立式磨粉磨性能及关键零部件结构参数分析与优化

摘要

众所周知，立式磨粉磨在水泥工业生料生产中有着非常广泛的应用。立式磨粉磨效率高、能耗小，且具有较好的系统稳定性和可靠性，由于其烘干性能强、工艺流程简单、磨损小、易操作等优势显著，得到众多水泥企业的青睐。立式磨在其工作过程中存在着机器振动、重要零部件磨损导致产品质量差等问题。因此，还需对立式磨粉磨系统进行进一步的动态分析、仿真分析与优化。
　　 论文根据立式磨粉磨机理，设计实验研究立式磨粉磨性能。实验发现，随辊压次数增加，料床中细粉含量逐渐趋于稳定，粉磨效率随辊压次数的增加而逐渐降低。其原因主要是细粉含量过高易出现过粉磨现象，影响粉磨性能，需要设定适当的风量、风速，将细粉带出，保证粉磨效率，提高能源利用率。实验对粉磨工艺对粉磨性能的影响研究，找出了工艺参数对粉磨性能的影响规律，得出了合理的工艺参数，提高了粉磨性能。
　　 根据动力学理论，对立式磨液压抬辊加压系统的主要零部件进行动态分析。在振动过程中，固有频率最低的零部件对系统动态特性的影响最大，因此为了了解主要零部件在工作时的振动特性，需要对其进行模态分析。通过分析处理结果可知，辊轴和支架的动态特性对整个液压抬辊加压系统的动态性能影响较大，要提高液压抬辊加压系统的整体动态性能，就要提高辊轴和支架的固有频率。然后根据模态分析所得结果，通过谐响应分析得到其可能产生共振的频率范围，为防止共振现象造成的疲劳破坏提供了可靠的理论依据。
　　 作为立式磨粉磨的核心部分，磨辊、磨盘振动与磨损将直接影响到立式磨粉磨运行的成本和整体稳定性。在多体动力学分析过程中，由于柔性体对系统影响较大，本文通过建立粉磨系统样机，进行多体动力学分析，对比不同载荷下磨辊振动情况，以及单、双辊结构对系统振动造成的影响，得出液压载荷与磨辊振动情况间的关系，并通过实验方法验证仿真环境的正确性;通过导入磨盘模态中性文件建立磨机刚柔耦合系统，对分析结果对比，得出粉磨系统受到磨盘柔性体作用的影响效果。磨盘自身的弹性变形使得磨辊、磨盘随整个系统振动的波动增大，但系统比单纯的刚性体系统产生更少的冲击载荷，更符合实际工作情况。因此，以立式磨磨盘的刚柔耦合系统作为研究对象，建立优化模型，对磨盘的主要性能参数进行优化，得到在满足应力、变形等约束条件下，磨盘的最小质量，有效地降低了立式磨粉磨系统的生产成本。
　　 通过对立式磨液压抬辊加压系统及粉磨系统进行动态分析、仿真分析，得出了对立式磨性能造成影响的因素，为立式磨的优化提供理论依据，使立式磨整体工作稳定性的提高、磨损量减小同时成本降低、能耗减少成为可能。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 选题背景

1．2 选题目的和意义

1．3 国内外立式磨粉磨性能与动态性能研究现状

1．3．1 国内外粉磨性能研究现状

1．3．2 国内外对立式磨动态性能分析现状

1．4 立式磨的主要结构

1．5 立式磨粉磨系统主要结构

1．5．1 立式磨粉磨系统关键零部件

1．5．2 实验样机主要结构及参数

1．6 主要研究的内容

第二章 立式磨粉磨性能实验分析

2．1 立式磨粉磨机理

2．2 实验设计

2．2．1 实验设备及参数

2．2．2 实验材料

2．2．3 实验方案制订

2．3 实验现象分析

2．3．1 物料堆积现象

2．3．2 物料结团现象

2．3．3 料床波动现象

2．4 实验数据分析

2．4．1 辊压次数的影响

2．4．2 粉磨工艺参数的影响

2．4．3 粉磨工艺参数的选择

2．5 本章小结

第三章 立式磨粉磨系统液压抬辊加压系统动态分析

3．1 动力学理论概述

3．2 液压抬辊加压系统及主要零部件的模态分析

3．2．1 各部件的模态分析

3．2．3 液压抬辊加压系统的模态分析

3．3 液压抬辊加压系统谐响应分析

3．4 本章小结

第四章 立式磨粉磨系统虚拟样机仿真分析

4．1 系统模型数据交换

4．2 立式磨实验样机虚拟样机的建立

4．2．1 定义材料

4．2．2 添加约束

4．2．3 施加作用力和阻尼

4．3 粉磨系统虚拟样机仿真实验

4．3．1 样机的调试

4．3．2 模型校验

4．3．3 仿真分析结果的输出

4．4 实验验证

4．4．1 实验方法

4．4．2 实验数据分析

4．5 改进方案

4．6 本章小结

第五章 立式磨磨盘刚柔耦合系统中的仿真分析

5．1 立式磨粉磨系统刚柔耦合样机的建立与仿真

5．1．1 磨盘模态中性文件

5．1．2 立式磨粉磨系统刚柔耦合系统建立

5．2 立式磨粉磨系统刚柔耦合系统仿真分析

5．3 基于动力学分析数据的磨盘的静力学分析

5．4 本章小结

第六章 磨盘的优化

6．1 优化方法的选择

6．2 磨盘的优化设计

6．2．1 设计变量的选取

6．2．2 目标函数的选取

6．2．3 状态变量的选取

6．2．4 磨盘优化结果

6．3 优化结果分析

6．4 本章小结

第七章 结论与展望

7．1 结论

7．2 展望

参考文献

致谢