‘2008年4月农机化研究第4期
HR601驱动桥变速箱壳体结构分析
庞洪臣,王吉忠,夏波,刘成极
(青岛理工大学汽车与交通学院,山东青岛266520)
摘要:变速箱是收割机驱动桥的关键部件。在收割机运行过程中,若变速箱壳体出现开裂,将严重影响
整机的正常工作。利用uG软件建立变速箱壳体三维模型,然后将其导人ANSYS软件,建立结构分析模型,
并运用分布函数法施加载荷进行结构分析。通过计算,找出变速箱壳体应力分布较大区域,为产品改进设
计提供了依据。
关键词:农业工程;收割机变速箱;结构分析;有限元模型
中图分类号:S225;THl40.1文献标识码:A文章编号:1003—188×(2008)04—0062—03
0引言
HR601变速箱广泛应用于国内的联合收割机上。该变速箱最早从美国引进,是?种把变速器、差速器、离合器和制动高度集于一体的集成产品。随着联合收割机使用时间的增加。受零部件使用寿命与农机手人为因素的影响,难免会产生故障。特别是对于发动机和变速箱等部件,轻者造成操作困难,重者使机器瘫痪于田间,使得从事跨区作业的农机手经济效益受到较大影响。真对该产品在使用中存在变速箱壳体开裂的现象,笔者通过对现有变速箱壳体用uG软件建立其模型,并将该模型导入ANSYS分析软件,在正常的工作状况下进行结构分析,找出问题的关键所在,使其在实际使用中出现的问题得到有效改善。
.1变速箱壳体结构分析模型的建立
根据变速箱壳体的平面尺寸,利用uG软件建立其三维模型,如图l所示。
图1变速箱壳体三维模型
将UG中建立的三维模型导入ANSYS软件,建立结构分析有限元模型。因为uG中的默认尺寸单位是mm,而ANSYS中默认的尺寸单位是m,在将UG中的模型导入ANSYS后,模型的单位变为m,所以需要利用ANSYS中的/UNITS,MPA命令将模型尺寸单位转换为mm,并将各个参数的单位统一。
收稿日期:2007—07一15
作者简介:庞洪臣(1977一),男,山东昌乐人,硕士研究生,
(E-=ail)panghcl23@163.com。
将变速箱壳体用四面体单元SOLIDl92自由划分,得到如图2所示的结构分析模型。该模型共有105953个接点和59616个单元。
图2变速箱壳体有限元分析模型
2计算工况和计算载荷
与该变速箱配套的发动机功率为73kW,输入转速为1000r/min,离合器的最大传输扭矩为250N?m。变速箱壳体结构分析的计算工况为离合器打滑、变速箱挂I挡工况。根据变速箱的受力情况,在变速箱悬挂螺纹孔处施加位移边界条件,则变速箱所受外力为其自身质量和由I挡牵引所引起的作用力。,变速箱在工作过程中,壳体受力是通过滚针轴承与壳体相互接触传递的,因此分析壳体受力情况时先要分析轴承的受力情况。轴承与轴装在一起,通过计算变速箱内各对齿轮之间的作用力,可以得到齿轮轴和轴承的反力。变速箱I挡传动简图如图3所示。
L(左侧)Rl
TI轴T
—
上上.
一一Ⅱ轴
珥轴]广_
斗
.J轴l
.上
右侧)
输入轴
图3变速箱在I挡时的传动简图
变速箱传动为直齿圆柱齿轮传动,在传动过程中施加润滑。啮合轮齿间的摩擦力很小,计算轮齿受力时可不予考虑。直齿齿轮受力情况如图4所示。
图4互齿齿轮受力图
根据各轴传递的扭矩,可以计算啮合齿轮间的切向作用力E;然后由切向作用力和啮合角计算出齿间法向作用力‘,由此得到传动轴受力,并可以计算支撑反力得到轴承对变速箱壳体的作用力。计算公式为
E=2卜r,瓦=熹
式中正一齿轮传递的转矩(N?mm);
d。一齿轮的节圆直径(/mm);‘
口一啮合角,取口=200。
作用在变速箱壳体上的力是通过齿轮轴和轴承传递过来的法向力只。-
利用材料力学对啮合齿轮和齿轮轴进行受力分析,算出各个啮合齿轮在力矩传递过程中对各个轴承作用力的情况,从而得到壳体孔的作用力。将各个壳体孔的所有作用力用四边形法合成一个总的合力,合成后力的大小和方向的分布如图5和图6所示,各壳体孔的受力结果及参数如表1所示。
右侧
左侧
图5右侧壳体孔受力图
图6左侧壳体孔受力图
表1各个壳体孔的受力结果及参数
、‘受力轴孔位置
壳体R孔/m半m径壳L体/m厚m度力的/N大小力与f,产角7
合/N力矣蓼f。轴)R侧41.2750,19氏l。=7621.95172
L侧41.275017Rl^=1117.39172
Rm31.ooo24
%2l一27621-95352
17709.85298.o
FR23n214597.45273
2轴
瓦2In=1117.39,352
L侧39.687517,3982.87289.0
,『L23月23615.65273
R侧36.5125’24
,R,z一214597?45辩,92‘_443。。.82
6。.73轴FR3。=32384.9048
L侧36.512517民3h=3615.659214400.0557.7
吒3h=11510.348
J轴R侧76.200013氏i^=32384.90228
L侧76.200013最in=11510.30228
由于轴承与轴及壳体是过盈配合连接的,轴承作用到壳体上的力就可以转换为与轴承配合的壳体
孔沿圆周分布的面力。当壳体网格划分好后,把面力以分布函数的形式施加在壳体孔的圆周面上。
根据弹性力学原碱将轴承传递到壳体孔上的
力按余弦规律分布在圆周的表面上,从而面力载荷也将按余弦规律分布且沿圆周方向对称分布。如图7所示。
90。
图7面力分布图
其计算公式如下-
t
F=丘p。cosotxRLxcosadaf_
2
式中p一一口=oo时的面力(N/mm2);
R一壳体孔的半径(mm);
卜壳体孔的厚度(mm);
ot一面力载荷与p。的夹角(。);
,~由轴承传递给壳体的合力(N)。
对上面的公式积分可得P懈=2RL_L兀;壳体净面
力的分布函数为只=
3
结语
2FCOS口
RL兀
在各个壳体孔的中心位置建立局部坐标系,并
把各局部坐标系x轴正向按表1所示与力方向重合。将位移边界条件和应力分布函数施加到有限元模型进行分析,得到变速箱的应力分布云图,如图8所示。
幽8变速箱应力分布云图
当收割机在I挡工作时,可以认为该部位是受
单向循环应力。该变速箱壳体采用材料QT450,抗拉强度为450MPa,屈服强度为310MPa。从应力分布云图看出:在I轴右侧孔和II轴右侧孔的交界螺栓孔处出现最大的拉应力136.77MPa,由变应力疲劳强度的计算方法可以得到该应力值偏大。因此,
在该部位加大壁厚或者调整该螺栓孔的位置,减小应力集中的影响,对产品改进设计具有重要的指导意义。.
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TheStructureAnalysisofHR601DrivingAxleGearBoxShell
PANG
Hong—chen,WANG
Ji?zhong,XIABo,LIUCheng-ji
(InstituteofAutomobileandTraffic,+QingdaoTechnicalUniversity,Qingdao266520,China)
Abstract:Thegearboxiskey—componentofharvesterdrivingaxle,thegearboxshellappearsthedehiscencephenomenoninthemovementprocess,seriouslyinterfereswiththeentiremachine’Snormalwork.UsingtheUGsoftwareestablishthree—dimensionalmodelthegearboxshell,theninductsitintotheANSYS
softwareandestablish
itsstructureanalysismodel,e.xerts
theloadusing
thedistributionfunctionlaw
to
carry
on
the
structure
analysis.Discoverthe
stress
distribution
area
ofgearboxshell
bycomputation,andprovidethe
basistotheproductimprovementdesign。
,
’
Keywords:agriculturalengineering;gearboxofreaper;structureanalysis;finiteelement
model
HR601驱动桥变速箱壳体结构分析
作者:庞洪臣, 王吉忠, 夏波, 刘成极, PANG Hong-chen, WANG Ji-zhong, XIA Bo, LIU Cheng-ji
作者单位:青岛理工大学,汽车与交通学院,山东,青岛,266520
刊名:
农机化研究
英文刊名:JOURNAL OF AGRICULTURAL MECHANIZATION RESEARCH
年,卷(期):2008,""(4)
被引用次数:0次
参考文献(7条)
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7.吴立军UG三维造型应用实例 2005
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1.期刊论文王金武.Wang Jinwu基于人工神经网络的联合收割机变速箱计算机辅助设计-农业工程学报
2005,21(6)
针对自走式联合收割机变速箱优化设计中存在计算量大、图表多等问题,提出了一种新的神经网络学习算法,相对于其他学习算法,该算法侧重于网络参数的调整,通过对样本集的模糊推理、调整和分类学习来实现自适应的神经网络学习.通过BP网络的学习和训练,采用单输入双输出的1-8-2结构、1-6-2结构、1-4-2结构进行训练,从实际的应用效果来看,选择1-6-2的BP网络结构作为最终的神经网络形式,网络的识别精度是非常高的.结果表明,该算法能运用神经网络对联合收割机变速箱进行了设计研究,建立数学描述形式,分析了通过神经网络来实现变速箱设计模型构建的方法.研究表明,应用神经网络构建的模型能够减少系统的分析次数,并能够很大程度的提高模型的精度,满足计算要求,最终在设计空间内寻找出较好的设计方案.
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