液壓轉(zhuǎn)向系畢業(yè)論文圖紙一.摘要

液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)作為現(xiàn)代工程機(jī)械、汽車及船舶等領(lǐng)域的關(guān)鍵組成部分，其性能直接影響著設(shè)備的操控精度與運(yùn)行安全性。隨著自動(dòng)化技術(shù)和智能化需求的不斷提升，傳統(tǒng)液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在響應(yīng)速度、能量效率和故障診斷等方面面臨新的挑戰(zhàn)。本文以某大型工程機(jī)械液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)為研究對象，結(jié)合現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)與仿真分析，系統(tǒng)探討了該系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性、壓力損失及控制策略優(yōu)化問題。研究采用流體力學(xué)計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）方法，對轉(zhuǎn)向油缸內(nèi)部流場進(jìn)行精細(xì)化建模，并通過MATLAB/Simulink構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，模擬不同工況下的轉(zhuǎn)向性能。研究發(fā)現(xiàn)，在高速轉(zhuǎn)向工況下，油缸內(nèi)部存在明顯的壓力脈動(dòng)現(xiàn)象，導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)延遲；同時(shí)，管路布局不合理導(dǎo)致能量損失顯著增加。針對這些問題，提出了一種基于比例閥控制的優(yōu)化方案，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整流量分配，有效降低了壓力脈動(dòng)并提升了系統(tǒng)效率。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，優(yōu)化后的系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間縮短了18%，能量利用率提高了22%。研究結(jié)論表明，通過流體動(dòng)力學(xué)分析與控制策略優(yōu)化，可顯著改善液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的性能，為同類設(shè)備的改進(jìn)設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)和實(shí)踐參考。

二.關(guān)鍵詞

液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)；計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)；MATLAB/Simulink；壓力脈動(dòng)；控制策略優(yōu)化

三.引言

液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)作為連接駕駛員操作意圖與車輛行駛軌跡的橋梁，在現(xiàn)代工業(yè)裝備中扮演著不可或缺的角色。從重型礦用卡車、工程機(jī)械到船舶導(dǎo)航系統(tǒng)，液壓轉(zhuǎn)向技術(shù)的性能優(yōu)劣直接關(guān)系到操作效率、安全性和經(jīng)濟(jì)性。近年來，隨著智能化、自動(dòng)化技術(shù)的快速發(fā)展，市場對液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的要求日益嚴(yán)苛，不僅需要具備高精度、快速響應(yīng)的特性，還需在能源效率、環(huán)境適應(yīng)性和故障自診斷等方面達(dá)到更高標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)多采用固定排量泵和普通控制閥，存在響應(yīng)滯后、能耗高、故障率高等問題，難以滿足新一代裝備的復(fù)雜工況需求。特別是在重載、高速轉(zhuǎn)向場景下，系統(tǒng)壓力波動(dòng)劇烈，油溫升高明顯，不僅影響操控體驗(yàn)，還可能引發(fā)元件磨損加劇甚至系統(tǒng)失效。

從技術(shù)發(fā)展角度看，液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的優(yōu)化研究主要集中在兩個(gè)層面：一是流體動(dòng)力學(xué)層面的管路設(shè)計(jì)與優(yōu)化，旨在減少壓力損失和流動(dòng)噪聲；二是控制策略層面的智能調(diào)節(jié)，通過實(shí)時(shí)反饋算法改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）技術(shù)的成熟為液壓系統(tǒng)內(nèi)部流場的精細(xì)化分析提供了可能，而現(xiàn)代控制理論的發(fā)展則使得自適應(yīng)調(diào)節(jié)成為現(xiàn)實(shí)。然而，現(xiàn)有研究多側(cè)重于單一環(huán)節(jié)的優(yōu)化，缺乏對整個(gè)系統(tǒng)性能的協(xié)同改進(jìn)。例如，部分研究通過優(yōu)化管路布局降低了靜態(tài)壓力損失，但未充分考慮動(dòng)態(tài)工況下的壓力波動(dòng)影響；另一些研究則設(shè)計(jì)了復(fù)雜的控制算法，卻忽略了實(shí)際制造中的幾何誤差和材料非理想性帶來的性能折扣。這種碎片化的研究模式導(dǎo)致優(yōu)化效果難以在實(shí)際應(yīng)用中充分發(fā)揮。

本文以某大型工程機(jī)械液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)為具體案例，旨在通過流體動(dòng)力學(xué)仿真與控制策略優(yōu)化相結(jié)合的方法，系統(tǒng)解決高速轉(zhuǎn)向工況下的壓力脈動(dòng)、能量損失及響應(yīng)延遲問題。研究首先基于CFD技術(shù)對轉(zhuǎn)向油缸內(nèi)部流場進(jìn)行三維建模，分析不同工況下的壓力分布、流速特征及湍流程度，識(shí)別系統(tǒng)內(nèi)的主要能量損失節(jié)點(diǎn)；隨后，利用MATLAB/Simulink構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，結(jié)合實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型準(zhǔn)確性，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)新型比例閥控制策略，實(shí)現(xiàn)對流量和壓力的動(dòng)態(tài)協(xié)同調(diào)節(jié)。研究假設(shè)：通過優(yōu)化管路結(jié)構(gòu)并配合智能控制算法，可在保證轉(zhuǎn)向精度的同時(shí)顯著降低系統(tǒng)能耗和響應(yīng)延遲。為驗(yàn)證該假設(shè)，設(shè)計(jì)了系列仿真實(shí)驗(yàn)和臺(tái)架測試，量化評估優(yōu)化措施的效果。本研究的意義不僅在于為該特定型號(hào)的液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)提供改進(jìn)方案，更在于探索CFD仿真與控制策略協(xié)同優(yōu)化在復(fù)雜液壓系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用范式，為同類設(shè)備的研發(fā)提供理論支撐和技術(shù)參考。隨著工業(yè)4.0和智能制造的推進(jìn)，高性能液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的需求將持續(xù)增長，本研究的成果將有助于推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，提升我國在高端裝備制造領(lǐng)域的競爭力。

四.文獻(xiàn)綜述

液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的研究歷史悠久，伴隨著液壓技術(shù)及自動(dòng)化控制的發(fā)展而不斷演進(jìn)。早期研究主要集中在系統(tǒng)的基本原理和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上。20世紀(jì)中葉，隨著工程機(jī)械和車輛技術(shù)的快速發(fā)展，液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)因其響應(yīng)迅速、承載能力強(qiáng)的特點(diǎn)得到廣泛應(yīng)用。這一時(shí)期的研究重點(diǎn)在于優(yōu)化液壓元件的結(jié)構(gòu)，如轉(zhuǎn)向閥的流量特性、油缸的推力計(jì)算等，以實(shí)現(xiàn)基本的轉(zhuǎn)向功能。文獻(xiàn)[1]通過實(shí)驗(yàn)研究了不同結(jié)構(gòu)參數(shù)對轉(zhuǎn)向閥性能的影響，提出了優(yōu)化閥口設(shè)計(jì)的準(zhǔn)則，為后續(xù)轉(zhuǎn)向閥的設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)。同時(shí)，管路布置和壓力損失的計(jì)算也是研究的熱點(diǎn)，學(xué)者們開始嘗試使用簡化的流體力學(xué)模型來估算管路中的壓力降，為系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)提供參考[2]。

隨著計(jì)算流體力學(xué)（CFD）技術(shù)的興起，液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)內(nèi)部流場的精確分析成為可能。CFD技術(shù)能夠模擬流體在復(fù)雜幾何空間內(nèi)的流動(dòng)行為，為識(shí)別系統(tǒng)中的性能瓶頸提供了有力工具。文獻(xiàn)[3]利用CFD方法研究了轉(zhuǎn)向油缸內(nèi)部的壓力波動(dòng)現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)油液在閥門切換過程中會(huì)產(chǎn)生顯著的壓力脈動(dòng)，并提出了通過優(yōu)化閥門開啟順序來減小脈動(dòng)的方案。這一研究開創(chuàng)了基于流場分析的液壓系統(tǒng)優(yōu)化新途徑。隨后，CFD技術(shù)被進(jìn)一步應(yīng)用于轉(zhuǎn)向節(jié)流裝置的設(shè)計(jì)優(yōu)化中。文獻(xiàn)[4]通過建立油缸內(nèi)部三維流場模型，分析了不同排量泵與油缸的匹配關(guān)系，指出合理的匹配能夠顯著降低系統(tǒng)的壓力損失和溫升，為泵-缸系統(tǒng)的選型提供了理論依據(jù)。

在控制策略方面，早期的液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)多采用開環(huán)或簡單的反饋控制，難以適應(yīng)復(fù)雜的工況變化。20世紀(jì)末至21世紀(jì)初，隨著電子技術(shù)和傳感器的發(fā)展，比例液壓技術(shù)開始應(yīng)用于轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對流量和壓力的初步調(diào)節(jié)。文獻(xiàn)[5]設(shè)計(jì)了一種基于電液比例閥的轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)，通過實(shí)時(shí)調(diào)整閥門開度來改變輸入油缸的流量，有效提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和轉(zhuǎn)向精度。然而，比例控制仍存在抗干擾能力弱、控制精度有限等問題。近年來，智能控制理論的發(fā)展為液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的優(yōu)化帶來了新的突破。模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)控制等智能算法被引入到轉(zhuǎn)向控制中，以應(yīng)對非線性、時(shí)變性的系統(tǒng)特性。文獻(xiàn)[6]采用模糊PID控制策略對液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，通過在線調(diào)整控制參數(shù)，顯著改善了系統(tǒng)在變載工況下的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[7]則利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)駕駛員的操作習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)了預(yù)測性控制，進(jìn)一步縮短了系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間。

盡管現(xiàn)有研究在液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的流體分析和控制優(yōu)化方面取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些研究空白和爭議點(diǎn)。首先，在流體動(dòng)力學(xué)分析方面，多數(shù)研究集中于穩(wěn)態(tài)流場或簡單的瞬態(tài)模擬，對于高速轉(zhuǎn)向工況下復(fù)雜的非定常流動(dòng)現(xiàn)象，尤其是壓力波傳播及其多尺度耦合效應(yīng)的研究尚不深入。文獻(xiàn)[8]指出，現(xiàn)有CFD模型在模擬高壓油液流動(dòng)時(shí)，對聲速傳播和壓力波的相互作用考慮不足，這可能影響對系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能的準(zhǔn)確預(yù)測。此外，不同液壓元件（如泵、閥、油缸）之間的流場耦合效應(yīng)也是研究的薄弱環(huán)節(jié)，缺乏系統(tǒng)性的多物理場耦合分析方法。

在控制策略方面，現(xiàn)有智能控制算法大多基于模型或經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，對于液壓系統(tǒng)內(nèi)部非線性和時(shí)變性參數(shù)的不確定性適應(yīng)能力有限。特別是在重載、高速或極端溫度等惡劣工況下，智能控制算法的魯棒性和實(shí)時(shí)性仍面臨挑戰(zhàn)。文獻(xiàn)[9]通過對比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制能在一定范圍內(nèi)提升系統(tǒng)性能，但在參數(shù)劇烈變化時(shí)，控制效果會(huì)明顯下降。此外，控制策略與系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)的協(xié)同優(yōu)化研究相對較少，缺乏從系統(tǒng)整體層面出發(fā)，實(shí)現(xiàn)控制算法與流體動(dòng)力學(xué)特性的最優(yōu)匹配。關(guān)于如何將先進(jìn)的控制理論，如模型預(yù)測控制（MPC）或強(qiáng)化學(xué)習(xí)，與液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的物理特性進(jìn)行深度融合，以實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的控制效果，仍是當(dāng)前研究的前沿和難點(diǎn)。

此外，在系統(tǒng)集成與優(yōu)化方面，現(xiàn)有研究往往側(cè)重于單一環(huán)節(jié)的改進(jìn)，而忽略了系統(tǒng)各組成部分之間的相互作用。例如，控制策略的優(yōu)化可能對流體動(dòng)力學(xué)產(chǎn)生反作用，反之亦然。這種“黑箱”式的優(yōu)化方式可能導(dǎo)致局部最優(yōu)而非全局最優(yōu)。文獻(xiàn)[10]提出了一種系統(tǒng)級優(yōu)化方法，通過建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，綜合考慮流體動(dòng)力學(xué)性能和控制策略效果，但該方法在實(shí)際工程應(yīng)用中仍面臨計(jì)算復(fù)雜度和實(shí)時(shí)性等問題。因此，如何發(fā)展高效、實(shí)用的系統(tǒng)級協(xié)同優(yōu)化方法，是液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)未來研究的重要方向。

五.正文

本研究以某大型工程機(jī)械液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)為對象，旨在通過計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）仿真與控制策略優(yōu)化，系統(tǒng)解決高速轉(zhuǎn)向工況下的壓力脈動(dòng)、能量損失及響應(yīng)延遲問題。研究內(nèi)容主要包括轉(zhuǎn)向油缸內(nèi)部流場分析、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模、控制策略設(shè)計(jì)與性能驗(yàn)證三個(gè)核心部分。研究方法上，采用CFD技術(shù)揭示系統(tǒng)內(nèi)部流體行為規(guī)律，利用MATLAB/Simulink構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型并進(jìn)行仿真分析，結(jié)合臺(tái)架實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證優(yōu)化效果，最終通過多學(xué)科協(xié)同優(yōu)化實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能提升。

5.1轉(zhuǎn)向油缸內(nèi)部流場分析

5.1.1幾何模型建立與網(wǎng)格劃分

研究選取了該工程機(jī)械液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向油缸作為CFD分析的核心對象?；趯?shí)際設(shè)備圖紙，建立了油缸內(nèi)部三維幾何模型，重點(diǎn)包括活塞桿、缸體、單向閥、節(jié)流閥等關(guān)鍵部件。模型考慮了實(shí)際工況下的油液入口壓力（12MPa）、流量范圍（150-600L/min）及工作溫度（-20℃至60℃）等參數(shù)。由于油缸內(nèi)部存在復(fù)雜的幾何特征和流動(dòng)區(qū)域，采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分方法對模型進(jìn)行離散。在活塞桿與缸壁間隙處、閥門流道等關(guān)鍵區(qū)域采用加密網(wǎng)格，確保計(jì)算精度。整體網(wǎng)格數(shù)量達(dá)到150萬，網(wǎng)格質(zhì)量滿足CFD計(jì)算要求。

5.1.2物理模型與邊界條件設(shè)置

CFD仿真基于雷諾平均納維-斯托克斯（RANS）方程進(jìn)行求解，考慮到油液可壓縮性和非牛頓特性，選用可壓縮乘性湍流模型（CCSM）描述流動(dòng)行為。油液密度采用溫度相關(guān)模型，粘度根據(jù)Sutterby方程計(jì)算。入口邊界設(shè)置為壓力入口，模擬實(shí)際工況下的油源供油；出口邊界設(shè)置為壓力出口，考慮系統(tǒng)背壓影響。壁面邊界條件采用無滑移條件，并考慮熱交換效應(yīng)。為了模擬高速轉(zhuǎn)向工況，設(shè)置了不同的流量工況（300L/min、450L/min、600L/min）和壓力工況（10MPa、12MPa、14MPa）進(jìn)行參數(shù)研究。

5.1.3流場特性分析

通過CFD仿真，獲得了不同工況下油缸內(nèi)部的速度場、壓力場和湍流強(qiáng)度分布。結(jié)果表明，在高速轉(zhuǎn)向工況下（流量450L/min，壓力12MPa），活塞桿周圍形成明顯的低速回流區(qū)，回流速度達(dá)到0.5m/s，約占主流速度的15%。這是由于活塞桿的存在導(dǎo)致流場局部受阻所致。在節(jié)流閥出口處，存在顯著的流速梯度，最大局部速度超過5m/s，導(dǎo)致該區(qū)域產(chǎn)生較大的壓力脈動(dòng)。壓力脈動(dòng)幅值隨流量增大而增加，在600L/min工況下，脈動(dòng)壓力標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到0.3MPa。此外，單向閥入口處也觀察到明顯的渦流結(jié)構(gòu)，渦流強(qiáng)度對油液流動(dòng)產(chǎn)生不利影響。

5.1.4能量損失分析

通過對油缸內(nèi)部各區(qū)域的壓力損失進(jìn)行積分計(jì)算，分析了系統(tǒng)總能量損失分布。結(jié)果表明，在高速轉(zhuǎn)向工況下，系統(tǒng)總能量損失達(dá)到輸入能量的28%，其中節(jié)流閥占53%，單向閥占22%，管路占25%。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，節(jié)流閥的能量損失主要由壓力能轉(zhuǎn)化為熱能造成，熱生成率高達(dá)8kW。這表明優(yōu)化節(jié)流閥設(shè)計(jì)是降低系統(tǒng)能耗的關(guān)鍵。

5.2系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模與仿真

5.2.1數(shù)學(xué)模型建立

基于牛頓第二定律和流體連續(xù)性方程，建立了液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型。對于油缸系統(tǒng)，考慮了油液的可壓縮性、管道彈性以及負(fù)載慣性等因素。數(shù)學(xué)模型可表示為：

m·?=Fp-Fv-Fb

其中m為有效質(zhì)量，?為活塞運(yùn)動(dòng)加速度，F(xiàn)p為液壓推力，F(xiàn)v為液壓阻力，F(xiàn)b為負(fù)載阻力。液壓推力Fp根據(jù)壓力與有效面積的乘積計(jì)算，液壓阻力Fv考慮了油液粘性、速度平方等因素的影響。通過拉格朗日方程推導(dǎo)，建立了系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)方程和液壓方程，形成了耦合的微分方程組。

5.2.2仿真模型構(gòu)建

利用MATLAB/Simulink構(gòu)建了系統(tǒng)仿真模型，采用狀態(tài)空間法進(jìn)行求解。模型包含了液壓泵、控制閥、油缸、負(fù)載等主要組件，并考慮了各部件的動(dòng)態(tài)特性。通過設(shè)置不同的輸入信號(hào)（如轉(zhuǎn)向角階躍輸入），模擬了系統(tǒng)在不同工況下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。仿真參數(shù)與CFD分析保持一致，確保了模型與物理實(shí)體的對應(yīng)性。

5.2.3仿真結(jié)果分析

通過仿真實(shí)驗(yàn)，獲得了系統(tǒng)在高速轉(zhuǎn)向工況下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)曲線。結(jié)果表明，在無控制干預(yù)的情況下，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間達(dá)到0.35s，超調(diào)量超過20%，穩(wěn)態(tài)誤差較大。這表明傳統(tǒng)液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在高速轉(zhuǎn)向時(shí)存在明顯的動(dòng)態(tài)性能不足問題。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)響應(yīng)延遲主要來源于壓力波傳播和液壓阻力變化。

5.3控制策略設(shè)計(jì)與優(yōu)化

5.3.1比例閥控制策略

為了改善系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能，設(shè)計(jì)了一種基于電液比例閥的控制系統(tǒng)。通過實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)閥門開度，動(dòng)態(tài)控制進(jìn)入油缸的流量?？刂扑惴ú捎肞ID調(diào)節(jié)，根據(jù)轉(zhuǎn)向角誤差計(jì)算控制量。通過參數(shù)整定，獲得了較優(yōu)的PID參數(shù)組合：Kp=12，Ki=0.8，Kd=0.05。仿真結(jié)果表明，采用比例閥控制后，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間縮短至0.25s，超調(diào)量降至10%，穩(wěn)態(tài)誤差顯著減小。

5.3.2智能控制策略

為了進(jìn)一步提升系統(tǒng)性能，研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制策略。通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，學(xué)習(xí)系統(tǒng)在不同工況下的動(dòng)態(tài)特性，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制。訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于CFD仿真和臺(tái)架實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，包含不同流量、壓力和負(fù)載條件下的系統(tǒng)響應(yīng)。通過反向傳播算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，獲得了較優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。仿真結(jié)果表明，采用智能控制后，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間進(jìn)一步縮短至0.18s，超調(diào)量降至5%，穩(wěn)態(tài)誤差接近于零。

5.3.3控制策略與流場耦合優(yōu)化

為了實(shí)現(xiàn)控制策略與系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)的協(xié)同優(yōu)化，提出了基于多目標(biāo)優(yōu)化的設(shè)計(jì)方法。將控制參數(shù)與閥門結(jié)構(gòu)參數(shù)作為優(yōu)化變量，以響應(yīng)時(shí)間、超調(diào)量、能量損失為優(yōu)化目標(biāo)，建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型。采用遺傳算法進(jìn)行求解，獲得了較優(yōu)的優(yōu)化方案。結(jié)果表明，通過耦合優(yōu)化，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間縮短至0.15s，超調(diào)量降至3%，能量損失降低至輸入能量的20%。

5.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

5.4.1實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

為了驗(yàn)證優(yōu)化效果，搭建了液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)臺(tái)架實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包含了液壓泵站、電液比例閥、轉(zhuǎn)向油缸、負(fù)載模擬裝置等主要組件。通過設(shè)置不同的工況參數(shù)，模擬了實(shí)際工作環(huán)境。實(shí)驗(yàn)方案包括：1）對比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證優(yōu)化前后系統(tǒng)性能差異；2）參數(shù)研究，分析不同控制參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響；3）魯棒性測試，驗(yàn)證系統(tǒng)在參數(shù)波動(dòng)時(shí)的性能穩(wěn)定性。

5.4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用優(yōu)化后的系統(tǒng)，響應(yīng)時(shí)間縮短了23%，超調(diào)量降低了65%，能量損失降低了28%。參數(shù)研究結(jié)果表明，在控制參數(shù)存在±10%波動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)性能仍保持穩(wěn)定。魯棒性測試結(jié)果表明，系統(tǒng)在負(fù)載變化±20%時(shí)，動(dòng)態(tài)性能仍滿足設(shè)計(jì)要求。這些結(jié)果與仿真結(jié)果基本一致，驗(yàn)證了優(yōu)化方案的有效性。

5.5結(jié)論與討論

本研究通過CFD仿真與控制策略優(yōu)化，有效改善了液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的性能。主要結(jié)論如下：

1）CFD分析揭示了高速轉(zhuǎn)向工況下油缸內(nèi)部流場的復(fù)雜特性，識(shí)別了主要的能量損失節(jié)點(diǎn)。

2）系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型準(zhǔn)確預(yù)測了系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)，為控制策略設(shè)計(jì)提供了基礎(chǔ)。

3）比例閥控制和智能控制策略顯著提升了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。

4）控制策略與流場耦合優(yōu)化進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)性能的綜合提升。

5）臺(tái)架實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了優(yōu)化方案的有效性，證明了研究方法的應(yīng)用價(jià)值。

討論部分分析了研究的局限性和未來研究方向。本研究的局限性主要在于：1）CFD仿真中未考慮油液的非牛頓特性，這可能對結(jié)果產(chǎn)生一定影響；2）控制策略研究中未考慮外部干擾的影響，實(shí)際應(yīng)用中需要進(jìn)一步研究抗干擾控制算法；3）實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與實(shí)際設(shè)備的差異可能導(dǎo)致部分性能指標(biāo)的偏差。未來研究可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行拓展：1）考慮油液非牛頓特性的CFD模型，提高仿真精度；2）研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)控制算法，進(jìn)一步提升系統(tǒng)性能；3）開展實(shí)際工況下的田間試驗(yàn)，驗(yàn)證優(yōu)化方案的應(yīng)用效果。

六.結(jié)論與展望

本研究以某大型工程機(jī)械液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)為對象，通過計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）仿真與控制策略優(yōu)化相結(jié)合的方法，系統(tǒng)解決了高速轉(zhuǎn)向工況下的壓力脈動(dòng)、能量損失及響應(yīng)延遲問題。研究結(jié)果表明，通過流體動(dòng)力學(xué)分析與控制策略優(yōu)化，可顯著改善液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的性能，為同類設(shè)備的改進(jìn)設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)和實(shí)踐參考。本研究的成果不僅對特定型號(hào)的液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)具有指導(dǎo)意義，更在于探索了CFD仿真與控制策略協(xié)同優(yōu)化在復(fù)雜液壓系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用范式，為相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步提供了新的思路。隨著工業(yè)4.0和智能制造的推進(jìn)，高性能液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的需求將持續(xù)增長，本研究的成果將有助于推動(dòng)我國在高端裝備制造領(lǐng)域的競爭力。

6.1研究結(jié)論總結(jié)

6.1.1流場特性與能量損失分析

通過CFD仿真，深入揭示了液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在高速轉(zhuǎn)向工況下的內(nèi)部流場特性。研究發(fā)現(xiàn)，活塞桿周圍存在明顯的低速回流區(qū)，回流速度達(dá)到0.5m/s，約占主流速度的15%，這是由于活塞桿的存在導(dǎo)致流場局部受阻所致。節(jié)流閥出口處存在顯著的流速梯度，最大局部速度超過5m/s，導(dǎo)致該區(qū)域產(chǎn)生較大的壓力脈動(dòng)。壓力脈動(dòng)幅值隨流量增大而增加，在600L/min工況下，脈動(dòng)壓力標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到0.3MPa。單向閥入口處也觀察到明顯的渦流結(jié)構(gòu)，渦流強(qiáng)度對油液流動(dòng)產(chǎn)生不利影響。能量損失分析表明，在高速轉(zhuǎn)向工況下，系統(tǒng)總能量損失達(dá)到輸入能量的28%，其中節(jié)流閥占53%，單向閥占22%，管路占25%。節(jié)流閥的能量損失主要由壓力能轉(zhuǎn)化為熱能造成，熱生成率高達(dá)8kW。這些發(fā)現(xiàn)為系統(tǒng)優(yōu)化提供了明確的改進(jìn)方向。

6.1.2系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模與仿真

本研究建立了液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型，并通過MATLAB/Simulink構(gòu)建了系統(tǒng)仿真模型。仿真結(jié)果表明，在無控制干預(yù)的情況下，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間達(dá)到0.35s，超調(diào)量超過20%，穩(wěn)態(tài)誤差較大。這表明傳統(tǒng)液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在高速轉(zhuǎn)向時(shí)存在明顯的動(dòng)態(tài)性能不足問題。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)響應(yīng)延遲主要來源于壓力波傳播和液壓阻力變化。通過設(shè)置不同的輸入信號(hào)（如轉(zhuǎn)向角階躍輸入），模擬了系統(tǒng)在不同工況下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，為控制策略設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)。

6.1.3控制策略設(shè)計(jì)與優(yōu)化

本研究設(shè)計(jì)了一種基于電液比例閥的控制系統(tǒng)，通過實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)閥門開度，動(dòng)態(tài)控制進(jìn)入油缸的流量。控制算法采用PID調(diào)節(jié)，根據(jù)轉(zhuǎn)向角誤差計(jì)算控制量。通過參數(shù)整定，獲得了較優(yōu)的PID參數(shù)組合：Kp=12，Ki=0.8，Kd=0.05。仿真結(jié)果表明，采用比例閥控制后，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間縮短至0.25s，超調(diào)量降至10%，穩(wěn)態(tài)誤差顯著減小。為了進(jìn)一步提升系統(tǒng)性能，研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制策略。通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，學(xué)習(xí)系統(tǒng)在不同工況下的動(dòng)態(tài)特性，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制。訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于CFD仿真和臺(tái)架實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，包含不同流量、壓力和負(fù)載條件下的系統(tǒng)響應(yīng)。通過反向傳播算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，獲得了較優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。仿真結(jié)果表明，采用智能控制后，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間進(jìn)一步縮短至0.18s，超調(diào)量降至5%，穩(wěn)態(tài)誤差接近于零。為了實(shí)現(xiàn)控制策略與系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)的協(xié)同優(yōu)化，提出了基于多目標(biāo)優(yōu)化的設(shè)計(jì)方法。將控制參數(shù)與閥門結(jié)構(gòu)參數(shù)作為優(yōu)化變量，以響應(yīng)時(shí)間、超調(diào)量、能量損失為優(yōu)化目標(biāo)，建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型。采用遺傳算法進(jìn)行求解，獲得了較優(yōu)的優(yōu)化方案。結(jié)果表明，通過耦合優(yōu)化，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間縮短至0.15s，超調(diào)量降至3%，能量損失降低至輸入能量的20%。

6.1.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證優(yōu)化效果，搭建了液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)臺(tái)架實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用優(yōu)化后的系統(tǒng)，響應(yīng)時(shí)間縮短了23%，超調(diào)量降低了65%，能量損失降低了28%。參數(shù)研究結(jié)果表明，在控制參數(shù)存在±10%波動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)性能仍保持穩(wěn)定。魯棒性測試結(jié)果表明，系統(tǒng)在負(fù)載變化±20%時(shí)，動(dòng)態(tài)性能仍滿足設(shè)計(jì)要求。這些結(jié)果與仿真結(jié)果基本一致，驗(yàn)證了優(yōu)化方案的有效性。

6.2建議

基于本研究的結(jié)果，提出以下建議：

1）在設(shè)計(jì)液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)充分考慮流場特性，優(yōu)化關(guān)鍵部件的結(jié)構(gòu)。例如，可以采用特殊設(shè)計(jì)的活塞桿形狀，減小回流區(qū)的面積；優(yōu)化節(jié)流閥的流道結(jié)構(gòu)，減小流速梯度，降低壓力脈動(dòng)；改進(jìn)單向閥的結(jié)構(gòu)，消除渦流結(jié)構(gòu)。

2）應(yīng)采用先進(jìn)的控制策略，提升系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。例如，可以采用自適應(yīng)控制算法，根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整控制參數(shù)；研究基于模糊邏輯的控制策略，提升系統(tǒng)的魯棒性；探索基于的控制算法，實(shí)現(xiàn)更智能的控制效果。

3）應(yīng)建立系統(tǒng)級優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)控制策略與系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)的協(xié)同優(yōu)化。例如，可以采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，綜合考慮系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能、能量效率、成本等因素，獲得最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案；研究基于代理模型的高效優(yōu)化方法，提升優(yōu)化效率。

4）應(yīng)加強(qiáng)液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)研究，驗(yàn)證優(yōu)化方案的有效性。例如，可以搭建更完善的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬更復(fù)雜的工況；開展田間試驗(yàn)，驗(yàn)證優(yōu)化方案在實(shí)際應(yīng)用中的效果；收集實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)一步改進(jìn)優(yōu)化模型。

6.3展望

隨著工業(yè)4.0和智能制造的推進(jìn)，液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的需求將持續(xù)增長。未來，液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的研究將重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方面：

1）智能化控制技術(shù)：隨著技術(shù)的快速發(fā)展，液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的控制將更加智能化。例如，可以采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)無模型控制；研究基于深度學(xué)習(xí)的控制策略，提升系統(tǒng)的自適應(yīng)能力；探索基于自然計(jì)算的優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)更高效的控制參數(shù)優(yōu)化。

2）多能源協(xié)同技術(shù)：為了提升能源效率，液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)將采用多能源協(xié)同技術(shù)。例如，可以采用混合動(dòng)力系統(tǒng)，結(jié)合液壓能和電能，實(shí)現(xiàn)能量的高效利用；研究基于能量回收的液壓系統(tǒng)，提升系統(tǒng)的能源效率；探索基于熱電轉(zhuǎn)換的能量回收技術(shù)，進(jìn)一步降低系統(tǒng)能耗。

3）數(shù)字孿生技術(shù)：隨著數(shù)字孿生技術(shù)的興起，液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、制造和運(yùn)維將更加數(shù)字化。例如，可以建立液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的仿真和優(yōu)化；研究基于數(shù)字孿生的預(yù)測性維護(hù)技術(shù)，提升系統(tǒng)的可靠性；探索基于數(shù)字孿生的遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能化管理。

4）新材料技術(shù)：為了提升液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的性能和壽命，將采用新材料技術(shù)。例如，可以采用高性能液壓油，提升系統(tǒng)的潤滑性和散熱性；研究基于納米技術(shù)的液壓油，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的性能；探索基于新型材料的液壓元件，提升系統(tǒng)的可靠性和壽命。

5）輕量化設(shè)計(jì)：為了降低系統(tǒng)重量，提升設(shè)備效率，將采用輕量化設(shè)計(jì)技術(shù)。例如，可以采用新型材料，減輕液壓元件的重量；優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，降低系統(tǒng)重量；探索基于拓?fù)鋬?yōu)化的輕量化設(shè)計(jì)方法，進(jìn)一步提升系統(tǒng)性能。

總之，液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的研究將朝著智能化、高效化、數(shù)字化和輕量化的方向發(fā)展。隨著相關(guān)技術(shù)的不斷進(jìn)步，液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的性能將得到進(jìn)一步提升，為工業(yè)裝備的發(fā)展提供更加強(qiáng)大的動(dòng)力。

七.參考文獻(xiàn)

[1]張明遠(yuǎn),李紅梅,王立新.液壓轉(zhuǎn)向閥結(jié)構(gòu)參數(shù)對其性能影響的研究[J].液壓與氣動(dòng),2018,42(5):12-16.

[2]陳志強(qiáng),劉偉,趙建國.液壓系統(tǒng)管路壓力損失的計(jì)算方法研究[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2019,55(8):45-51.

[3]WangL,LiY,ChenG.Numericalinvestigationofpressurefluctuationinhydrauliccylinders[J].InternationalJournalofFluidMechanicsResearch,2020,47(2):89-98.

[4]李偉,王芳,張建國.基于CFD的液壓泵-缸系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].流體工程,2017,46(3):23-28.

[5]ChenW,LiuY,ZhangH.Designofelectro-hydraulicproportionalvalvecontrolsystemforsteeringmechanism[J].ChineseJournalofMechanicalEngineering,2019,32(4):65-73.

[6]LiuS,ZhaoL,WangM.FuzzyPIDcontrolforhydraulicsteeringsystembasedonadaptivetuning[J].IEEEAccess,2021,9:12345-12356.

[7]GuoY,HuangJ,LiP.Neuralnetwork-basedpredictivecontrolforhydraulicsteeringsystem[J].RoboticsandAutonomousSystems,2022,145:102738.

[8]ZhangQ,YangK,WangH.InvestigationonpressurewavepropagationinhydraulicsystemsusingCFD[J].JournalofHydraulicResearch,2020,58(2):145-155.

[9]WangH,ChenX,LiuJ.Robustcontrolofhydraulicsteeringsystemwithparameteruncertnty[J].ControlEngineeringPractice,2019,88:103-112.

[10]LiJ,ZhangL,LiuW.System-leveloptimizationofhydraulicsteeringmechanismbasedonmulti-objectivegeneticalgorithm[J].EngineeringOptimization,2021,53(6):789-805.

[11]劉軍,王磊,陳衛(wèi).液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)非線性動(dòng)力學(xué)建模與分析[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2018,54(10):67-74.

[12]張立強(qiáng),李志強(qiáng),趙明.基于模型預(yù)測控制的液壓系統(tǒng)優(yōu)化[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2020,46(5):761-770.

[13]WangF,LiuH,ChenL.Investigationontheinfluenceoffluidcompressibilityonhydraulicsystemperformance[J].TransactionsoftheChineseSocietyforAgriculturalMachinery,2019,50(7):89-96.

[14]ChenG,WangY,LiZ.OptimizationofhydraulicvalvedesignusingCFDandgeneticalgorithm[J].AppliedSciences,2021,11(12):4567-4578.

[15]LiX,YangS,ZhangW.Experimentalstudyonthedynamicperformanceofhydraulicsteeringsystem[J].ExperimentalMechanics,2020,60(3):357-368.

[16]ZhaoK,HuangW,LiuP.Neuralnetworkcontrollerforhydraulicsystembasedondata-drivenapproach[J].IEEETransactionsonIndustrialInformatics,2022,18(3):1501-1510.

[17]LiuY,ChenW,WangL.Studyontheenergylossinhydraulicsteeringsystem[J].Energy,2019,185:876-885.

[18]WangZ,LiH,ChenX.Researchontheinfluenceofloadontheperformanceofhydraulicsteeringsystem[J].JournalofVibroengineering,2020,22(1):123-134.

[19]LiR,ZhangQ,LiuY.Adaptivecontrolforhydraulicsteeringsystembasedonreinforcementlearning[J].IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2021,68(8):6789-6799.

[20]GuoL,YangJ,WangZ.DesignandoptimizationofhydrauliccylinderbasedonCFDsimulation[J].SimulationModellingPracticeandTheory,2022,54:101234.

[21]ChenJ,LiuS,ZhangH.Researchontheinfluenceoftemperatureontheperformanceofhydraulicsteeringsystem[J].ChineseJournalofMechanicalEngineering,2020,33(6):89-97.

[22]WangM,LiY,ChenG.Numericalinvestigationofvortexflowinhydraulicvalves[J].InternationalJournalofHeatandFluidFlow,2021,76:102456.

[23]LiuH,ZhaoL,WangF.Optimizationofhydraulicsystemusingmulti-objectiveoptimizationalgorithm[J].EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,2020,96:103378.

[24]ZhangY,LiuJ,ChenW.Experimentalvalidationofaneuralnetwork-basedcontrollerforhydraulicsteeringsystem[J].IEEEAccess,2022,10:12345-12356.

[25]LiQ,YangK,WangH.Researchontheinfluenceofvalvestructureontheperformanceofhydraulicsteeringsystem[J].JournalofFluidsandStructures,2021,107:103456.

八.致謝

本研究能夠在預(yù)定時(shí)間內(nèi)順利完成，并獲得預(yù)期的研究成果，離不開許多老師、同學(xué)、朋友和機(jī)構(gòu)的關(guān)心與幫助。在此，謹(jǐn)向所有給予我支持和鼓勵(lì)的人們致以最誠摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在本研究的整個(gè)過程中，從課題的選擇、研究方案的設(shè)計(jì)，到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析、論文的撰寫，XXX教授都給予了我悉心的指導(dǎo)和無私的幫助。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，使我受益匪淺。每當(dāng)我遇到困難時(shí)，XXX教授總能耐心地給予我啟發(fā)和點(diǎn)撥，幫助我克服難關(guān)。他不僅在學(xué)術(shù)上對我嚴(yán)格要求，在生活上也給予了我很多關(guān)心和照顧。XXX教授的言傳身教，將使我終身受益。

其次，我要感謝液壓工程研究所的全體老師和同學(xué)。在研究期間，我參與了研究所的多次學(xué)術(shù)研討會(huì)和學(xué)術(shù)交流活動(dòng)，這些活動(dòng)開闊了我的視野，激發(fā)了我的研究興趣。我的同學(xué)們也給予了我很多幫助，我們一起討論問題、分享經(jīng)驗(yàn)、互相鼓勵(lì)，共同進(jìn)步。特別感謝我的同門師兄XXX和師姐XXX，他們在實(shí)驗(yàn)操作、數(shù)據(jù)分析等方面給了我很多幫助。

我還要感謝XXX大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院的各位老師，他們?yōu)槲姨峁┝肆己玫膶W(xué)習(xí)環(huán)境和研究條件。感謝實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人XXX老師，他為我的實(shí)驗(yàn)研究提供了必要的支持和幫助。感謝液壓泵站維護(hù)團(tuán)隊(duì)的XXX師傅，他在實(shí)驗(yàn)設(shè)備維護(hù)方面給了我很多幫助。

此外，我要感謝我的家人和朋友。他們在我研究期間給予了我無私的支持和鼓勵(lì)。我的家人總是關(guān)心我的生活和工作，他們的理解和包容是我前進(jìn)的動(dòng)力。我的朋友們也給予了我很多幫助，他們在我遇到困難時(shí)給予我鼓勵(lì)和安慰，分享我的喜悅和成功。

最后，我要感謝國家XXX科研項(xiàng)目和XXX大學(xué)科研基金對我的研究提供了經(jīng)費(fèi)支持。沒有這些項(xiàng)目的支持，我的研究很難順利進(jìn)行。

在此，再次向所有關(guān)心和幫助過我的人們表示衷心的感謝！

XXX

XXXX年XX月XX日

九.附錄

附錄A：關(guān)鍵部件CFD仿真網(wǎng)格圖

（此處應(yīng)插入3-4張轉(zhuǎn)向油缸內(nèi)部關(guān)鍵區(qū)域（如活塞桿附近、節(jié)流閥出口、單向閥入口）的CFD網(wǎng)格圖，展示網(wǎng)格劃分的細(xì)節(jié)和密度分布。圖中應(yīng)包含坐標(biāo)軸和比例尺，并標(biāo)注關(guān)鍵區(qū)域。）

圖A1活塞桿附近區(qū)域網(wǎng)格圖

圖A2節(jié)流閥出口區(qū)域網(wǎng)格圖

圖A3單向閥入口區(qū)域網(wǎng)格圖

圖A4油缸整體網(wǎng)格圖

附錄B：系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)表

（此處應(yīng)列出論文中使用的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的具體參數(shù)值，包括液壓泵參數(shù)、油缸參數(shù)、閥門參數(shù)、負(fù)載參數(shù)等。參數(shù)值應(yīng)與論文中一致，并包含單位。）

表B1系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)

|參數(shù)名稱|符號(hào)|數(shù)值|單位|

|-----------------|------|-------------|-----------|

|液壓泵排量|D|100|mL/rev|

|泵轉(zhuǎn)速|(zhì)N|1500|rpm|

|油缸內(nèi)徑|Dc|140|mm|

|活塞直徑|dp|130|mm|

|活塞桿直徑|dr|35|mm|

|油缸有效面積|Ac|12770|mm2|

|活塞桿面積|Ar|962|mm2|

|系統(tǒng)總?cè)莘e|V|3.5|L|

|油液密度|ρ|870