掘进机回转台疲劳寿命预测及影响因素研究

doi:10.3785/j.issn.1006-754X.2025.04.118

工程设计学报

2025, Vol. 32

Issue (1): 92-101 DOI: 10.3785/j.issn.1006-754X.2025.04.118

可靠性与保质设计

掘进机回转台疲劳寿命预测及影响因素研究

田立勇(

),张佳豪(

),于宁,于晓涵,张硕

辽宁工程技术大学机械工程学院，辽宁阜新 123000

Study on fatigue life prediction and influencing factors of roadheader rotary platform

Liyong TIAN(

),Jiahao ZHANG(

),Ning YU,Xiaohan YU,Shuo ZHANG

School of Mechanical Engineering, Liaoning Technical University, Fuxin 123000, China

全文: PDF(5358 KB) HTML

摘要：

掘进机回转台在截割煤岩时承受偏载荷及强冲击作用，其性能影响掘进机的工作效率及安全性。为探究掘进机回转台疲劳寿命的影响因素及最佳服役参数，提出了一种基于Kriging代理模型和DEM-MFBD（discrete element model-multi flexible body dynamics，离散单元法-多柔性体动力学）双向耦合技术的回转台疲劳寿命预测方法。首先，建立了掘进机截割部与回转台的空间受力模型，明确了截割部与回转台的受力规律。然后，联合RecurDyn与EDEM软件对回转台进行双向刚柔耦合动力学仿真分析，获得了回转台在工作状态下的应力分布。最后，利用拉丁超立方抽样法选取15组掘进机服役参数作为输入，以回转台疲劳寿命为响应，建立了对应的Kriging代理模型，并利用粒子群优化算法对代理模型进行寻优，得到了回转台在最佳服役参数下的疲劳寿命。结果表明，当掘进机的截割头转速为54 r/min、回转台横摆速度为1.003 m/min、截割臂垂直摆角为7°时，回转台的疲劳寿命最长。结合DEM-MFBD双向耦合技术、Kriging代理模型与粒子群优化算法来探究掘进机的最佳服役参数，可为回转类部件的优化设计提供新思路。

关键词： 回转台; DEM-MFBD双向耦合技术; 疲劳寿命预测; Kriging代理模型; 粒子群优化算法

Abstract:

The rotary platform of the roadheader bears eccentric load and strong impact when cutting coal and rock, and its performance affects the working efficiency and safety of the roadheader. To explore the influencing factors of fatigue life of the rotary platform and identify the optimal service parameters of the roadheader, a fatigue life prediction method for the rotary platform based on the Kriging surrogate model and DEM-MFBD (discrete element method-multi flexible body dynamics) bidirectional coupling technology was proposed. Firstly, the spatial force models for the cutting part and rotary platform of the roadheader were established, and the force law of the cutting part and rotary platform was clarified. Then, the bidirectional rigid-flexible coupling dynamics simulation analysis for the rotary platform was conducted by combining RecurDyn and EDEM software to obtain the stress distribution of the rotary platform under the working condition. Finally, 15 groups of service parameters of roadheader were selected by Latin hypercube sampling method as input, and the corresponding Kriging surrogate model was established with the fatigue life of the rotary platform as the response. The surrogate model was optimized by particle swarm optimization algorithm to obtain the fatigue life of the rotary platform under the optimal service parameters. The results showed that the fatigue life of the rotary platform was maximum when the cutting head speed of the roadheader was 54 r/min, the lateral swing speed of rotary platform was 1.003 m/min, and the vertical swing angle of cutting arm was 7°. Combining DEM-MFBD bidirectional coupling technology, Kriging surrogate model and particle swarm optimization algorithm to explore the optimal service parameters of the roadheader can provide new ideas for the optimization design of rotary components.

Key words: rotary platform DEM-MFBD bidirectional coupling technology fatigue life prediction Kriging surrogate model particle swarm optimization algorithm

收稿日期: 2024-02-29 出版日期: 2025-03-04

CLC:

TD 421

基金资助: 国家自然科学基金面上项目(52174143)

通讯作者: 张佳豪 E-mail: tianliyong2003@163.com;1452565886@qq.com

作者简介: 田立勇（1979—），男，副教授，博士生导师，博士，从事机电一体化研究，E-mail: tianliyong2003@163.com，https://orcid.org/0000-0002-8690-5550

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引用本文:

田立勇,张佳豪,于宁,于晓涵,张硕. 掘进机回转台疲劳寿命预测及影响因素研究[J]. 工程设计学报, 2025, 32(1): 92-101.

Liyong TIAN,Jiahao ZHANG,Ning YU,Xiaohan YU,Shuo ZHANG. Study on fatigue life prediction and influencing factors of roadheader rotary platform[J]. Chinese Journal of Engineering Design, 2025, 32(1): 92-101.

链接本文:

https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/10.3785/j.issn.1006-754X.2025.04.118 或 https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/Y2025/V32/I1/92

图1 掘进机截割部与回转台的结构

图2 掘进机截割部与回转台的力学模型

图3 截割部力学模型

图4 回转台力学模型

图5 不同服役状态下的掘进机刚柔耦合模型

参数	数值
泊松比	0.21
剪切模量/MPa	18 300
单位面积法向刚度/(N/m³)	1.067 8 $×$ 10⁹
单位面积切向刚度/(N/m³)	8.542 5 $×$ 10⁸
最大法向应力/Pa	2.817 9 $×$ 10⁷
最大切向应力/Pa	1.259 2 $×$ 10⁷

表1 煤岩试样参数

图6 回转台的最大等效应力云图

图7 回转台受力最大节点处的等效应力变化曲线

表2 Q235钢材料参数

图8 Q235钢的 S — N 曲线

图9 工况A下回转台的疲劳寿命云图

表3 设计变量的取值范围

图10 掘进机服役参数的拉丁超立方抽样结果

组别	服役参数			最大应力循环数N/次
组别	n/(r/min)	v/(m/min)	ω/(°)	最大应力循环数N/次
1	54.4	1.48	41.3	1.50 $×$ 10⁵
2	47.4	1.45	0.5	9.54 $×$ 10⁴
3	40.6	1.48	-17.5	2.17 $×$ 10⁴
4	43.7	1.32	20.6	1.20 $×$ 10⁶
5	43.9	1.17	9.0	4.58 $×$ 10⁶
6	51.8	1.47	31.9	2.93 $×$ 10⁵
7	54.1	1.36	7.0	3.90 $×$ 10⁶
8	48.0	1.21	-3.4	4.60 $×$ 10⁶
9	50.8	1.42	-7.9	2.19 $×$ 10⁶
10	36.2	1.36	37.9	1.28 $×$ 10⁵
11	52.6	1.41	24.1	5.63 $×$ 10⁵
12	42.5	1.33	16.7	7.29 $×$ 10⁵
13	36.6	1.26	-13.9	2.44 $×$ 10⁶
14	40.2	1.00	29.9	4.88 $×$ 10⁶
15	42.6	1.21	-2.9	3.39 $×$ 10⁶

表4 掘进机服役参数抽样方案及回转台疲劳寿命仿真结果

表5 Kriging代理模型的拟合精度

表6 回转台疲劳寿命的仿真值与预测值对比

图11 掘进机服役参数对回转台疲劳寿命影响的响应面

图12 基于PSO算法的掘进机服役参数寻优流程

图13 基于PSO算法的回转台疲劳寿命寻优迭代曲线

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