钢闸门吊耳板应力测试方法研究

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(河海大学能源与电气学院，江苏 南京 211100)

钢闸门吊耳板应力测试方法研究

李欣，郭建斌

(河海大学能源与电气学院，江苏 南京 211100)

吊耳板的应力检测，是闸门启闭力测量的常用方法，实际测量中会出现测量不准确的现象。对测量构件进行ANSYS有限元方法和相关结构应力测点检测数据分析，可以知道结构中存在应力集中现象，经过分析表明，应力集中是测量结果偏差的重要原因。应用格拉布斯准则对应力检测数据进行处理，可以有效消除应力测点存在的测试数据波动大、参照测点间规律特征不明显等异常偏差现象，较好满足测试准确性的工程需要。

钢闸门吊耳； ANSYS有限元分析；应力集中；格拉布斯准则

0 引言

钢闸门吊耳板是闸门启闭的主要受力部位。工程中，通过吊耳板的应力检测，是获取闸门启闭力状况的有效测量技术。通常采用重复测点检测、相互校验来保障检测成果的准确性[1-2]，但是受限于应变计测量原理和构件受力的复杂性[2]，这种措施效果并不好，部分应力测量成果不仅重复性不好，而且参照测点间规律特征也不明显。因此，片面增加重复测点数量，不能支撑启闭力检测成果的足够公信力。在不增加测点数量的前提下，对已经获取的测点数据分析处理，剔除异常数据在数据统计中已经有了很广泛的应用[3]，包括奈尔准则、格拉布斯准则和狄克逊准则等方法，在实际的剔除过程中，需要根据不同的样本数据和精度要求选择合适的剔除异常值的方法[4-5]。 长期以来，很多学者研究发现结构应力集中现象对应力检测影响严重[6-7]。近年来，应用ANSYS系统对结构细节分析提供了很好的支撑[8-9]，这种基于计算力学手段的仿真分析方法，较好再现了结构的应力分布和应力集中区域[10-11]，从而为结构应力的科学检测提供了甄选技术手段。通过ANSYS有限元方法获取闸门吊耳的受载应力情况，甄选出对结构应力检测存在重大影响的应力集中区域，结合相关结构应力测点检测数据分析，提出应力测点的逐点剔除方法，有效消除应力测点存在的异常偏差现象，较好地保障检测成果的准确性。

1 异常数据剔除方法

在钢闸门吊板应力测试过程中，由于应力集中现象的影响，在数据采集测量过程中会出现概率非常小却干扰性特别强的采集数据，这些干扰性很强的采集数据，对测量的应力结果分析有很大的影响，在数据分析的范畴内称之为测量的异常值，需要用科学的理论方法将测量的异常值剔除出去。

异常值剔除准则的多种方法，奈尔准则是在标准差已知的情况下应用很广，对于标准差未知的情况，通常采用格拉布斯和狄克逊准则，通常而言，格拉布斯的精确度更高一些。钢闸门吊板的应力测试中，测量得到的数据时标准差未知的一组数据，为了能够有更高的精度，宜采用格拉布斯准则进行异常值剔除。

以下是格拉布斯准则基本理论与算法。

对测量结果值按大小排成顺序统计量为:

x(i),x(1)≤x(2)≤…≤x(n)

(1)

格拉布斯构造最大值和最小值统计量分别为：

(2)

(3)

格拉布斯准则的临界值如表1所示。

表1 格拉布斯准则的临界值

其计算步骤如下：

a.对于测量数列，计算g和g′。

b.根据显著性水平α，由表3查到临界值G(n，α)，与G′(n，α),当g>G(n，α)(或g′>G′(n，α)),剔除相应的x值。

c.如果有异常值，重新对数列进行计算，直到计算没有异常值。

由于在计算过程中，如果每次进行手工计算，计算过程很大。因此,采用Matlab对格拉布斯准则进行编程，在数据剔除过程中简单方便，迅速剔除测量的异常值。

2 钢闸门吊板受力测量及受力分析

2.1 钢闸门吊板受力测量

由于闸门在启闭过程中的启闭力是不断变化的，在启闭力检测应对启闭全过程的启闭力进行采集，以决定闸门的实测最大启闭力。考虑现场条件，测点布置在启闭机定滑轮吊板处，检测数据为吊板应变，因而为了能够准确测量启闭过程中的启闭力变化，测量数据的准确性就需要有很强的保障。启闭力的检测原理图如图1所示。

图1 启闭力检测

电阻应变计布置在吊板上，实测数据为吊板的拉伸应变值，测点的布置，由于吊板面较大，有肋面上有4个测点，均匀分布在吊板上，没有肋面上布置2个测点，4个面总共布置12个测点，对吊板受力进行测量，其布置示意图如图2所示。

应变计测量的数据是应变，在计算启闭力时，需要将应变值转换为应力值，由于应变值相对应力值要小很多，很小的应变值波动会导致应力值巨大的波动。测量值误差在实际测量工程中是不可避免的，为了能够得到更为准确的测量值，需要对实际测量过程中的异常值进行剔除处理。对于吊板应变测量来说，测量异常值产生的原因，数据具体剔除的方法是整个数据处理中的重点。

图2 应变计布置位置

2.2 钢闸门吊板的受力分析

对于受载构件来说，应力的分布状况在现在的工程应用中已经得到了广泛的应用，构件的应力集中现象普遍存在受力构件中，在吊耳板应力测量过程中，如果应变计所贴位置正好位于应力集中部位，其测量的结果就具有很强的干扰性，需要将这些数据予以剔除。通过对受力构件的有限元分析和数据剔除理论的应用来优化吊耳板的测力情况。

2.2.1 有限元模型

通过SolidWorks对定滑轮处吊板进行三维建模，导入到ANSYS有限元软件进行网格划分、加载、计算及分析，为提高计算可靠度，先进行一般的网格划分，并对关注点进行局部加密[12]，其中，网格节点162 374，单元88 561个,如图3所示。在有限元分析过程中，选择吊板材料为45号优质碳钢，其密度为7 850kg/m3，弹性模量为206 GP。

图3 框架计算网格

有限元计算过程，按照图1中的受力情况对吊板添加约束，在吊板中，左侧和混凝土连接部分为约束部位。闸门启闭过程中，受力是定滑轮处产生拉力，在模型中，受力是均匀加载在圆柱面处，受力载荷是启闭机受拉载荷，大小330kN，为验证吊板在受载情况下的应变值分布。

2.2.2 有限元结果分析

应变图如图4所示，吊板在受载荷条件下，应变的分布规律有一定的规律性。首先，在整个吊板的应变分布中都是在一个很小的范围之内，无论是在有肋面还是无筋面，应变的范围分布是一致的。因此，可以对在这些面上的测点数据进行整体分析；其次，无论是在有肋还是无肋面，都出现的不同程度上的应力集中现象，不同的表面情况，应力集中的部位也不尽相同，通过比较测点的布置大致位置，并没有完全躲开应力集中区域(或者说离应力集中区域很近)。因此,在这些靠近应力集中部位的测量值，就会出现我们所预想的那些异常值，需要用剔除方法将异常值剔除；最后，应力分析的结果显示，应力集中现象在工程中的影响很大，在工程构件的设计过程中需要充分考虑到应力集中的影响，以减轻其对受力构架本身以及整个工程的影响。

图4 应变图

通过吊板的应力分析，应力集中现象是会应变计的测量产生影响，遇到影响特别大的测量值，应当采用合理的方法将异常值剔除。

3 异常值处理验证

对吊耳板测力过程，取6#闸门吊耳板3组数据进行异常值处理。其值如表2所示。

根据格拉布斯准则，取显著性水平α为0.05，按照剔除步骤，对每组数据进行剔除处理，对水位为60.02 m的数据进行处理时，剔除了第6、第9和第10个数据，这些数据是对测量结果有明显影响的数据。同样地对60.05 m的数据进行剔除，剔除了第1和第10个数据；对于60.08 m的数据剔除了第11和第12个数据。剔除前后整体数据的各统计指标值如表3所示。

表2 6#闸门测量应变值

表3 数据统计指标比较

由表3中可以看出，剔除后比剔除前数据更合理。剔除后的均值波动性更小一些，更加接近与实际的测量过程。对于整个测量过程，采用此方法剔除异常数据，得到的应变更加接近于实际情况，满足工程应用的要求。

4 结束语

格拉布斯准则对于异常数据的剔除的实现有很好的效果，采用格拉布斯准则对测量结果的处理，数据分布情况更为合理可信，满足工程应用要求。启闭力监测过程中，采用贴应变计的方法，由于结构受力过程中应力集中的影响，测量的某些值可能会出现测量不准的情况，经过有限元分析结构的受载状态，由于应变计布置在应力集中附近导致测量结果的不准确，需要对这些测量不准确的数据进行剔除。

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Analysis of the Steel Gate Lug Plate Dynamometer

LIXin,GUOJianbin

(College of Energy and Electrical Engineering,Hohai University,Nanjing 211100,China)

Analysis the lug plate’s load stress is an effective measurement techniques to get the hoisting force of the lug plate, because of some reasons in the actual measurement has inaccurate phenomenon.By ANSYS finite element method and the analysis of test data measuring point we know that the plate have stress concentration.By the analysis showed that stress concentration is an important reason for the deviation of the measurement results.The test results show that Grubbs can meet a good results for the selection of the stress detection point.In this way,we can effectively eliminate stress test data exist large fluctuations and the reference point between the measured characteristics laws and other abnormal deviation phenomenon,better meet the test accuracy engineering needs.

steel gate lug;ANSYS finite element analysis;stress concentration;Grubbs

2014-09-01

江苏省产学研联合创新基金(BY2012007);江苏省水利科技重点项目(2009041)

TV34

A

1001-2257(2014)11-0042-04

李欣(1990-)，男，陕西咸阳人，硕士研究生，研究方向为水利机械监测系统设计；郭建斌(1972-)，男，江西鹰潭人，副教授，研究方向为水利机械安全。