小型清砟机清砟过程联合仿真与试验研究

Co-simulation and experimental study on clearing process of small-scale ballast cleaning machine

摘要

清砟阻力是铁路清砟机设计的基础。针对铁路清砟机在实际工况中清砟阻力随时间变化存在随机性，且难以直接通过试验测得的问题，通过对清砟过程进行颗粒物料与多体动力学的DEM-MBD联合仿真研究，获得清砟阻力以及清砟机构的受力特点及规律。通过应用试验样机进行测试得出的同等工况下清砟装置驱动扭矩实测值，与联合仿真结果进行对比，验证仿真模型的准确性。结果表明，试验和联合仿真对应部件的驱动扭矩在同一工况下的最大值与平均值的相对误差较小；同一耙齿受力周期内，仿真与试验对应耙齿受力时间节点的驱动扭矩曲线趋势一致。证实DEM-MBD联合仿真方法适用于清砟机的工作性能分析，分析结果可以为清砟机的进一步优化设计提供参考。

Abstract

The ballast cleaning resistance is the basis of the design of railway ballast cleaning machine. Aiming at the problem that the ballast clearing resistance of railway ballast cleaning machine varies randomly with time in actual working conditions and it is difficult to be directly measured through experiments, the DEM-MBD co-simulation study of particle material and multi-body dynamics during the ballast clearing process is carried out to obtain the ballast cleaning resistance and the stress characteristics and rules of the ballast clearing mechanism. The driving torque of the ballast cleaning device under the same working condition was measured by using the test prototype, and the accuracy of the simulation model was verified by comparing with the results of the co-simulation. The results show that the relative error between the maximum and the average value of the driving torque of the corresponding components under the same working condition is small. In the same loading period of the rake teeth, the driving torque curve of the corresponding loading time node of the rake teeth in simulation and test is consistent. It is proved that the DEM-MBD co-simulation method is suitable for the performance analysis of the ballast cleaning machine, and the analysis results can provide reference for the further optimization design of the ballast cleaning machine.

Graphical abstract

关键词

小型清砟机 / 清砟阻力 / 联合仿真 / 试验样机 / 力学对比分析

Key words

small-scale ballast cleaning machine / ballast cleaning resistance / co-simulation / test prototype / comparative analysis of mechanics

铁路运输是我国重要的交通运输方式，对铁路轨枕下道砟的清理是铁路养护工作的重要一环。大型铁路清筛机造价昂贵、体积大且并不适合所有路段，由此课题组针对性地设计一台能够清理铁路轨枕下道砟的便携式小型铁路道岔清砟机，并搭建了相应的样机试验平台。清砟阻力的计算是清砟机后续设计与优化的基础，在实际工作时，清砟装置上的耙齿在高速运动的同时与道砟直接碰撞接触，道砟紧实度、板结情况以及粒径级配等因素是实时变化的。耙齿与链条之间空间狭窄，清砟时耙齿端产生的剧烈振动不适用于测力传感器的安装，这些都是难以直接获取清砟阻力的原因。针对这种随机变化的冲击载荷测量计算问题，李帅达^[1]运用EDEM软件构建板结道床模型，模拟单个耙齿清砟过程，得到耙齿受力载荷谱；邱鹭杰^[2]通过清砟过程耙齿受力图分析得出耙齿齿尖作用在道床上的反力可以描述成三个彼此垂直的反力，分别是挖掘反力、牵引反力和垂直反力，并根据受力平衡条件得出影响挖掘工作效率的主要因素；关宇涵^[3]将耙齿耙板视为一个零件，运用RecurDyn软件对该零件设置位移的step函数，并与EDEM所建立的标准道床模型进行联合仿真，得出该零件的受力情况；王勇澎等^[4]为真实模拟大型电铲挖掘过程中工作装置的受力情况，采用了DEM-MBD联合仿真方法并实时获取挖掘阻力对工作装置的性能影响；宋朋等^[5]运用EDEM-RecurDyn联合仿真方法对自激式深松铲深松过程进行分析，得到铲头入土角的变化规律，为自激式深松铲的结构优化设计提供了依据。以上学者的研究积累了宝贵的经验，也为后续的研究工作指明了方向。针对清砟阻力问题，单独使用离散元软件很难实现复杂的机构运动，需配合动力学软件联合仿真。对大量简化后的模型进行仿真分析，很难匹配实际工况中如运动轨迹等核心因素，因而得出的受力分析也有局限性，需尽可能在仿真中还原真实清砟过程。离散元-多体动力学方法可以很好地分析机构与物料之间的作用。若对于方法本身预测的有效性，通过与相关试验实测数据的对比研究或合理的定量分析，进行进一步验证，会使研究结果更具说服力。

由此，本文以清砟机为研究对象，利用Adams软件建立清砟装置的动力学仿真模型，利用EDEM软件建立道砟箱与板结道砟模型，运用DEM-MBD联合仿真方法对清砟机清砟过程进行仿真分析，并且将模拟计算结果与清砟阻力理论公式及样机相关部件扭矩试验实测数据进行对比研究，进而验证联合仿真模型的可靠性。

1 清砟过程联合仿真分析

1.1 清砟装置动力学模型建立

清砟机在清砟过程中，核心部件是清砟装置，其负责驱动所有耙齿沿一定轨迹运行并清理板结道砟，其余作为提供动力等辅助工作的部件可以合理简化。在不影响仿真结果的情况下，采用三维建模软件Solidworks建立三维模型，导入多体动力学软件Adams中。根据清砟装置实际工作中的运动情况，定义各零件之间的相对运动，确定约束和驱动等信息。其三维模型如图1所示，各零部件之间的连接与约束如表1所示。

1.2 道砟离散元模型建立

铁路道砟是形状不规则的花岗岩，用传统的圆球模型建模模拟效果不佳，且不准确。近年来，随着离散元技术的发展，EDEM软件可以通过Templates功能导入其他软件模型生成三维轮廓。本文采用Sketchup软件中的道砟模型，根据其外观轮廓，可运用不同尺寸的球形颗粒拟合填充，得到如图2所示的道砟离散元模型。

接触模型是离散单元法的重要基础^[6-8]，对于不同的仿真对象，必须建立不同的接触模型。常用的接触模型如表2所示。

结合清砟机实际工作情况，采用Hertz-Mindlin 和Bonding模型来模拟道砟间板结状态。道砟与道砟通过黏结键连接起来，当外力超过黏结键的强度时，黏结键断裂，板结道砟簇破碎。黏聚力的大小决定板结道床的板结程度，在EDEM中可通过改变道砟黏结键的强度来表征黏聚力大小。为了保证离散元仿真试验结果准确，材料间的具体接触参数需要通过虚拟标定方法^[9-11]来完成，在查阅相关文献的基础上通过多次仿真试验反复调试，多次修正优化，使道砟离散元模型符合真实情况。最终，用于联合仿真的物料颗粒参数如表3所示。

1.3 DEM-MBD联合仿真

本文基于EDEM-Adams联合仿真方法计算清砟过程中耙齿受到的清砟阻力，对Adams动力学仿真模型合理简化后，保留了典型的多体结构-链条。作为清砟机清砟装置中至关重要的核心部件，在实际工作中，其通过与主动、从动双排链轮啮合传递动力，带动若干耙齿清理道砟，同时也影响着耙齿的运行轨迹。正确处理链节与链节之间的约束、链节与链轮的接触，有效模拟链传动运动特点，能够使整个联合仿真过程最大限度还原试验样机实际工作情况。同时考虑到联合仿真计算量较大和清砟装置中耙齿与道砟直接接触，所以本文通过联合仿真耦合计算了耙齿-道砟相互的作用，不仅缩短了计算时间，也不影响联合仿真的结果。联合仿真流程（图3）主要包括Adams参数设置、EDEM参数设置以及联合仿真参数设置。EDEM运算的载荷信息与Adams运算的位移信息通过ACSI (Adams co-simulation interface)工具传输交互^[12-14]。在Adams co-simulation模块运行编写cosim文件后，Adams与EDEM在相同时间内同时完成一次仿真计算。在EDEM中，耙齿以实际工作的轨迹与道砟接触，道砟箱整体横向进给运动。在Adams中，整个清砟装置内各个零部件的动态响应随耙齿受力的改变而变化。联合仿真过程如图4所示。

1.4 清砟阻力数值模拟结果

在实际清砟工作中，清砟装置共安装9个耙齿，耙齿命名如图5所示。在联合仿真过程中，耙齿9最先受力，图6为得到的清砟阻力随时间变化的关系图。

由图6可知，在清砟装置工作过程中，各耙齿经由清砟链带动依次抵达工作面并依次受力，清砟阻力模拟结果符合实际工作情况下的受力趋势。

1.5 清砟阻力与驱动扭矩的关系分析

驱动扭矩是驱动清砟机完成清砟工作的动力来源，驱动扭矩的大小直接影响清砟效率和质量，是体现小型铁路清砟机工作性能的关键指标。本文通过联合仿真中链轮主轴的运动副驱动得到清砟过程中各工况下的驱动扭矩，以耙齿9为例，分析其所受清砟阻力与驱动扭矩的关系，如图7所示。

由图7可知，在一定时间范围内，扭矩输出与阻力变化同步。清砟阻力与驱动扭矩随时间的变化趋势基本一致，这表明小型铁路清砟机在联合仿真过程中是稳定工作的。驱动系统的扭矩输出符合预期仿真效果。

2 联合仿真模型的试验验证

2.1 试验样机扭矩试验

由于清砟机在清砟过程中耙齿高速运动，轨迹复杂且与道砟强烈碰撞接触，耙齿所受清砟阻力难以测量。试验样机可以测出清砟装置空转与工作时的驱动扭矩，而驱动扭矩和清砟阻力之间存在很大的相关性。当清砟阻力增加时，驱动扭矩也会相应增加，这是因为驱动端需要提供足够的扭矩来克服清砟阻力，并保证清砟装置继续平稳运转。因此，试验样机的驱动扭矩数据可以用来和联合仿真得出的驱动扭矩数据进行对比，从而有力验证联合仿真模型的可参考性。

扭矩传感器是对各种旋转或非旋转机械部件上的扭矩感知的检测，扭矩传感器将扭力的物理变化转化成精确的电信号^[15]。选用蚌埠大洋传感系统工程公司的DYN-800非接触式动态扭矩传感器，图8为试验所用动态扭矩传感器，表4为扭矩传感器技术指标。

在试验过程中，由电机通过主轴带动链传动及链节上的耙齿完成清砟作业。通过限位装置将清砟装置固定至一定的角度，保持一定的速度移动横向平移机构，有序地将轨枕下的道砟通过耙齿清理出来。安装在设备上的扭矩传感器将信号传输至电脑上，更改参数重复上述动作测得更多的数据。试验样机工作现场如图9所示，扭矩传感器布置位置如图10所示，扭矩试验方案如表5所示，数据采集界面如图11所示。

2.2 单双齿试验驱动扭矩对比分析

清砟装置上共有两种类型的耙齿，分为单齿和双齿，如图12所示。以双-单-双-单-双-单-双-双-单的形式安装。相邻的单齿与双齿在清理道砟时，所接触的工作面不同，驱动力矩也会有所不同，通过试验得到对应的驱动扭矩，如图13所示。

由图13可知，在一段时间内，总体来说，双齿所受驱动扭矩比单齿所受驱动扭矩小一些。这是因为刚开始清理道砟时，双齿所承受的清砟阻力被分散到两个扒切点，单齿比双齿更容易切入道砟之间的缝隙。相对于双齿而言，单齿没有齿与齿之间相互制约的影响；随着清理道砟深度的增加，当双齿进入砟石层时，除了两齿各自直接承受的阻力外，它们之间的相互作用（比如道砟在两齿齿身之间的挤压和移动）也会产生额外的阻力，导致一些时刻双齿所受驱动扭矩超过单齿所受驱动扭矩。

图13中，双齿3与单齿3部分所受驱动扭矩峰值比其他耙齿小，这是因为耙齿在旋转过程中与道砟碰撞接触产生的反作用力会使清砟装置发生回弹现象，使某些耙齿与道砟不能充分接触，所以需要的驱动扭矩较小。以上几种变化体现了试验过程中清砟工况的复杂性。

2.3 扭矩最值与均值对比验证

多次仿真结束后，将获得的扭矩数据与试验数据进行对比，图14为各工况下驱动扭矩对比图，表6为试验与仿真不同工况下的扭矩数值统计。

由图14、表6可知，试验与仿真在同一工况下的驱动扭矩数据在最大值和均值方面的相对误差均小于10%，说明联合仿真数值模拟结果是较为准确的，即联合仿真模型是可参考的。

2.4 各耙齿受力时间节点所受扭矩对比验证

在同一个时间点上，耙齿受力变化引起驱动扭矩的变化。清砟装置上共9个耙齿，以所有耙齿皆受力1次为1个周期，以86 r/min的清砟工况为基础，通过对比仿真与试验对应耙齿受力时间节点的驱动扭矩，验证联合仿真模型的可靠性，得到如图15所示的对比图，表7为试验与仿真对应耙齿所受驱动扭矩数值统计。

由图15、表7可知，在同一受力周期内，联合仿真驱动扭矩最大值为93.71 N·m，扭矩试验驱动扭矩最大值为89.63 N·m，即仿真与试验的最值误差在耙齿2处，为4.55%，同样小于10%。但仿真与试验对应耙齿受力时间节点的驱动扭矩最大相对误差在耙齿4处，达到19.49%。

2.5 驱动扭矩误差原因分析

将联合仿真模拟与结合样机的扭矩试验数据所获得的驱动结果进行对比，分析误差产生的原因：

1) 联合仿真得到驱动扭矩的方式为运动副驱动反馈，所在位置为链轮主轴质心处。试验获得驱动扭矩的方式为扭矩传感器测量，扭矩传感器所在位置位于链轮主轴质心的上侧，形成的位置偏差会造成所测量驱动扭矩的偏差。

2) 鉴于道砟的几何形状具有高度不规则性且实际情况下变化极为复杂，直接精确模拟每一颗道砟的具体形状是不现实的。因此，联合仿真采用了一种代表性形状模型，通过调整其尺寸比例来代表实际道砟的不同粒径级配。而在实际环境中，如图16所示，道砟形状多种多样，除了粒径在一定范围内，每个道砟各有不同，形成缝隙偏差，耙齿切入角度偏差会造成驱动扭矩偏差。

3) 联合仿真通过Bonding接触模型中黏结键的密度、堆叠度实现道砟板结程度的模拟，耙齿与不同密度、堆叠度的黏结键接触时受力也会不同。

如图17所示，黏结键的密度、堆叠度在每个区域有所不同。而试验条件下道砟板结程度依靠水、沙子、水泥与道砟以一定的比例混合搅拌实现，由于道砟尺寸、形状的不同，道砟缝隙之间的沙子密度、每个道砟自身黏附的水泥质量各有不同，使道砟在每个区域的板结程度也不同，形成的板结程度偏差是驱动扭矩偏差的根本原因。

根据驱动扭矩误差原因分析可知，仿真与试验对应耙齿受力时间节点的驱动扭矩产生较大相对误差的根本原因是：在实际环境下道砟板结特性比联合仿真中板结道砟模拟更加复杂，粒径分布更加多变，耙齿在工作时的受力环境更加难以预测。但从图17与表7整体分析，仿真与试验扭矩曲线趋势大体一致，大部分耙齿对应的驱动扭矩相对误差较小，在7%以下，所以从耙齿受力时间节点对应驱动扭矩对比角度可以验证联合仿真模型的可靠性。

在后续的研究工作中，需要进一步优化运动副驱动函数，有效调整仿真步长等运动参数，完善联合仿真道砟模型与实际条件下道砟的匹配程度。深入研究Bonding接触模型黏结键特点与颗粒工厂形成机理及颗粒分布规律，使仿真环境与实际环境下道砟的板结程度更加相似。

3 结论

1) 根据清砟机的工作原理和特点，综合运用离散元与多体动力学联合仿真方法建立了清砟机清砟过程的联合仿真模型，模拟计算了清砟阻力。

2) 分析了联合仿真中清砟阻力与驱动扭矩的关系，得到清砟阻力与驱动扭矩随时间的变化趋势基本一致，表明在联合仿真过程中驱动系统的扭矩输出符合预期效果；分析了在实际试验中单齿双齿所受驱动扭矩差异及变化的原因，表明清砟机扭矩试验体现了清砟工况的复杂性。

3) 在同一工况的基础下，从最大值与均值的角度对比样机扭矩试验数据与联合仿真后处理得到的扭矩数据，表明联合仿真模型是可以参考的；通过仿真与试验各耙齿受力时间节点所受扭矩对比研究，分析了其中较大相对误差的根本原因，得到仿真与试验对应耙齿受力时间节点的驱动扭矩曲线趋势大体一致。即从试验角度验证了联合仿真模型的可靠性，为后续进一步完善联合仿真过程与实际清砟过程的匹配程度，更加全面获得清砟机的工作特性奠定基础。

参考文献

[1] 李帅达. 铁路道岔清砟机关键部件可靠性分析及优化[D]. 呼和浩特: 内蒙古工业大学, 2020.

[2] 邱鹭杰. QS_650型清筛机挖掘链动力学分析及优化设计[D]. 长沙: 湖南大学, 2020.

[3] 关宇涵. 清筛机挖掘装置及道床仿真分析与研究[D]. 成都: 西南交通大学, 2020.

[4] 王勇澎, 韩鹏, 毕秋实. 基于DEM-MBD的电铲工作装置联合仿真分析[J]. 机械工程与自动化, 2021(6): 18-20.

[5] 宋朋, 吕金庆. 基于EDEM-RecurDyn的自激式振动深松铲耦合仿真研究[J]. 东北农业大学学报, 2023, 54(2): 87-94.

[6] 程建博. 基于DEM-MBD耦合的带式输送机动态特性研究[D]. 太原: 太原科技大学, 2022.

[7] 戴奇. 基于DEM-MBD耦合的玉豆复合排种种群扰动过程分析与试验[D]. 安徽: 安徽农业大学, 2023.

[8] 刘冉. 基于RecurDyn与EDEM联合仿真的仿生爪刺机构附着性能研究[D]. 沈阳: 沈阳理工大学, 2023.

[9] 方家. 人工捣固作业对有砟轨道的作用研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2022.

[10] 陈嵘, 李俊锋, 戴佳程, 等. 基于DEM-MBD联合仿真的车致有砟道床破碎分析[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2023, 51(10): 1617-1624.

[11] 曾志平, 宋善义, 王卫东, 等. 基于离散元法的有砟道床阻力特性研究[J]. 铁道工程学报, 2018, 35(7): 11-16.

[12] 元世浩. 基于DEM-MBD耦合的掘锚机履带接触力学特性分析[D]. 阜新: 辽宁工程技术大学, 2022.

[13] 杨娜. 基于DEM-MBD耦合技术的马铃薯大垄双行垄体构建仿真研究[D]. 兰州: 兰州理工大学, 2018.

[14] 毕秋实, 王国强, 陈立军, 等. 基于离散元-多体动力学联合仿真的机械式挖掘机挖掘阻力仿真与试验[J]. 吉林大学学报(工学版), 2019, 49(1): 106-116.

[15] 陈博. 压电式扭矩传感器动态特征分析[D]. 哈尔滨: 哈尔滨理工大学, 2021.

基金资助

内蒙古自治区应用技术研究与开发项目(2020GG0285)