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連桿機構在SolidWorks中的運動分析與仿真

時間:2009-01-19 11:04:06 來源:

  隨著計算機應用技術的發展,計算機仿真已成為現代機構學重要的科研手段,它在可行性論證、工程設計和尋求最佳方案等方面發揮著重要作用,因而為機構仿真提供準確數據來源的運動分析也顯得尤為重要。目前,國外機構運動分析方面的軟件在人機交互、圖形圖像處理和可視化方面做的比較好,但在運動分析時一般采用非線性方程組迭代求解,速度慢,特別是對于比較復雜的機構就更慢,有時甚至不能收斂;國內這方面的軟件在運動分析及受力分析方法方面已達到世界先進水平,但大多是用二維符號表示傳動類型和機構結構類型,一般也僅著眼于數值計算,缺乏與三維CAD技術的緊密結合,不適合一般工程技術人員使用。

  所以說以強大的三維實體造型軟件為支撐軟件結合國內先進的分析方法,開發具有自主知識產權的連桿機構參數化實體運動分析和仿真系統是十分有意義的。文中采用的軟件平臺是SolidWorks,分析理論采用型轉化理論和廣義型轉化理論。

  1連桿機構運動分析與仿真系統的實現

  系統具備對由轉動副、移動副等連接而成的連桿機構進行三維參數化實體建模、運動學分析以及動態仿真的功能(見圖1)

  

系統的功能模型
 
  1.1參數化構件庫的建立及實體裝配

  為了實現構件的快速建模和避免重復性工作,建立了一些常用構件的三維參數化模板庫.用戶可以在特征模板中查詢和調用各種構件模型(如圖2).構件建模時應充分利用SolidWorks提供的16種幾何約束關系,以得到各種特征之間的幾何約束關系.

  



特征模板瀏覽器

 

  SolidWorks中的配合是基于特征的,而機構中各構件是通過運動副連接的,因此,裝配時構件之間的配合特征要體現出運動副的類塑特性.圖3說明了轉動副的定義過程.

  


轉動副的定義

 

  1. 2裝配信息的提取與轉化

  在SolidWorks環境中裝配好的機構并不能直接用于機構分析,必須提取出裝配體的配合特征信息,并將其轉化為機構分解與分析所需要的拓撲信息和結構數據.

  通過遍歷所有配合特征,得到配合特征的名稱和兩個配合構件的名稱.裝配信息向拓撲信息的轉化是以構件的名稱為索引通過遍歷裝配特征信息鏈表實現的.首先通過SolidWorks API提供的方法遍歷裝配體,得到固定構件(即機架)名稱.然后以機架名稱為索引遍歷鏈表,找到與機架相連的構件名稱"Partl<1>",并為其編號;再次以"Partl <1>"為索引遍歷鏈表,…,依次類推,所有構件和運動副被按序編號,從而得到機構的拓撲信息.

  1. 3結構分解及型轉化單元的分析模型

  識別出結構分解所需要的信息后,結構分解路線的優選原則將機構分解為機架、主動件和有序單元組(虛擬單構件、雙桿組、約束單構件).型轉化單元共有37種,其數學模型可以歸納為26種.因此,構造一個單元基類CUnit來定義型轉化單元運動分析的共同屬性和方法,再從單元基類中派生出各種單元類對象.通過基類中虛函數的定義,引人多態機制,便于程序擴充.

  1.3運動分析與仿真的實現

  機構分解完成后,通過調用主動件及各型轉化單元的運動分析子程序,從而實現對整個機構的運動分析.首先調用Component:: GetXform來得到該構件的初始位置的位姿矩陣,當主動件位置發生變化的時候,順序調用各型轉化單元的運動分析子程序,得到該位置的分析結果,然后調用Component::SetXform重新設置構件的位姿矩陣,這樣的話,運動分析的結果就直接為仿真服務,從而實現動態仿真

  2算例

  以下面六桿機構為例說明機構的分解和分析仿真(機構三維實體模型和機構簡圖分別見圖5和圖6).

  


三維實體模型及仿真
圖5 三維實體模型及仿真

機構簡圖及桿副編號

各構件的仿真曲線圖

 

  選取的計算參數:主動件AB轉動步長為10°

  桿組分解結果:型轉化數為1;虛擬單構件為BC桿,約束單構件為EG桿,其余兩桿為雙桿組.

  經程序計算,得到各桿的仿真曲線如圖7所示

  3結論

  文中研究了在SolidWorks平臺上開發面向對象的連桿機構參數化實體運動仿真系統的方法.結合國內先進的機構分析理論和SolidWorks強大的造型功能及其提供的API對象,開發出了一套三維實體化的通用連桿機構運動分析和仿真系統.

  所開發的系統的特點.

  1)完全基于三維實體的分析.運動分析中產生的大量數據以動態模擬、曲線圖、數據表等形式表現出來,增強了連桿機構設計的直觀性,并為連桿機構設計提供了全面準確的參考數據.

  2)由于參數化構件模板庫的建立,大大簡化了機構實體建模的過程;而裝配特征隱含了運動副的信息.省略了交互定義運動副的過程.

  3)采用型轉化及廣義型轉化的理論,將機構運動分析方程的維數降至最低,提高了求解的速度;模型構造與求解算法穩定可靠,不會出現系統崩潰現象.

  4)具有良好的用戶界面和適時的交互能力,程序的自動識別能力強,用戶交互信息少,操作方便,對用戶的專業要求很低

  5)程序的通用性好,不受機構復雜性和自由度的限制.


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