江苏省特种设备安全监督检验研究院苏州分院 江苏苏州 215000
摘要 本文针对起重机主梁的现存的弊端，根据拓扑优化的原理，将其进行优化，同时综合BP神经网络进行分析提出具有针对意义的创新性优化方案。以拓扑优化为基础对设计主梁腹板进行升级型的变量改变。主要是通过BP神经网络设计出优化的变量值比例关系，采用函数进行条件限制性的函数计算。优化后效果颇佳，在主梁质量降低的同时增加了其承载应力，因此，此优化方法可为实际操作。
关键词 拓扑优化；起重机；主梁轻量化；方法与对策
在我国的重要港口领域以及建材市场等需要搬抬、运输较重物品的地方，常见的起重设备就是起重机。随着起重机应用领域的广泛扩大以及使用频率的增加，其市场需求就变得更加多方位，不仅仅体现在其本身的使用价值上，更体现在运转的安全、运行的经济效应上。一般起重机应用的原理较为传统，主要是基于力学理论，因此设计其方案时耗时周期长、需要设计人员多、花销耗费大，因此为了探求更加优化的设计方案，使起重机的生产设计更符合市场的需求，需要突破传统，进行创新，寻找优化的起重机设计方案。随着时代的发展，现代化理念在设计中成为主流，笔者结合数据分析软件，以及相关经验，设计了一种 基于拓扑优化起重机主梁轻量化方法，其优化效果较为明显，现做如下报道：
1.概述主梁优化
1.1简介拓扑优化的原理
这是一种常见的结构布局优化理论，主要是综合考虑承载负荷、优化目的、约束的条件等几方面来进行做有效的结构布局。采用该原理的主要目的就是即使并未确定拓形结构也可以根据已有的载荷、边界条件确定更为优化的结构，不仅可以根据此设计新的概念产品，还可以对已有产品进行条件性的优化。
1.2有限元主梁建模
在对主梁建模的时候可以将其分为主副膜板、上下盖板、以及隔板等分别设置参数。将这几部分化为SHELL 单元，随后各个单元模拟建模既模拟薄板结构、小车轨道、集中载荷、螺栓联接等。其中选择弹性模量较好、泊松比、密度都很适宜的Q345 钢作为主梁的材料。即建立有限元的 Hypermesh 主梁模型，如下图所示，原始起重机主梁的结构侧面刨析图。
根据上图所示，将主梁的最危险腹板设置在中间部分。主要考虑大车行至腹板正中间时其轮子左右在左上角，小车行至腹板中间位置上时其轮子作用到右上角，一般在此情景下进行腹板拓扑优化。
1.3设计函数、变量、约束条件
选择最优化的方案实施有效的设计，都是为了在一定条件下，即使原材料处于最少的状况也可以恰好分布在设计的截面空间范围内，这个特殊的条件就是指强度、截面以及刚度都在最小的情况时。根据实践符合拓扑优化的节点密度法并不能按质量函数目标改变其密度结构。一般是将体积作为目标函数的考虑条件，进行主梁横截面的设计，这主要是因为体积在设计过程中处于递减的状态，并且间接的表示截面质量。常见的优化函数参数定义为：第一，响应即表示体积、位移的响应；第二，设计目标表示体积最小的状态下体积的响应；第三，约束表示最小主梁截面的位移响应；第四，设计变量表示每个单元的密度。
1.4分析拓扑优化的结果
在设定相关的参数值之后，对特殊情况下进行设定。如在危险工况时加载、约束危险截面，主要是通过有限元进行主梁腹板的模块设定。主要的优化设计方案如下图所示：
第一种优化方案，用材最少，横截面呈现H型，但是缺乏稳定性；第二种优化方案，用料变化不显著，主要呈日型横截面；第三种优化方案，优化效果较为理想，主要呈人型横截面；第四种方案，效果最为理想，材料用量适当，稳定性能好，优化效果明显，是首选的实际应用设计方案。
2.概述数学模型建立
2.1 概述BP 神经原理
这主要是一种较为常见的人工神经传播网络，大部分神经网络都采用此模型。他的运转思想是学习的动态过程，主要由正向信号传播综合反向误差传播。正向信号传播的的过程是信息输入样本经输入层、隐藏层处理之后通过输出层输出，若出现预期值与输出值极度不符时，则进入另一个信息处理模式。另一个信息处理模式是反向的误差传播，将误差所得的数据经由隐层反向传播，与正向传播方向正好相反逐层传播，在各层都获得单元性的误差传播信号，根据这个信号，可以将单元权值进行修改。这个不断的信息调整过程，就是BP网络神经原理。根据此将输入数据的误差值缩小到最小的或事先确定的范围内。
2.2 获得样本的参数
这个参数主要是规定了结构的设计参数直接关系的起重机的工作质量，关系到其结构形式， 也关系到起重机主梁的外形。因此，综合设计起重机主梁必须要结合拓扑优化以及神经网络两种参考依据。主要参数设定为: 上面板、下面板、左侧版、右侧版、端面、加强勒的厚度依次为 V1，V2，V3， V4， V5， V6;工字截面宽度 长度 厚度依次为a ，c， d。
3.优化主梁尺寸
优化主梁的尺寸主要依据拓扑优化和 BP 神经网络模型，再通过MATLAB 工具箱中的 fmincon 进行函数优化，以此实现减轻主梁。
4.结束语
本文通过笔者自身的经验以及行业的应用情况，综合拓扑优化原理和BP网络神经建模，对主梁的腹板进行创新性的优化设计，随后进行建模样本训练，模拟出参数与最大应力之间的关系，并且采用相关的函数模型进行数据优化，从而有效的减轻起重机主梁。
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论文作者:姜,超,徐雯飞,夏凯锋
论文发表刊物:《防护工程》2017年第28期
论文发表时间:2018/2/7
标签：拓扑论文; 腹板论文; 起重机论文; 机主论文; 结构论文; 截面论文; 函数论文; 《防护工程》2017年第28期论文;