基于apdl的甲板吊臂架结构参数化建模及动态响应研究

基于apdl的甲板吊臂架结构参数化建模及动态响应研究

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时间:2019-02-06

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1、武汉理工大学硕士学位论文摘要在实际工程结构设计任务中,新产品的开发和系列化变形产品的改型,设计分析过程中为了寻求经济合理的结构方案,经常不得不反复进行“设计一建模一分析一修改设计一再建模一再分析”的过程。重复工作使得设计分析的效率不高,显然跟不上市场的需求。另一方面,随着科学技术的飞速发展,现代结构设计逐渐由静态设计阶段过渡到动态设计阶段。从静态和动态方面全面了解结构的性能,并对其不断地改进和提高,己成为人们日益追求的目标。为了克服重复建模与分析带来的问题,本文在继承传统APDL参数化有限元建模的基础上,尝试对其进行突破。在第2章中提出了APDL的分解集成法并详细

2、阐述了它的目的、突破口和建模流程。在第3章中结合甲板吊臂架结构特点,应用APDL的分解集成法实现了甲板吊臂架结构的有限元静力学分析,验证了APDL的分解集成法的可行高效性,使结构的修改方便快捷,也为结构的优化、动力响应分析等进一步工作打下了很好的基础。甲板吊臂架是受力恶劣载荷复杂的重大结构件,本文研究该结构在最大幅度处起吊和回转同时进行这一典型恶劣工况的动力响应。在第4章中先对甲板吊臂架结构进行模态分析,确定结构的固有频率和相应的主振型。然后通过对臂架结构深入地受力分析,确定了吊重钢丝绳拉力、偏摆和侧摆的变化规律,得出臂架结构该工况下的动载变化规律和动载数据,并对

3、臂架结构进行瞬态动力计算,得到结构动力响应。在第5章对臂架结构的动态响应计算结果中的动位移和动应力进行了较深入地分析,为该类臂架结构今后的动态设计分析提供了依据和参考。在第6章对论文的研究工作进行了总结,并指出了今后有待进一步研究探讨的问题。本文在APDL语言的基础上,以甲板吊臂架为研究对象,获德了结构的参数化有限元建模及其动态响应分析方面一些有用的结论。关键词:APDL:分解集成法:臂架结构;参数化建模;动力响应;动位移动应力武汉理工大学硕士学位论文AbstractInthefactualtaskaboutengineeringstructuredesign,i

4、nordertoseekaeconomicalandreasonablestmctureprojectd眦ingthecourseofdesigna11danalysis,thedevelopmentofnewproductandremodeloftransformativeseriesproductofenhavetocaTrythr0119htheprocesswhichis“design—_modeling——analysis——reVisingdesign——modelingagain—_analysisagain”againandagain.Repeat

5、edlaborcaIlnotmeetourdemandoftheemciencyofdesignand趴alysis,andobviouslycannotkeepupwiththemarketrequirement.Ontheotherhand,withthedeVelopmentofscienceandtechnology,modemdesignofstructuregradllaUyconVerts疳omstaticdesigntodynamicdesign.Funyk110wingaboutandcontinuallyinlproVingthestatica

6、nddynamiccharacteristicsofstmctllreisbecominganaimtogoafter.TooVercometheproblemthatwehaVetor印eatmodelingandanalysis,thisp印erinheritsthemethodoftraditionalAPDLparametricflniteelementmodeling,trystobreakthroughit.Inchapter2,authorputsforwardadiVide—integrationmetllodofAPDLanddetailedly

7、expatiatesitsaim、breakthroughpointandmodelingprocess.Inch印ter3,combiningitsstmcturalcharacteristic,the6niteelementstaticsanalysisofjibstmctureofdeckcraneiscarriedoutbythediVide-integrationmethodofAPDL,anditissurethatthemethodisfeasibleandcangreatlyimprovetheemciencyofparametricmodelin

8、gbyth

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