在极端工作条件下，利用EDEM-ADAMS耦合仿真对挖掘机臂进行结构优化

《PLOS One》：Structural optimization of the excavator boom under extreme working conditions using EDEM–ADAMS coupled simulation

针对动态不确定环境下的反铲装载机极端工况，基于EDEM-ADAMS耦合仿真方法构建 kinematic-dynamic response 框架，通过多工况载荷谱生成与关键工况识别，采用拓扑优化与局部强化策略，使连杆减重13.8%，最大等效应力降低26.12%，总变形减少29.11%，较传统方法提升18.76%和22.27%。

　　### 结构优化与极端工况分析

本研究围绕一种挖掘运输设备在动态和不确定环境下的极端工况，提出了一种基于EDEM-ADAMS的结构优化方法。该方法不仅考虑了机械结构的运动特性，还深入分析了材料与设备之间的相互作用，从而实现了对关键部件——臂架结构的系统性优化。通过建立虚拟原型模型和离散元材料模型，结合EDEM-ADAMS的耦合仿真技术，研究者分析了两种典型工况下的载荷分布，并确定了臂架在极端工作条件下的受力状态。最终的优化设计使臂架质量减少了14.32公斤（13.80%），最大应力降低了26.12%，总变形减少了29.11%。与现有的优化方法相比，新方法在等效应力和总变形方面分别实现了18.76%和22.27%的改进。这些优化不仅实现了重量的减轻，还显著提升了结构强度和安全性，为类似机械的结构优化提供了重要的参考价值。

#### 机械结构的多样性与工程挑战

在实际工程应用中，机械设备常常面临复杂多变的工况。例如，在矿山、建筑、农业和基础设施建设等领域，液压挖掘机的挖掘机构需要在多种环境下工作，承受不同的力和应力。这些环境可能包括地层的不稳定性、材料的多样性以及外部载荷的不确定性，导致设备在使用过程中容易发生变形、疲劳断裂等故障。此外，由于工作环境的限制，传统的机械设备往往功能单一，无法满足多样化的需求，导致施工效率降低。因此，设计一种具有多功能的小型挖掘运输设备成为迫切需求。

这种新型设备不仅能够进行挖掘作业，还能实现短距离运输、沟槽清理和救援操作，适应不同施工现场的要求。其前部挖掘机构通过左右旋转支座实现横向操作，而后部的刮板和传送带系统则负责材料的运输。这种结构设计使设备在有限的空间内具备更高的灵活性和工作效率。然而，为了确保设备在极端工况下的稳定性和安全性，对其结构进行优化分析是必不可少的。

#### 动态与静态分析的结合

在本研究中，采用了多体动力学软件ADAMS进行动态仿真，以验证设备的运动性能。ADAMS不仅能够模拟机械结构的运动轨迹，还能评估其在不同工况下的动态响应。通过将机械结构导入ADAMS，并设置合理的约束条件，研究者能够识别出设备在操作过程中的冗余自由度和过度约束，从而提高仿真精度。此外，通过分析不同液压缸的运动状态，可以确定设备在挖掘、抓取、运输等阶段的受力情况，进而指导后续的结构优化。

与此同时，研究还结合了离散元方法（DEM）对材料与设备之间的相互作用进行分析。通过EDEM软件，可以模拟材料在挖掘过程中的运动状态，并计算出关键铰接点的载荷分布。这种动态-静态结合的方法，使得研究人员能够在复杂工况下准确评估设备的受力情况，从而确定最危险的工作状态。例如，在前向挖掘过程中，臂架的等效应力和总变形在特定时间点达到峰值，这为后续的结构优化提供了重要的依据。

#### 优化方法的创新性

传统的结构优化方法通常依赖于理论分析和实验测试，而这些方法往往存在成本高、周期长等问题。本研究提出了一种基于EDEM-ADAMS耦合仿真的优化方法，不仅能够高效获取铰接点的载荷数据，还能实时监测材料与设备之间的接触力变化。这种方法克服了传统方法在分析材料与设备相互作用方面的不足，提高了仿真精度和效率。

在优化过程中，研究者采用拓扑优化技术，对臂架结构进行重新设计。通过调整材料分布，减少非承重区域的材料使用，同时增强应力集中区域的结构强度，最终实现了臂架的轻量化设计。这种优化不仅考虑了结构的力学性能，还兼顾了设备的整体重量，使其在保证强度和稳定性的前提下更加节能和高效。

#### 实际应用与工程意义

优化后的臂架结构在实际应用中展现出显著的优势。例如，其重量减少13.80%，同时最大等效应力和总变形分别降低了26.12%和29.11%。与传统优化方法相比，新方法在等效应力和总变形方面进一步降低了18.76%和22.27%，显示出更高的工程适用性。这些优化成果不仅提高了设备的性能，还增强了其在极端工况下的安全性，为类似机械的结构优化提供了新的思路。

此外，研究还通过静态仿真验证了优化模型的有效性。在相同的挖掘条件下，应用相同的载荷和边界条件，对优化后的臂架结构进行了分析。结果显示，优化后的结构在等效应力和总变形方面均优于传统方法，进一步证明了该优化方法的可行性。

#### 未来研究方向

本研究不仅在理论层面取得了突破，也为实际工程应用提供了有价值的参考。然而，仍有许多值得进一步探索的方向。例如，可以扩展研究范围，考虑更复杂的地质条件和操作环境，以评估设备在不同工况下的动态响应。此外，可以结合智能控制技术，构建一个能够实时调整操作状态和优化路径的智能操作模型，从而提高设备的运行效率和适应性。

未来的研究还可以关注多物理场耦合仿真技术的应用，通过更精确的模拟手段，全面评估设备在复杂环境下的性能表现。同时，随着人工智能和大数据技术的发展，可以将这些技术与机械设计相结合，实现更高效、更智能的结构优化方案。这将有助于推动工程机械向智能化、高效化方向发展，为未来的工程实践提供更坚实的理论基础和技术支持。