基于BLISCO框架的电铲工作装置结构优化设计
Optimized design of electric shovel working device structure based on BLISCO framework
- 机械强度 2025年47卷第11期 页码：98-106
- 作者机构：
1.太原理工大学 机械与运载工程学院，太原 030024
2.山西省矿山流体控制工程技术研究中心，太原 030024
3.矿山流体控制国家地方联合工程实验室，太原 030024
- 作者简介：
王鑫，男，1997年生，山西太原人，硕士研究生；主要研究方向为电铲性能分析及优化；E-mail：919660170@qq.com。
- 基金信息：山西省基础研究计划面上项目(20210302124060)
DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.11.012
中图分类号： TH112;TD422收稿：2023-12-29，
修回：2024-04-19，
纸质出版：2025-11-15
- 稿件说明：
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王鑫，吴娟. 基于BLISCO框架的电铲工作装置结构优化设计［J］. 机械强度，2025，47（11）：98-106.
WANG Xin，WU Juan. Optimized design of electric shovel working device structure based on BLISCO framework［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（11）：98-106.
王鑫，吴娟. 基于BLISCO框架的电铲工作装置结构优化设计［J］. 机械强度，2025，47（11）：98-106. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2025.11.012.
WANG Xin，WU Juan. Optimized design of electric shovel working device structure based on BLISCO framework［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（11）：98-106. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2025.11.012.
摘要
为寻找一种能够满足所有性能要求，同时又能在不同目标之间最小化权衡的设计方案，将基于近似模型的双层集成系统协同优化（Bi-Level Integrated System Collaborative Optimization
BLISCO）方法应用于电铲结构优化设计。首先，建立电铲的参数化模型，使用试验设计采集样本点进行设计变量的筛选，并建立工作装置的近似模型；然后，将近似模型和BLISCO方法相结合建立多目标优化数学模型；随后，在此基础上系统级和子系统级分别使用第二代非支配遗传算法和序列二次规划法对电铲工作装置进行多目标优化设计。将优化后得到的参数再次仿真，结果表明，在解决上述问题的同时，提升力和推压力分别减小5.4%和6.13%，斗杆与钢丝绳夹角增大1.4%。最后，搭建优化前后的电铲工作装置试验台进行试验，验证了优化结果的正确性。
Abstract
In order to find a design solution that meets all the performance requirements while enabling the minimal trade-offs between different objectives
the bi-level integrated system collaborative optization (BLISCO) method based on approximate models is applied to the optimal design of the electric shovel structure. Firstly
a parametric model of the electric shovel was created
sample points were collected through a design of experiments that were used to screen design variables and approximate models of working devices
then a mathematical model for multi-objective optimization was developed by combining the approximate model with BLISCO method
multi-objective optimal design of the electric shovel working device was carried out at the second-generation non-dominated genetic algorithm and sequential quadratic programming were used at the system level and subsystem level
respectively. The optimized parameters were simulated again
and the results show that while solving the above problems
the hoist force and crowd force were reduced respectively by 5.4% and 6.13%
and the angle between the stick and the wire rope was increased by 1.4%. Finally
the electric shovel working device test platform before and after the optimization was built for testing and the correctness of the optimization results was verified.
关键词
Keywords
references
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