复杂煤层条件下采煤机破煤过程的可靠性研究

(1.辽宁工程技术大学 机械工程学院，辽宁 阜新 123000； 2.中铁电气工业有限公司保定铁道变压器分公司，河北 保定 071051)

采煤机是综采工作面最重要的设备之一，其螺旋滚筒作为采煤机的工作机构，承担着破煤和装煤两大任务。截割性能优良的螺旋滚筒对于提高煤炭开采效率至关重要[1]。目前，许多专家学者建立了复杂煤层条件下螺旋滚筒的力学模型，给出了复杂煤层下采煤机滚筒载荷的模拟算法[2-5]；对截割单一赋存条件下煤层和均匀性质煤体的过程进行了数值模拟，并得到了螺旋滚筒结构参数与运动参数对采煤机截割性能的影响[6-9]，对螺旋滚筒的研究提供了指导意义。但利用理论公式计算螺旋滚筒外载荷时，人为对各参数的取值会带来误差，本文所述方法能将复杂煤层条件下螺旋滚筒的破煤过程可视化，并且直接得到截割对象由煤到岩变化时截齿与煤岩耦合模型的应力云图，通过获取的复杂煤层条件下螺旋滚筒的外载荷加载到动力学仿真软件中对采煤机整机进行可靠性研究十分必要。通过神经网络与虚拟样机技术的结合[10-12]，运用动力学仿真软件获得采煤机关键零件的等效应力值作为神经网络数据样本对其进行学习训练，以获得高精度低误差的采煤机设计参数，更高效、准确地找到可使采煤机可靠性到达最优的牵引速度。

1 有限元模型的建立

1.1 三维实体模型的建立及网格划分

以某型薄煤层采煤机滚筒为研究对象，部分设计参数为：滚筒直径为800 mm，截割深度为600 mm，转速为80 r/min。为便于研究螺旋滚筒的截煤效果，煤壁模型假设已经截割出与滚筒外包络面形同的自由面，以兖州煤业集团杨村矿17层煤为工程对象，石灰岩夹矸1～2层，厚度0.2～1.26 m，平均厚度为0.7 m。根据含夹矸煤层的特点，建立被截割厚度为0.7 m岩石的煤岩耦合模型，为缩短仿真时间，在保证煤岩良好的破碎效果下，将螺旋滚筒的筒毂、螺旋叶片、齿座、端盘等建成一体，截齿由硬质合金头、齿体组成。利用Pro/E软件对采煤机零件滚筒和采煤机整体进行三维实体建模，再将这些模型在软件中进行整合并进行虚拟装配，利用软件接口将其导入到ANSYS中。煤岩耦合模型均采用八节点SOLID164单元，为了更符合实际煤层和仿真的需要，煤与夹矸接触表面需要分区域划分。由于螺旋滚筒结构复杂，采用四面体自由划分，控制好网格的疏密，截齿形状相对螺旋滚筒简单，为了更好地分析截齿载荷特性和可靠性，要尽量划分出高质量的网格。可人为进行线切割、连接等操作，采用映射和扫掠的方式对合金头和齿柄进行网格划分，划分好的有限元模型如图1所示。

图1 有限元模型

1.2 煤岩参数的测定

综合煤岩的破碎特点及本构关系，煤壁模型定义成LS-DYNA中的*MAT-DRUCKE-PRAGER材料模型，材料失效用关键字*MAT_ADD_EROSION定义，煤岩参数准确与否直接影响着仿真结果的可靠性，需要对兖州煤业集团杨村矿17层煤岩所取得煤矿试样进行标准化测试得出其煤岩的物理力学性质，根据煤岩割理形态，选择DQ-1型岩石切割机将煤岩平行切割为近似长方形，通过切割得到的煤岩试样进行试验，主要开展硬度塑性系数试验、煤岩单轴、三轴抗压、抗拉强度测试，将WDW-100E型微机控制电子试验机，结合到计算机上，测试切割试样的不同方向的力学参数，包括单轴抗压强度、三轴抗压强度、弹性模量和泊松比等，以及物理性质参数。通过试验得到试样系数从而得到此煤岩的各项参数。夹矸煤样本及部分测试系统，如图2所示。煤岩体材料参数如表1所示，螺旋滚筒材料参数如表2所示。

图2 夹矸煤样本及部分测试系统

材料名称密度/kg·m-3弹性模量/MPa泊松比μ凝聚力/MPa内摩擦角/(°)抗压强度/MPa坚固系数f煤1.32e341120.231.45585.231.9夹矸2.40e376700.211.53842.75.4

表2 螺旋滚筒材料参数

1.3 煤岩耦合模型的实现

采用关键字*CNSTRND_TIEBREAK来定义煤壁与顶板岩石的固连失效。对于滚筒的材料类型的选择，为了研究复杂煤层赋存条件下滚筒截割性能及其动力传递规律，筒毂、叶片、端盘、齿座、截齿材料类型均为*MAT_ELASTIC弹性体模型；而方头只起到固定作用，并未参与破煤，因此可选为*MAT_RIGID刚性体材料。合金头与齿体、齿座与筒毂之间分别利用关键字*CNSTRND_SPOTWELD定义焊点连接。齿座与齿柄通过关键字*CONSTRAINED_EXTRA_NODES_SET连接。本次仿真螺旋滚筒需要施加进给运动和转动(X正向为进给方向，沿Z旋转，Y的负向为重力方向)。按照表3对滚筒的有限元模型加载。对接触和输出文件参数进行设置，保存成K文件，最后调入LS-DYNA/SOLVER进行求解。

表3 截割工况

2 数值模拟结果分析

2.1 煤岩塑性域分析

以截割顶板煤岩耦合模型为例，对煤岩的塑性域进行研究，截割过程中煤岩应力云图及塑性区域分布如图3所示。由图3(a)可以得到，叶片上的一个截齿开始与煤岩接触，使煤岩发生塑性变形，单个截齿所接触的煤岩单元的塑性域很小，当接触力达到其抗压强度时，煤炭局部单元开始被压碎破坏，即煤炭应力达到5.2 MPa出现崩落；由图3(b)可以得到，叶片上一个截齿正好截割到煤岩混合界面，煤岩应力突然达到55.4 MPa(岩石抗压强度为52 MPa)，应变区域面积很大，说明在煤岩混合界面附近的单元出现明显的破碎崩落；随着滚筒的旋转与前进，与煤岩接触的截齿数量不断增加。图3(c)可以得到，有将近10个截齿参与截割煤岩，煤-岩耦合区域应变面积很大，说明除与截齿接触部分的单元产生大量崩落外，同时煤岩界面附近单元也产生局部破碎失效；通过观察整个截割过程，截割处于稳定状态，煤岩塑性域在不断增大并形成带状分布，并充满了煤岩模型的内表面。

2.2 螺旋滚筒工作载荷分析

在输出的二进制文件中可查看螺旋滚筒的载荷谱，由于篇幅有限只选取了工况2、5、8进行说明，3种工况载荷曲线如图4所示。由图4分析可得，从载荷曲线整体变化趋势来看，截齿破煤过程是小碎屑煤粉崩落与大块煤屑从煤岩体上交替崩落的过程。在各自崩落之间的时间内，随着截齿的运动，同时压碎接触处的煤岩，压碎瞬间使切削力增大，而随着小块碎屑的崩落，产生大块煤屑并排出，这将使切削力骤降，进而产生了非线性载荷。这个结论与经典的破煤理论是一致的，因此也证实了模拟结果的可靠性。载荷滚筒所受的三向力数值关系是：3种工况均为截割阻力(Z向)最大，其次是牵引阻力(X向)，侧向力(Y方向)最小。但是在截割底板工况中则表现出牵引阻力最大，其次是截割阻力，侧向力最小。这是由于截割底板时，滚筒在X向上受力增大，即牵引方向上载荷变大，再加上滚筒有一定卧底量，导致其牵引方向上的摩擦阻力变大。在3种工况中，同时截割顶、底板工况三向力及合力都是最大值，这是由于截割顶、底板，单位时间内参与截割岩石的截齿增多，截齿受力变大，截齿磨损较严重。由3种工况的合力可知截割顶板时的合力与截割底板的合力相加不等于截割顶底板的合力，说明这3种工况没有直接联系。虽然同时截割顶底板工况的载荷均值最大，但是三向力及合力的波动系数均小于其他3个工况。这是由于截割顶底板时，滚筒在顶部和底部均收到强烈载荷，形成平衡，从而使载荷波动变小。

图3 煤岩应力云图

图4 不同工况下螺旋滚筒的瞬时载荷

3 采煤机关键零件可靠性分析

3.1 螺旋滚筒可靠性分析

图5、图6所示分别为合金头与齿体截割煤岩时应力分布。在图5中能看出，齿尖的局部接触区域集中体现了合金头的最大应力，在前刀面及其两侧其应力呈现非对称性分布，体现了合金头呈现非对称性磨损，因此表明合金头以磨损失效为主。由于长期处于高应力状态下，使得合金头在截割过程中迅速磨钝，截齿磨钝后会大幅度地增加其工作机构的截割阻力，使得采煤机整机的工作性能受到影响。前刀面两侧所受应力明显比位于齿尖处所受应力小。在图6中，齿体应力值远远小于合金头的应力值，并且其高应力基本集中于其顶端及前刃面、齿柄头部的轴肩处。但是压力波动不同，在齿体锥段前刃面的应力波动比较平稳；在齿柄头部的轴肩处波动比较大，齿体有可能由于应力过大发生断裂。由表4可知，工况9中齿体以及合金头受到的应力最大，这是由于此工况同时截割顶、底板，参与截割岩石的截齿在单位时间内增多，同时受到的载荷变大，进而导致截齿的应力变大，并且随着牵引速度的增加，参与截割截齿的齿体和合金头的应力都有不同幅度的上升。

螺旋滚筒在截割煤岩时的应力分布如图7所示。螺旋滚筒上的应力主要集中于工作截齿的齿座根部，并且端盘上齿座受到的应力明显大于叶片上齿座受到应力，截割岩石的截齿齿座大于其他工作截齿齿座的应力，并且螺旋滚筒上其他部位的应力远小于工作截齿的齿座根部的应力。齿座与截齿受到的应力变化规律很相似，这主要是由于截齿齿座本身结构所决定，同时体现了截齿齿座的根部是滚筒上的薄弱位置。因此，齿座根部容易以损伤、破坏断裂等失效形式出现问题。

图5 合金头的应力

图6 齿体的应力

工况合金头应力值σ/MPa合金头安全系数齿体应力值σ/MPa齿体安全系数11119.571.877765.482.54721209.561.723812.572.32331321.831.598872.302.09841161.431.799789.051.86551271.121.560837.581.73861411.871.478884.671.30171261.211.694854.511.76381371.541.572905.841.49791489.611.316951.041.208

3.2 采煤机摇臂壳体及输出轴可靠性

3.2.1 刚柔耦合模型的建立

利用三维建模软件Pro/E建立采煤机完整三维模型，为确保模型装配的准确性，并对整机模型进行干涉检查。再将模型通过Mechanism/Pro接口软件导入到ADAMS中，并添加零件相关的DOF约束和设置零件密度、材料等，同时运行ADAMS软件完成柔性件替换，以及通过ANSYS软件完成中性(mnf)文件的建立，最后验证冗余约束是否存在于模型之中。动态载荷通过LS_DYNA软件仿真得到并将数据样条曲线以TXT文本形式导入到ADAMS中进行加载，再设置仿真参数，完成仿真计算。如图8是采煤机整机刚柔耦合虚拟样机模型。

图7 齿座与叶片的应力云图分布

图8 采煤机刚柔耦合虚拟样机模型

3.2.2 壳体及行星架的可靠性分析

由表5可得，工况9采煤机摇臂壳体受到应力值最大，这是由于同时截割顶底板时采煤机所受的牵引阻力和截割阻力最大，致使采煤机壳体受到的负载变大，并且随着牵引速度的增加，摇臂壳体应力均有不同程度的增加。由图9可见，采煤机在截割煤壁过程中，截割部壳体位于截割部壳体与调高油缸相连接的下耳处，同时在上耳附近处及电机轴的下部开口处应力值也较大。这是由于滚筒截割过程中，其所受轴向力过大，导致在耳部连接处呈现应力集中现象。

图9 截割部壳体应力分布云图

工况壳体应力值σ/MPa壳体安全系数行星架应力值σ/MPa行星架安全系数1125.973.751304.342.8102136.283.508313.812.7363140.403.172330.962.5414151.832.594318.272.6505164.022.330334.122.4216173.312.228346.082.3777196.142.107339.672.4108210.981.764368.952.3459246.721.692389.162.217

由表5可得，工况9截割部行星机构所受的应力最大，这是由于同时截割顶底板时采煤机所受的截割阻力最大导致采煤机截割部行星机构所受的转矩变大，并且随着牵引速度的增加，摇臂壳体应力均有不同程度的增加。由图10可见，截割部行星架在截割过程中的高应力区域主要位于行星架与行星轴连接处和输出端花键根部；同时，行星架花键处的主应力明显大于其他部位的主应力。在截割煤岩时产生的冲击载荷不仅使得行星架承受较大扭矩，而且会造成行星轮的承载结构行星轴受力较为恶劣。

图10 截割部行星架主应力分布云图

3.3 基于神经网络的可靠性预测

当采煤机牵引速度发生变化时，参与截割截齿的切削厚度在单位时间内将产生变化，进而截齿受到的载荷发生改变，然后滚筒的受力也会产生变化，并影响了采煤机截割部行星架及壳体的应力，因此牵引速度的变化对采煤机关键零件可靠性有重要作用，必须找到牵引速度的最佳值。

Elman神经网络相较于前向型神经网络具有可适应时变性的特点。在每次迭代进行中，误差可被反向传播以确保每次迭代的精度，Elman神经网络模型如图11所示。

Elman神经网络在非线性状态空间的表示：

y(k)=g(w3x(k))
x(k)=f(w1xc(k-1)+w2u(k-1))
xc(k)=x(k-1)

图11 Elman神经网络模型图

式中,y(k)为m维输出节点向量；x(k)为n维隐含层的节点单元向量；u(k-1)为r维输入向量；xc(k-1)为n维反馈状态向量；w1为隐含层到输出层的连接权值；w2为输入层到隐含层的连接权值；w3为连接层到隐含层的连接权值；g(k)为输出神经元传递函数，是隐含层的输出线性组合；f(k)为隐含层神经元传递函数。

Elman神经网络的误差计算为误差平方和函数，其表达式为

基于采煤机虚拟样机刚柔耦合仿真，得到不同牵引速度下截割部行星架及截齿的等效应力，以截割部行星架及截齿的等效应力作为神经网络的输入量X1=(x1，x2)，牵引速度为输出量Y1=(y1)，建立应力与牵引速度的映射关系。

通过虚拟样机刚柔耦合仿真得到的样本，在Matlab中设计Elman神经网络程序，学习率设置为0.01，设置目标误差为1e-10，反馈层设置为tansing神经元，输出层为purelin神经元。经过Elman神经网络预测，截割顶板工况采煤机牵引速度为输出量的误差、梯度和学习率如图12所示。

图12 均方误差、梯度以及学习率图

由图12可得，迭代92次后测试精度达到6.87384e-6，梯度为5.37218e-04，学习率达到0.0054681，截割顶板工况最优牵引速度为3.01175 m/min，根据实际工况要求选取最优牵引速度为3.0 m/min。同理，截割底板工况迭代104次后测试精度达到6.95347e-6，梯度为5.23657e-04，学习率达到0.005513，截割底板工况最优牵引速度为2.85071 m/min，根据实际工况要求选取最优牵引速度为2.8 m/min；截割顶底板工况迭代116次后测试精度达到6.97422e-6，梯度为5.26384e-04，学习率达到0.005597，截割顶板工况最优牵引速度为2.63182 m/min，根据实际工况要求选取最优牵引速度为2.6 m/min。

4 结束语

本文所述方法能将复杂煤层条件下螺旋滚筒的破煤过程可视化，并且直接得到截割对象由煤到岩变化时截齿与煤岩耦合模型的应力云图，为获取复杂煤层条件下螺旋滚筒的外载荷提供了新的途径。基于虚拟样机技术与神经网络相结合的仿真结果，截割顶板工况最优牵引速度为3.0 m/min，截割底板工况最优牵引速度为2.85 m/min，其结果为采煤机的设计与优化提供参考。