

刘赛(1983—),男,河北人,讲师,硕士,主要研究方向为机械结构有限元及优化分析、逆向工程等。电子邮箱liusai@sspu.edu.cn。

上海第二工业大学校基金(No.A01GY15GX59)资助