CC BY
41
соответственно большие значения коэффициента трения по сравнению с отвечающими точению титанового сплава согласуются с увеличенными размерами контактных площадок.
Как причину пониженной обрабатываемости молибденовых сплавов можно рассматривать несколько большие касательные напряжения в условной плоскости сдвига т .
Результаты сопоставления исследованных материалов по параметрам качества получаемой поверхности представлены в табл. 2.
Наибольшая шероховатость обработанной поверхности образцов из молибденового сплава должна быть однозначно отнесена к увеличенной деформации срезаемого металла, поскольку геометрическая составляющая высоты микронеровностей во всех рассматриваемых случаях была одинаковой. Примечательным является образование при обработке молибденового сплава сжимающих тангенциальных оста-
точных напряжений, то есть он ведет себя как малопластичный металл подобно титановым сплавам. На рис. 2 приведены эпюры тангенциальных остаточных напряжений, которые дают более полное представление о влиянии свойств обрабатываемого материала на эту характеристику поверхностного слоя, получаемого в результате обработки.
Близкими для титанового и молибденового сплавов получаются значения глубины и степени наклепа, что согласуется с имеющимися для них значениями отношений ав / <гз.
Подводя итог изложенному, можно сделать заключение, что молибденовый сплав как обрабатываемый материал представляет собой примечательное явление: в процессе стружкообразования он ведет себя как пластичный материал, а при формировании поверхностного слоя - как материал пониженной пластичности.
Библиографический список
1. Кравченко Б.А. Силы, остаточные напряжения и трение го протягивания / отв. ред. П.Р. Родин. Киев: Наукова дум-при резании металлов. Куйбышев: Куйбышевское книжное ка, 1990. 320 с.
издательство, 1962. 180 с. 3. Зорев Н.Н., Фетисова З.М. Обработка резанием туго-
2. Розенберг А.М., Розенберг О.А. Механика пластическо- плавких сплавов. М.: Машиностроение, 1966. 228 с. го деформирования в процессах резания и деформирующе-
УДК 621.86/87
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕГИСТРАТОРОВ ПАРАМЕТРОВ ТИПА ОНК160 ДЛЯ РАСЧЕТА НАПРЯЖЕНИЙ, ДЕЙСТВУЮЩИХ В МЕТАЛЛОКОНСТРУКЦИЯХ БАШЕННЫХ КРАНОВ
А.В.Якимов1, С.П.Озорнин2
Забайкальский государственный университет, 672039, г. Чита, ул. Александро-Заводская, 30.
Представлены результаты разработки методики расчета напряжений в металлоконструкции башенного крана, использующей информацию, регистрируемую системой приборов безопасности 0НК160. Ключевым элементом разработанной методики определена нейронная сеть, выполняющая функцию преобразователя регистрируемых параметров работы башенного крана в данные о напряженном состоянии его металлоконструкции. Основными преимуществами предлагаемой методики являются исключение необходимости разработки и установки специального оборудования регистрации и измерения напряжений, возможность обработки большого объема эксплуатационных данных при невысоких вычислительных затратах. Ил. 7. Библиогр. 6 назв.
Ключевые слова: напряжение; металлоконструкция; кран; ОНК160; регистратор; ANSYS; тензодатчик; АЦП; нейронная сеть; конечно-элементная модель.
USING PARAMETER RECORDERS OF ОNК160 TYPE TO CALCULATE STRESSES OCCURRED IN STEEL-WORKS OF TOWER CRANES A.V. Yakimov, S.P. Ozornin
Trans-Baikal State University, 30 Alexandro-Zavodskaya St., Chita, 672039.
The article presents the development results of the methods for calculating stresses in the tower crane steel-work that use the information recorded by the system of ONK 160 safety devices. It is determined that a key element of the developed methods is a neural network performing the function of a transducer of recorded operational parameters of the tow-
1Якимов Артем Викторович, аспирант, тел.: +79144812885, e-mail: [email protected] Yakimov Artem, Postgraduate, tel.: +79144812885, e-mail: [email protected]
2Озорнин Сергей Петрович, доктор технических наук, профессор, директор научно -образовательного центра проблем транспорта и сервиса машин, тел.: +73022417316, e-mail: [email protected]
Ozornin Sergey, Doctor of technical sciences, Professor, Director of the Research and Education Center of Transport and Machinery Service Problems, tel.: +73022417316, e-mail: [email protected]
er crane into the data about the strained state of its metalwork. The main advantages of the proposed methods are elimination of the need to develop and install special equipment for recording and measuring of stresses, the ability to process large amounts of operational data at low computational costs. 7 figures. 6 sources.
Key words: stress; metalwork (steel-work); crane; ONK160; recorder; ANSYS; strain gauge; ADC; neural network; finite element model.
Роль грузоподъемных машин в современной промышленности, на транспорте и в строительстве исключительно высока. По мере возрастания интенсивности использования грузоподъемных машин для обеспечения механизации транспортно-
технологических потоков на производстве, возрастают и требования к надежности этих машин в течение всего срока службы. В условиях сложившейся в России в настоящее время экономической ситуации предприятиям трудно изыскивать средства на обновление парка грузоподъемных машин. Так, в настоящее время парк грузоподъемных машин, отработавших нормативный срок службы, составляет 80.82%, что требует обязательного проведения экспертизы промышленной безопасности с целью оценки их технического состояния и выдачи заключения о возможности дальнейшей эксплуатации [1].
Проблема прогнозирования долговечности крановых металлических конструкций имеет большое значение как при создании новых машин, так и для оценки возможности дальнейшего использования кранов, отслуживших установленный срок эксплуатации. В первом случае прогноз долговечности подтверждает правильность принятых конструктивных решений, а во втором - дает ответ на вопрос о том, возможно ли продление эксплуатации, на какой срок и при каких условиях.
В настоящее время работоспобность конструкции обеспечивается на этапе проектирования путем назначения соответствующих конструктивных параметров на основании расчетов по условиям прочности, жесткости, устойчивости и сопротивления усталости. Однако при прогнозировании ресурса грузоподъемных машин необходимо учитывать фактическое техническое состояние конструкции, условия эксплуатации, качество изготовления и т.д., что не предусмотрено существующими методиками [2].
Наличие информации о величинах напряжений, действующих в металлоконструкциях грузоподъемных машин на протяжении всего периода эксплуатации, является важным условием получения достоверной оценки их состояния. Как показывает опыт, до 90% отказов грузоподъемных машин происходит из-за усталости металла. Это объясняется существенной зависимостью усталостных характеристик сварных узлов от качества их изготовления, которые приводят к значительному разбросу параметров нагруженности и сопротивления усталости, а также недостатками существующих методов нормирования усталостных характеристик и инженерных расчетов на сопротивление усталости. Учет условий циклического нагружения и его истории, таким образом, играет существенную роль в повышении качества результатов оценки и прогнозирования состояния металлоконструкций [1].
Существует множество способов определения напряжений в металлоконструкциях. Однако в большинстве случаев они связаны с использованием дополнительного оборудования. Разработчики программного продукта Relics предложили в качестве альтернативы косвенную оценку напряжений с помощью теоретического расчета, основанного на использовании справок об эксплуатации крана. Ядро программы использует простую, стержневую, конечно-элементную модель грузоподъемной машины. После определения технологических циклов, программа определяет характерные величины напряжений, которые используются при всех расчетах [3]. Справки составляются со слов владельца и включают следующую информацию: время работы, количество совершаемых циклов погрузки-разгрузки; минимальная, максимальная и средняя масса перемещаемых грузов и пр. Эти данные служат основой для извлечения ранее рассчитанных или измеренных напряжений при различных вариантах действия нагрузок. Проблема состоит в том, что количество используемых расчетных случаев невелико, а точность сведений, представляемых в справках, низка. Это вызывает значительные ошибки в конечных результатах, представляемых программой. С учетом этого, предлагается вместо справок использовать информацию, записываемую регистраторами параметров, повсеместное применение которых на грузоподъемных машинах диктуется законом.
Нормативными документами Ростехнадзора регламентировано оборудование регистраторами параметров большей части стреловых кранов [6]. Объем и спектр регистрируемой информации позволяет проводить глубокий анализ условий работы грузоподъемных машин. На рынке распространены две модели приборов: ОНК160 и ОГМ240. Функционально устройства не имеют серьезных отличий, однако, ОНК160 более удобен для использования, т.к. регистрируемые им параметры обрабатываются с помощью программного обеспечения RPToExcel, выполняющего конвертацию получаемой информации в таблицы формата Microsoft Excel [5].
Процесс обработки выходных данных RPToExcel с целью определения напряжений весьма сложен. Для конкретизации процесса нами были выбраны три регистрируемых параметра: масса груза, вылет каретки и угол поворота крана. В качестве конечных, представляющих интерес результатов приняты напряжения в местах их концентрации в трех элементах башенного крана - оголовке, стреле и секции башни. Как правило, местами концентрации напряжений выступают сварные соединения. Согласно статистике, 70.80% отказов металлоконструкций связано именно с ними, хотя объем зоны сварных соединений в метал-
локонструкциях не превышает 1,0..1,5% от общего объема. Выбор элементов обусловлен личным опытом проведения экспертизы промышленной безопасности данных машин, результатами конечно-элементного анализа напряжений [1]. В последнем случае наибольшее внимание уделялось тем местам металлоконструкции, где действуют знакопеременные напряжения большой амплитуды.
Конечно-элементный анализ проведен с помощью программы Ansys 12 (рис. 1). Предварительные и вспомогательные модели разных марок башенных кранов типа QTZ выполнены и рассчитаны при помощи программного продукта Lisa 7.6.
Таким образом, имеется некий набор входных и выходных параметров, между которыми существует сложная, нелинейная зависимость - функция, опреде-
ление которой явилось задачей исследования. Необходимо отметить, что такая функция с точки зрения вычислительной сложности должна быть как можно более простой. Это обусловлено необходимостью обрабатывать большие объемы данных. Для примера, АпБуБ выдает результаты по единственному расчетному случаю в течение 45 с. Учитывая, что продолжительность рабочей смены составляет 8 ч, а выбор расчетных случаев производится каждые 5 с, общее время обработки результатов составит 72 ч. В ходе продолжительных изысканий применительно к данной ситуации было выяснено, что идеальным вариантом является использование нейронных сетей.
В виде примера на рис. 2 показана схема определения величины напряжения в зависимости от массы груза и/или положения грузовой каретки.
Рис. 1. Результаты конечно-элементного анализа (слева) и фото трещины стойки нижней секции (справа)
Рис. 2. Схема применения нейронной сети для расчета напряжений
Нейронные сети позволяют выявить характерные зависимости между параметрами, описывающими явление (так называемый процесс обучения/ тренировки). В настоящей работе инструментарием для работы с нейронными сетями служат библиотека Flood2 и среда разработки Bloodshed Dev - C++. Принято решение об использовании многослойного пер-септрона - разновидности нейронной сети (рис. 3). Конфигурация персептрона для расчета напряжений в 4-х точках секции башни: 3 нейрона во входном слое, 50 нейронов в промежуточном слое и 4 нейрона в выходном слое. Для обучения используется КвазиНьютоновский метод.
В данном случае, так же как и при использовании программы Relics, необходимо предварительное
определение напряжений. Результаты конечно-элементного анализа служат богатым источником такого рода информации. Кроме того, виртуальный эксперимент на деталированной модели практически не ограничивает количество расчетных случаев.
Несмотря на большие вычислительные затраты при первичном расчете напряжений, последующее их определение с помощью нейронных сетей занимает не более 0.1 с. Результаты обучения нейронной сети представлены на рис. 4.
Для подтверждения расчетных данных проведен эксперимент, суть которого отражена на фотографиях рис. 5. У основания башни крана вместо пальца фиксации стойки был установлен датчик типа «ось», LTP-С, производства KYOWA (Япония).
Рис. 3. Пример трехслойного персептрона
Рис. 4. Результаты расчетов, полученные в Ansys и с помощью обученной нейронной сети (сплошной линией
отмечены результаты расчетов нейронной сети)
На рис. 6 приведена блок-схема установки, которая показывает, что тензодатчик подключается к ана-логово-цифровому преобразователю (АЦП) Е154, который, в свою очередь, посредством USB интерфейса передает данные на персональный компьютер (ПК).
Рис. 6. Блок-схема установки для проведения опыта
Поскольку чувствительность АЦП Е154 мала, для достижения высокой точности измерений схема подключения тензодатчика требует доработки установкой предварительного усилителя. При проведении опыта подключение выполнено по схеме рис. 7.
Рис. 7. Схема подключения датчика к АЦП
Для приведенной выше схемы при проведении тарировки на гидравлическом прессе удалось добиться стабильных показателей работы моста Уитстона при нагрузках 20, 30 и 50 т. Далее, с помощью аппроксимации найдены промежуточные значения напряжений.
Искомое тензонапряжение находится как
ирез = и1кн ' и2кн [4], где и1кн - падение напряжения на плече моста Р3, В; и2кн - падение напряжения на плече моста Р2, В.
Измерения проводились при включении двухка-нального режима работы АЦП Е154.
Установка и работа с оборудованием проведены при содействии специалистов фирмы «Интеграл» (г. Чита), имеющих большой опыт инсталляции и ремонта различных систем ограничения грузоподъемности кранов и вышек.
В соответствии с проведенными замерами, пиковое разрывное усилие стойки под стрелой равно 45 тс. Однако в соответствии с документацией на проектирование фундамента крана, эта величина составляет 49 тс. Таким образом, ошибка составляет
49 — 45 N =-х 100 = 8%.
49
F
Расчетное напряжение N = —, МПа, где ^ - сила, Н; S - площадь сечения стойки, м2.
Таким образом, N =
45 х 10
4
= 83 МПа.
0.0054
На данном этапе получено расхождение с теоретической моделью, в соответствии с которой величина напряжения составляет 120 МПа. Таким образом,
105 — 83
ошибка N =-х 100 = 21%. Данная ошибка
105
была учтена и модель скорректирована.
В результате проведенных исследований установлена возможность моделирования напряженного состояния металлоконструкции башенного крана посредством нейронной сети и на основании информации, регистрируемой прибором 0НК160. Предлагаемая методика требует значительных вычислительных затрат на этапе адаптации к определенной модели башенного крана. Это объясняется необходимостью определения напряжений методом конечных элементов для большого количества расчетных случаев.
Для получения информации о действующих напряжениях возможно применение тензометрии и других приемов, но по причине большой трудоемкости реализации эти методы не рассматривались. Процесс тренировки нейронных сетей требует значительных затрат времени (в нашем случае для 3-х мест концентрации напряжений величина временных затрат составила 40 минут). Однако после завершения всех подготовительных работ расчет напряжений для 3-х контрольных точек металлоконструкции занимает не более 0.1 с. Несмотря на то что в данной статье в качестве примера рассматривается башенный кран, область применения предложенной методики может быть гораздо шире. Основным условием ее применимости является наличие на грузоподъемном кране прибора регистрации рабочих параметров 0НК160.
1. Методика оценки технического состояния сварных несущих металлоконструкций грузоподъемных кранов // Электронная библиотека URL: http://www.dissercat.com/content/metodika-otsenki-tekhnicheskogo-sostoyaniya-svarnykh-nesushchikh-metallokonstruktsii-gruzopo (дата обращения: 24.01.2012).
2. Оценка эксплуатационной надежности портальных кранов // Электронная библиотека URL: http://www.dissercat.com/content/otsenka-ekspluatatsionnoi-nadezhnosti-portalnykh-kranov (дата обращения: 24.01.2012).
3. Методические указания по определению остаточного ресурса металлических конструкций грузоподъемных кранов. Краны мостового типа: СТП-01.00-99 //URL:http://www.filesonic.com/file/
ский список
798024/364STP019900.pdf (дата обращения: 13.03.10).
4. Методические рекомендации по экспертному обследованию грузоподъемных машин. Ч. 2: Краны стреловые общего назначения и краны-манипуляторы грузоподъемные: РД 10112-2-09 // Complexdoc URL:
http://www.complexdoc.ru/ntdpdf/533639/metodicheskie_rekome ndatsii_po_ekspertnomu_obsledovaniyu_gruzopodemnykh.pdf (дата обращения: 01.02.10).
5. ООО Арзамасский электромеханический завод URL: http://www.aemp.ru/ (дата обращения: 10.01.12).
6. Модуль Е-154 // Конференция: "Техническая поддержка" URL: http://crait.lcard.ru/forums/1?forum=1 (дата обращения: 15.01.12).
