多自由度新能源汽车充电装置的机构优化

张国智

(新乡学院 机电工程学院，新乡 453003)

多自由度新能源汽车充电装置的机构优化

张国智

(新乡学院 机电工程学院，新乡 453003)

研究新能源汽车充电装置的机构优化方法，提出了基于参数随机波动的有限元分析的优化思路.根据动静法建立了该装置缓冲机构的理论计算模型，通过与有限元计算结果的对比验证了理论模型的准确性.基于参数随机波动的有限元分析结果选取了敏度较高的6个参数建立了充电装置的优化模型，应用混合罚函数法优化后其总质量降低了16%.该研究为充电装置的机构优化设计提供了方法和理论依据.

新能源汽车；充电装置；优化；敏度；混合罚函数法

电动汽车是未来适应全球节能和环保发展需要的主要交通工具，分为纯电动汽车和混合动力电动汽车[1]，未来中国的发展方向主要是以纯电动汽车为主，这就意味着高效、节能、可靠的充电装置是急需的装备，因而，对其的研究也已成为研究热点之一.随着研究的逐步深入，取得了一些研究成果，如对电动汽车电动机参数匹配[2]、变电站和煤矿下的充电装置[3-4]、充电过程的谐波分析[5]等方面的研究.对于充电装置而言，机械部分尤为重要，直接影响到充电效率、自动化程度、充电可靠性、节能环保等，因而，关于其机构及结构的优化的研究十分重要.目前，关于此方面的研究尚不深入、系统，本文基于此，结合动静法和基于参数随机波动的有限元分析方法，对充电装置的机构优化进行了深入、系统的研究.

1 多自由度充电装置优化思路

该多自由度充电装置的机构简图如图1所示，该装置具有节能、抗冲击、便于调节精密度的高可靠性充电等优点，受冲击过程中可保证充电部件与电池充电板始终保持垂直，可进行系列新能源汽车的充电.为对该机构进行合理的优化，针对该装置的缓冲机构部分提出了基于概率有限元法的优化思路，具体优化思路如图2所示.

图1 充电装置机构示意图

图2 优化方法的基本思路

2 充电装置机构的理论模型的建立

针对充电装置的缓冲机构，建立其冲击缓冲过程中摆动部件的最大应力的理论模型，受力分析简

图如图3所示.

根据动静法，有

(1)

式中：σdmax为冲击缓冲过程中摆动部件的最大应力；F为冲击载荷；Wz为摆动部件的抗弯截面模量；Kd为动载系数；L1和L如图3所示.

动载系数为

(2)

式中：v为新能源汽车的冲击速度；Δst为摆动部件所产生的静载变形.

(3)

式中：K为缓冲弹簧的刚度系数；FY为缓冲弹簧的预压力.

摆动部件所产生的动载变形Δdx为

Δdx=KdΔst.

(4)

图3 缓冲机构的受力简图

3 充电装置的机构的概率有限元分析

当各个参数如表1的名义值时，缓冲机构的有限元模型如图4所示，缓冲机构截面参数如图5所示，缓冲机构的滑块部分是建立的耦合约束，底端限制移动自由度，顶端限制垂直移动自由度，在顶端施加冲击载荷，缓冲弹簧选择弹簧单元.缓冲机构的动态变形的有限元计算结果为32.77 mm，根据式(2)-(4)计算得缓冲机构的动态变形为32.35 mm，两者间的相对误差为1.3%，由此验证了理论模型和有限元模型的准确性.

表1 充电机构的设计参数

图4 有限元模型

图5 缓冲机构截面形状

当充电机构的设计参数如表1所示且各个参数服从正态分布随机波动时，在ANSYS中应用中心复合的响应面方法进行自动抽样的有限元分析，迭代次数为79次，敏度计算结果如图6所示，随机抽样计算结果如图7所示.从图6中可知，缓冲机构的缓冲距离与缓冲机构的设计参数的敏感度顺序依次为缓冲机构的高度、缓冲弹簧的高度、缓冲弹簧的刚度系数、缓冲弹簧的预压力，而对其横截面参数不敏感.从图7中可见，当7个参数随机波动时，摆动部件所产生的动载变形△dx在18.28 mm范围内波动.

图6 敏度计算结果

图7 随机抽机样计算结果

4 充电装置的机构优化

基于参数随机波动的有限元分析的统计结果，选取机构中敏度高的设计参数作为主要优化设计参数，建立优化设计的数学模型为

(5)

应用混合罚函数法，在Matlab中编写了优化程序，经过21次迭代，优化结果如表2所示.从表2中可见，优化结果对机构高度最为敏感，最后的优化值中首先机构高度达到最小，这与前面基于有限元分析的敏度分析结果相符.

表2 充电机构的优化结果

5 结 论

1)根据动静法建立了充电装置缓冲机构的冲击过程的力学模型，为充电机构的快速优化提供了理论分析模型.

2) 根据对充电装置机构主要参数随机波动的有限元分析的统计结果，可知，设计该充电装置时应该重点考虑缓冲机构的缓冲距离与缓冲机构的高度.

3) 通过6个参数的优化，不仅使优化后充电装置的总质量大大减轻，并且在保证有效缓冲的前提下大大降低了占用空间.

通过本文的研究为充电装置优化设计提供了分析方法和理论依据.

[1] 田美娥. 我国发展电动汽车的必要性与趋势[J]. 西安石油大学学报(自然科学版), 2010,25(5):89-92.

[2] 田德文, 马亚青, 邹 艳. 电动汽车用驱动电机参数匹配方法研究[J].车辆与动力技术, 2013(3):11-15.

[3] 杨 墨, 隋天日, 曹 涛,等. 变电站巡检机器人自动充电系统[J].制造业自动化, 2013,35(2):47-50.

[4] 芮秀凤, 朱一凡, 关 宁, 等. 煤矿井下蓄电池电机车充电装置的研究[J].煤矿机械, 2011,32(11):147-149.

[5] 朱小燕, 王群京, 陈 权. 电动汽车充电站的谐波分析与抑制[J]. 现代电子技术, 2012,35(18):179-181.

6-DOF Mechanism Optimization of Charging Device forNew Energy Vehicle

ZHANG Guo-zhi

(Mechanical and Electrical Engineering College，Xinxiang University， Xinxiang 453003， China)

The optimization method of its charging device mechanism for a new energy vehicle was studied, and the optimization idea was presented based on the probability finite element method. By means of the static and dynamic method, a theoretical calculation model of the buffer mechanism was established, and the accuracy of the model was verified by comparing with the results of the finite element calculation. According to the results of the probability finite element analysis, six parameters with higher sensitivity were selected to establish an optimization model. The weight of the charging device was reduced by 16% after the optimization with the mixed penalty function. This research provided the theoretical basis for the optimization design of the charging device mechanism.

new energy vehicle; charging device; optimization; sensitivity; mixed penalty function

1009-4687(2016)04-0005-04

2016-3-11

河南省教育厅高等学校重点科研项目(16A460022)

张国智(1978-)，男，博士，副教授，研究方向为工程中的智能仿真与优化.

TH12

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