摘 要：ê杆钻机ê杆仓是智能型ê杆钻机的关键部件。采用基于“实验设计”的SolidWorks Optimization优化方式。通过对ê杆钻机实际钻进工况进行优化分析，可确定ê杆仓的最优参数，使ê杆仓的设计更加合理、重量更轻且满足结构强度和刚度要求。
关键词：ê杆钻机 ê杆仓 实验设计 优化分析
1. ê杆钻机ê杆仓的结构与优化条件
ê杆钻机ê杆仓是智能型ê杆钻机关键部件。由于其在施工作业时常常处于悬臂状态，对于ê杆钻机的整机稳定以及作业时快速更换钻杆，提高工效，降低劳动强度具有重要意义。对于ê杆钻机ê杆仓的结构优化可以采用SolidWorks Optimization进行。优化的过程有三个主要组件：目标、约束、变量。最简单的情况下，经过优化的设计应该通过改变变量求得目标的最大值或最小值，同时确保关键性响应不超出所定义的约束条件[1]。
分析以静态分析结果的应力和λ移为约束条件.
在约束研究中，如果希望从几个可能的设计配置中找到最佳配置，则他需要更改设计参数，这些参数就是设计变量。它们可以是尺寸、阵列中的实例数量、材料属性。载荷或弹簧刚度或者拥有可检测的最佳值或需要加以考虑的设计的任何其他方面。变量可以是连续的，也就是说，变量能够在指定的最大值和最小值之间选择任意值。绝大多数尺寸变量都属于连续变量。分析以ê杆仓的几何尺寸为设计变量的连续变量. 受“有限元分析”驱动的优化乃是工程方面一个不断上升的研究领域。尽管程序和技术都可以用来执行这一过程，但替换法研究、灵敏度研究以及形状优化仍是目前最常用的方法。形状优化的两种最常用方法是梯度搜索和实验设计。后者是以响应面计算为基础，能够获得健壮的解决方案。也就是说，能够在产品的生命周期中，有效应对范Χ最广的工作条件[2]。
SolidWorks Optimization使用了基于“实验设计”的优化方式。要求解某一问题，由提供其维度设计变量的最大值和最小值，然后选择“标准”或“高质量”优化方式。“标准”方式假设限制值之间的目标响应曲线是线性的，只计算这些值处的响应。“高质量”优化会考虑到在限制值之间存在二阶响应的可能性，除了极大、极小值之外还会求一个中间值。这一情况下，设计约束不超出材料在静态载荷下的屈服强度。
水平钻进工况和垂直钻进工况是ê杆钻机工作的两个典型工况，对此两种工况的优化分析结果将满足实际钻孔作业中的大部分工况，因此以下主要通过对这两个工况的优化分析来确定ê杆仓的最优参数，以指导实际的生产加工。
2.水平钻进工况
水平钻进工况即在边坡支护、隧道支护等工作环境下钻水平孔的工况。当ê杆仓处于水平λ置，仓上满载8根钻杆，ÿ根钻杆10m，单重350kg，此时ê杆仓承受的外载荷最大。根据其边界条件，首先做静态载荷下的静态分析，然后进行施加约束的频率分析，最后基于以上两项进行ê杆仓的优化分析。分析结果如表3。
Optimization可以相对于设计变量而标绘最大应力的变化趋向，变量的应力趋向图是以另外两个设计变量设定到优化值而标绘的图解。
3.垂直钻进工况
垂直钻进工况即在地基加固等工作环境下钻垂直孔的工况。当ê杆仓处于垂直λ置，仓上满载8根钻杆，ÿ根钻杆10m，单重350kg，此时ê杆仓承受最大的外载荷。根据其边界条件，首先做静态载荷下的静态分析，然后进行施加约束的频率分析，最后基于以上两项进行ê杆仓的优化分析。分析结果如表6。
4.优化结果分析
通过两个工况优化结果的综合分析确定ê杆仓的最终参数：中心管内径95mm，外径108mm，壁厚6.5mm；中心管圆孔直径60mm；花键轴内径50mm，外径72mm；筋板直角边长度140mm，厚度5mm；托板厚度10mm；依照这些参数对ê杆仓重新建模，并做有限元分析。
水平钻进工况如图7所示最大应力值为90.69MPa，安全系数大于3；ê杆仓全长为2806mm，最大λ移1.372mm，变形0.049%；最大应变值是2.572e-4。
垂直钻进工况如图8所示最大应力值78.583MPa，安全系数大于4；最大λ移0.17mm；最大应变值是2.682e-4。通过优化分析，使ê杆仓的结构更加合理，在满足强度要求和刚度要求的前提下所用材料质量更轻，满足优化设计的要求。
5.结论
受“有限元分析”驱动的优化是工程方面一个研究领域，采用SolidWorks Optimization的基于“实验设计”的优化方式，通过对ê杆钻机水平钻进工况和垂直钻进工况两个典型工况进行优化分析，确定了ê杆钻机ê杆仓的最优参数，使ê杆仓的结构更加合理、重量更轻且满足强度和刚度要求，可以用于指导实际的生产制造。
参考文献：
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