遗传神经网络下机器人双头夹具参数优化研究

作     者：景兴淇 任涛 卢万里 董俊 JING Xing-qi;REN Tao;LU Wan-li;DONG Jun

作者机构：机械工业第六设计研究院有限公司河南郑州450000 合肥工业大学安徽合肥230009 

基　　金：国家重点研发计划“网络协同制造和智能工厂”重点专项2020年度项目“基于数字孪生的智能生产过程精确建模理论与方法(2022YFB1708400)”下的子课题“生产线数字孪生建模及协同仿真软件研发与应用验证(2022YFB1708404)” 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2024年第3期

页      码：366-369,375页

摘      要：由于直角坐标机器人双头夹具动力学较为复杂,难以找到双头夹具最优参数组合,因此以直角坐标机器人为基础,提出遗传神经网络下机器人双头夹具参数优化方法。分析不同工况下双头夹具关节在夹持工件时的接触力,结合偏移量约束搭建双头夹具动力学模型。以动力学模型为基础,设置参数优化约束条件,包括竖直与水平移动距离、末端节点运行速度、夹具质量、等效应力、丝杠变形量等。结合相关约束条件,构建双头夹具参数优化目标函数,利用遗传神经网络对目标函数进行求解,获取目标函数最优解,该解即为双头夹具参数结果。经实验数据分析证明,所提方法优化后的双头夹具参数更接近于理想值,夹具灵敏度更高,能够有效提升其工作质量。

主 题 词：遗传神经网络 直角坐标机器人 双头夹具 参数优化 动力学模型 约束条件 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2024.03.075

馆 藏 号：203126648...