adams动力学仿真算法及参数设置分析

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1、第19卷第3期传动技术Vol.19No.32005年9月DRIVESYSTEMTECHNIQUESeptember2005文章编号:100628244(2005)03227204ADAMS动力学仿真算法及参数设置分析TheAnalysisonAdamsDynamicSimulationAlgorithmandParametersSelection(上海交通大学机械与动力工程学院赫雄)(HeXiong,SchoolofMechanicalEngineering,SJTU)[摘要]首先,介绍了ADAMS中的机械系统动力学方程;其次,分析了ADAMS中GISTIFF刚性积分算法;然后,

2、对ADAMS动力学仿真参数的设置进行了总结;最后,指出了本文的意义和进一步研究的方向。[Abstract]Firstly,giveanintroductionmechanicaldynamicsequations;Secondly,giveananalysisonAD2AMSstiffintegratoralgorithm2GISTIFF;Thirdly,giveasummaryonADAMSdynamicsimulationparame2tersselection.Finally,pointoutthemeaningofthisarticleandthewaytofurther

3、study.关键词:ADAMS算法Keywords:ADAMSalgorithm中图分类号:TP391.9文献标识码:A(2)可改写为更简单的形式:1ADAMS的机械系统动力学方程·g(y,y,t)=0(3)机械系统可以由非自由质点系表示。将描述非2GISTIFF刚性积分算法自由质点系的动力学普遍方程用广义坐标表示就可以得到所谓的拉格朗日方程。在拉格朗日方程的基GSTIFF积分器(INTEGRATOR)是ADAMS础上用拉格郎日乘子法处理带多余自由度的完整约默认的积分器,它的主要求解步骤是:预测、迭代校束方程(位置约束)和非完整约束方程(运动约束)就正、积分误差分析、对积分步长和

4、积分多项式阶的优[1]可以得到一般机械系统的运动微分方程。化。ADAMS用刚体j的直角坐标和欧拉角作为广(1)预测:GSTIFF积分器分别采用泰勒级数和T义坐标qj=[x,y,z,Ψ,θ,φ]j,对于有n个刚体的系所谓的隐含向后差分的Gear积分多项式在tn时刻TTTT·统q=[q1,q2,⋯,qn],则机械系统的运动微分方对tn+1时刻的状态向量yn+1和yn+1进行预测。式[2]程如式(1)所示。式(1)是二阶代数微分方程组。(5)称为隐含向后差分的Gear积分多项式,它是由5TT5TT[3,4]dTT最高阶为6的牛顿后插多项式推导得到的。·-+ρφq+μθq=Q(1)dt5

5、q5q5y2n15yn2yn+1=yn+h+2h+⋯(4)其中:T系统动能;q系统广义坐标列阵;Q广义力5t2!5tk列阵;ρ完整约束的拉氏乘子列阵;μ非完整约束的·1·yn+1=yn+1-∑αiyn-i+1(5)拉氏乘子列阵;φ(q,t)=0完整约束方程;θ(q,q,t)hβ0i=1·=0非完整约束方程其中:h时间步长h=tn+1-tn;yn+1,yn+1为y(t),·令u-Ûq=0把式(1)降阶为一阶代数微分方程y(t)在t=tn+1时的近似值;β0,αi为Gear积分程序组并改写成一般的形式:的系数值·F(q,u,Ûu,λ,t)=0(2)迭代校正:将状态向量yn+1、yn+

6、1值代入系Φ(q,t)=0(2)统方程(3)中。则一阶微分方程组转变为非线性代··G(u,q)=u-Ûq=0数方程组。若g(yn+1,yn+1,tn+1)=0则状态向量·其中:λ约束反力及作用力列阵;Φ描述约束的代数yn+1的值就是tn+1时刻的状态;若g(yn+1,yn+1,方程列阵;F系统动力学微分方程及用户定义的微tn+1)≠0,则进行下一步:用修正的牛顿(Newton2分方程Raphson)迭代法进行校正,以求出满足系统方程TTTT定义系统的状态向量y=[q,u,λ],则式(3)的状态。—27—赫雄等:ADAMS动力学仿真算法及参数设置分析将式(2)在t=tn+1展开,得

7、:得到图1。F(qn+1,un+1,Ûun+1λ,n+1,tn+1)=01.机械系统动力学方程的秩k-1式(1)~(3)是代数微分方程组而不是常微分方G(un+1,Ûqn+1)=un+1-[qn+1-αiqn-i+1]=0(6)βh∑[5]0i=1程组,即方程中的导数项不能化为显式的形式(常Φ(qn+1,tn+1)=0微分方程)。由式(11)可以看出,当步长很小时,Ja2迭代校正公式为式(7):cobi阵将出现很大的项,这在数学上称为病态。病5F5F5F5F态的Jacobi阵将使

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