Комплексна оптимізація режиму зміни вильоту стрілової системи крана-маніпулятора

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31548/machenergy2020.02.005

Ключові слова:

кран-маніпулятор, оптимізація, динамічні навантаження, критерій, коливання вантажу.

Анотація

У статті представлено метод вирішення проблеми усунення коливань вантажу на шарнірному підвісі під час одночасного переміщення двох ланок стрілової системи, а саме підйому рукояті та зменшення вильоту телескопічної секції. Суть методу полягає в оптимізації режиму одночасного переміщення двох ланок стрілової системи крана-маніпулятора при горизонтальному переміщені вантажу в період пуску.

За критерій оптимізації обрано комплексній інтегральний критерій, який є відносним середньоквадратичним значенням зусиль та потужностей в приводних гідроциліндрах. Розроблений критерій відображає небажані властивості ланок стрілової системи та механізмів приводу, тому його значення зводилися до мінімуму.

Оскільки критерій оптимізації є інтегральним функціоналом, то для його оптимізації використані методи варіаційного числення. Рішення варіаційної задачі оптимізації представлено у вигляді багато параметричних функцій, які задовольняють крайові умови руху та мінімізують комплексний безрозмірний критерій. Для цієї мети був використаний метод оптимізації рою частинок (ME-PSO). Це дало можливість отримати залежності оптимальних енергетичних та силових характеристик стрілової системи та механізмів приводу крана-маніпулятора. Отриманий в результаті оптимізації режим переміщення ланок стрілової системи покращив силові та енергетичні характеристики  крана-маніпулятора, що дало можливість підвищити його надійність та продуктивність

Посилання

Loveikin V., Romasevich Y, Spodoba O. (2019). Mathematical model of the dynamics varying the radius jib system loader crane with a load at adjustment movement. Machinery & Energetics. Journal of Production Research Vol. 10. No 1. 141-149. DOI: 10.31548/machenergy.2019.01.141-149.

Mischuk D. (2018). Research dynamics of the boom manipulator mounted on elastic resistance Underwater technologies. Industrial and civil engineering. No 8. 54-56.

https://doi.org/10.26884/uwt1808.1301

Gulianitsky L., Mulessa O. (2016). Applied methods of combinatorial optimization: teach. manual Kiev. Publishing and printing center "Kyiv University". 142.

Kovalsky V.F. (2016). Mathematical modeling of the dynamics of the handling system of a mobile transport-technological machine, taking into account the elasticity of the links. MAMI, №3, 9-15.

Milto A.A. (2016). Dynamic and strength analysis of hydraulic crane-manipulators of mobile transport-technological machines (Unpublished candidate thesis). Moscow.

Bakai B.Ya. (2011). The previous presentation of the dynamic of the manipulator by the Lagrange-Euler method. Vidavnitstvo NLTU Ukraine, 322-327. Lviv.

Bozorg-Haddad O., Solgi M., Loáiciga H. (2017). Meta‐Heuristic and Evolutionary Algorithms for Engineering Optimization. Hoboke, USA, John Wiley & Sons Inc, 304.

https://doi.org/10.1002/9781119387053

Pylypaka, S.F., Nesvidomin, V.M., Klendii, M.B., Rogovskii, I.L., Kresan, T.A., Trokhaniak, V.I. (2019). Conveyance of a particle by a vertical screw, which is limited by a coaxial fixed cylinder. Bulletin of the Karaganda University - Mathematics. Vol. 95. Issue 3. 108-118. WoS. https://doi.org/10.31489/2019M2/108-119

Dubrovka F., Vasilenko D. (2009). Constructive synthesis of planar antennas using natural optimization algorithms. Izvestiya high schools, Radio electronics. No. 4. 3-22.

https://doi.org/10.3103/S0735272709040013

Kiranyaz S., Ince T., Yildirim A., Gabbouj M. (2009). Evolutionary Artificial Neural Networks by Multi-Dimensional Particle Swarm Optimization. Neural Networks. Vol. 22. Issue 10. 1448-1462. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2009.05.013

Heo J., Lee K., Garduno-Ramirez R. (2006). Multiobjective Control of Power Plants Using Particle Swarm Optimization Techniques. IEEE Transactions on Energy Conversion. Vol. 21. Issue 10. 552-561. https://doi.org/10.1109/TEC.2005.858078

Zamani M., Karimi-Ghartemani M., Sadati N., Parniani M. (2009). Design of a Fractional Order PID Controller for an AVR Using Particle Swarm Optimization. Control Engineering Practice. Vol. 17. 1380-1387. https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2009.07.005

Chander A., Chatterjee A., Siarry P. (2011). A New Social and Momentum Component Adaptive PSO Algorithm for Image Segmentation. Expert Systems with Applications. Vol. 38. Issue 5. 4998-5004. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.09.151

Romasevych Y., Loveikin V. (2018). A Novel Multi-Epoch Particle Swarm Optimization Technique. Cybernetics and Information Technologies, Bulgarian Academy of Science. Vol. 18(3). 62-74. https://doi.org/10.2478/cait-2018-0039

Loveikin V., Romasevych Y., Kadykalo I., Liashko A. (2019). Optimization of the swinging mode of the boom crane upon a complex integral criterion. Journal of Theoretical and Applied Mechanics. Vol. 49. Issue 3. 285-296. Scopus.

https://doi.org/10.7546/JTAM.49.19.03.07

Loveikin V., Romasevich Y., Khoroshun A., Shevchuk A. (2018). Time-Optimal Control of a Simple Pendulum with a Movable Pivot. Part 1. International Applied Mechanics. Vol. 54(3). 358-365.

https://doi.org/10.1007/s10778-018-0887-x

Завантаження

Опубліковано

2020-07-05

Номер

Розділ

Статті