优化和机械精度的可靠性的新型锻造机械手外文翻译资料
2022-09-07 02:09
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优化和机械精度的可靠性的新型锻造机械手
摘要：基于锻造机械手对于锻造行业和国家经济的发展有着巨大的影响的研究已经进行了很长时间，而锻造机械手的核心部分是它的夹紧装置和提升机构。然而，对于锻造机械手的优化和机械精度可靠性却少有分析。基于一般函数（GF）组和并行机制理论，首推的当然是配置为10t的锻造机械手。目前有人提出了一种气缸驱动的新型锻造机械手。解决了机械手的核心部分——机构分析之后，就是进行受力的计算了，为了实现气缸提供较小的力和较好的力学性能，锻造机械手里某些核心而且较为特殊的部分是在MATLAB里直观地通过使用遗传算法(GA)与 GUI界面相结合的方式来显示出来的。与传统的机械相比较，优化夹具可以节省至少8%的工作量以及在最大工作条件下提升机器使用的20%。最后，考虑到组件存在的制造误差、优化夹具的机械精度可靠性、提升机构以及整个机械手在可靠性原理的基础上分别作了演示。结果表明，优化夹具的精度可靠性要大于0.991，最佳的提升装置的可靠性高于0.995。对于在最大工作条件下工作的整个机械手，这个可靠性值甚至超过了0.9864，这就意味着优化机械手具有较高的运动精度和可靠性。因此需要创造一个新的、直观的方法优化锻造机械手大小以及更有效和更实际的理论用来分析锻造机械手精确的机械精度可靠性。
关键词：锻造机械手、一般函数组、配置、优化、机械可靠性
正文：
生产重型锻件的能力，是衡量国家工业水平和国防实力的一个重要指标，对国民经济和国防建设的发展有很大的影响。随着经济的飞速发展，在现代产业的日益增长的需求下，非常有必要发展重载锻造机械手具有自主知识产权的重型锻件。锻造机械手，是在18世纪30年代出现的一种新型的机器人。在锻件制造和大型重型工件装载/上传方面能够提供较大的帮助。作为一种重要的设备实现自动化锻压车间,锻造机械手可以大大提高锻件质量和效率。
最初出现的锻造机械手的主要部分是机械传动部分，随着科技的发展，机械手的设计变得更加的灵活和合理。混合传动、甚至是全液压传动都成为了可能，锻造机械手的新结构和由一个活塞气缸控制是由埃伯哈德和威廉在1993年提出的。GAO. et艾尔在2005年提出了一个有6个自由度的全液压驱动并联机构的构想。
世界上主要锻造机械手制造商包括捷克的ADAS公司、德国的DDS和SMS-Meer公司。在他们中间，产于俄罗斯SMS—Meer公司的250t的锻造机械手是目前世界上最大的最大的锻造机械手。这些机械手采用并行的机制，设计一个并联的机械手有许多的方法，KONG和GOSSELIN发表了著名的的论文3一D0F平动并联机构基于螺旋理论。基于枚举的运动结构的机制，TSAI帮助设计师提供了许多可能的设计方案，例如在通用电气等有了一个主意建立发生率输出之间的关系特点和致动器的输入,并使用四种类型的机制，基于GF集,YU et al，设计出了新型合成的机械手。GF集代表结束的运动特性，研究人员不需要知道大小的运动特性。为了方便使用，本文还利用了这个方法来选择合适的配置的新型锻造机械手。
夹紧装置是机械手非常重要的一部分，主要用来帮助完成锻造过程中的夹紧工作。机械夹具的分析研究了很多，甚至有些学者做了一些优化。LIU，et al，以为追求最大夹紧力为主要目标和用Adams进行了优化。为了提升夹紧装置的运动学性能，YA0，et al将 Pro／E里建立的夹紧机构模型输入到Adams中去寻找一个有效的方法进行优化。从中南大学毕业的WU基于类似的设计原则，优化得到了尺寸更小的夹紧装置，并且在大量实验的基础上研究了性能更加优越的大型重载机械手。提升装置是机械手另一个较为核心的部分，它具有复杂的结构及功能。但并没有很多学者研究过它的动力学性能，更不用说它的优化及机械精度可靠性了。W ANG．et al建立了DDS锻造机械手升降机构的运动学模型并且用数值方法来进行优化之后得到了更好的设计参数。此外，NOWITZKT发现与质量部门建立机械手实现重型锻造生产中吞吐率高出40%。在本文中，我们提出了一种新的方法，遗传算法对锻造机械手的两个主要部分进行尺寸的优化。GA是Genetic Algorithms的简写，它是一个群体性的概念。基于随机搜索算法，它模仿自然选择与进化。一般来讲，传统优化算法由一系列的迭代计算收敛到最优解。遗传算法更好的原因是可以避免迭代结果陷入局部最优解中,从而达到全局最优解。按趋势来搜索可行域内最优的解。遗传算法已经发展成为一种迭代的，自适应的，启发式的，概率性的搜索方法了。当面临整体最优化和离散非线性隐式并行性的问题时，GA有其独特的魅力和无可比拟的优势。由于这些优势，遗传算法在工程设计领域具有广阔的使用前景。考虑到这些，遗传算法被选择到机制的优化上了。
在模糊集的基础上模糊理论被提出来了，最开始是在1965年，ZADEH提出来的，随即被应用到了很多领域。它的应用范围从工程领域延伸到了人文科学领域。然后模糊可靠性是在模糊理论结合可靠性理论的基础上而诞生的。DONG. et al做了大量的模糊可靠性理论的应用机制，就比如曲柄滑块机构。机械精度可靠性基于模糊可靠性理论可以克服不合理现象”完成满意与否”的传统方法和在更大程度上反映实际工程实践。基于这些，选择模糊可靠性理论分析的准确性可靠性夹紧装置，提升机构，甚至于整个机械手。
2.配置锻造机械手
锻造机械手是可以的的高负载机器人，依靠驾驶车来进行移动。在夹紧杆末端的夹紧装置可绕夹杆中心线在较大的一个范围内进行旋转。夹杆的运动包括升降运动和倾斜运动。除此之外，它还可以来回移动，左右摆动，甚至是转动。旋转夹可以实现串联一个转动关节，升降运动、倾斜运动、来回运动是主要的力的运动，这些被称为主要运动，其他的都是次要运动。机械手有6个自由度，基于GF集，配置机械手由GF求和设置表示如下：
在方程式（1）中，、、分别代表主运动、次级运动和夹紧运动。由于主要和次要运动是通过提升机构实现的，锻造机械手的配置实际上是提升机构的配置。在方程式（1）里出去后，锻造机械手的公式表示为：
2.1主运动参数的选择
如前所述，主运动机制的目的是实现两个翻转运动和一个平面转动运动。它的表达式如下：
根据并联机构配置理论，为了实现三自由度，每个分支都必须有三个运动特性，图1所示的分支都有3个自由度特征，其中P代表翻转联合和R代表转动关节，公式（3）反映出了每一个分支的组态。根据GF集交叉运算，在图1中，机械手的主要运动可以通过任意两个并行的分支来实现。实际工程中经常使用P联合驱动关节，如果我们使用两个驱动冗余输入会出现两个含有P的驱动关节。并且考虑到附近分支的夹紧力会更大，在图2中，我们选择RRR分支作为离夹紧装置最近的分支和RRP分支为最远的分支
2.2次级运动参数的选择
二次运动的实现不应该对主要运动产生影响，二次运动的分支形式可以通过添加一些辅助部分和关节来实现。
图3展示了新的分支是从RRP分支和RRR分支得到的。新的分支既有3个翻转的自由度又有2个旋转的自由度。并行的两个新的分支可以实现机械手的主要运动和辅助运动，以一个新的分支来代替图2中的分支机构，然后添加旋转关节，就可以得到图4中的新的RRR和RRP分支机构机械手了。
2.3机械手参数的选择
为了选择较为合适的机械手的参数，还有其他的一些方面需要考虑一下。
根据机制配置理论和原则后,使用P分支机构进行联合驱动。在图5中，分支机构1加入到了分支驱动当中。
（2）.如果主运动的分支出现了两个驱动，则会出现不可控制的自由度，在图5中，SPS分支就是用来解决这一问题的。
（3）.为了使系统更加的容易控制，倾斜运动只与由RRP分支驱动的P联合（倾斜缸）进行联接，升降运动只与由SPS分支机构1（起重缸）驱动的P关节联接，来回运动只与由SPS分支机构2（缓冲气缸）驱动的P关节联接。图5中，平面4R机构使得起重缸更加有效地驱动着RRR和RRP分支。
考虑到这三个方面，一种新型的锻造机械手的结构简图如图5，图6是它的三维模型。
3.锻造机械手的机械分析
3.1夹紧装置
图7是夹紧装置的示意图，连接在液压缸上的推杆提供拉力，通过关节的力量来传递，为最重要的部分提供夹紧力。
3.1.1夹紧力的计算
经过大量的研究，研究者发现当jaw处于垂直状态时它的下边缘将承受更大的负荷，那也就是说，图8时所需的夹紧力达到最大的状态。
根据jaw上的平衡关系，我们计算出的夹紧力的表达式如下：
3.1.2夹紧力的参数
锻造机械手最大的负载W是100KN，选定原型上最大的转矩M是220KN·M。图9是上jaw的侧视图，在图9中，l= ，y的范围是从1/3l到2/3l，L=M/W (l-y)/2，用这些参数以及公式（4）和公式（5），代入这些数值的值后就可以得到R1和R2的值。
3.1.3液压缸的推力
在图10中，液压缸在右边应该承受足够的力F来保证夹紧力，我们定义夹紧力为=( )/2，在图10中，角度完全满足。
根据公式（4）-（6），和瞬时的平衡关系，我们得到张力：
3.2提升机构
图11是提升机构的示意图，这个机构包括两个前后轴承的手臂，两个升降杆，两个升降气缸，两个倾斜油缸和两个缓冲气缸。它的工作原理将在2.3章会讲到的。除了和前面联合的气缸，前后轴承的手臂有相同的结构。
3.2.1运动分析
本文研究了夹紧机构的升降运动，倾斜油缸可以视为两个动力水平和它的长度在起重过程中是恒定不变的，图12表示的是当夹杆达到的高度为h时每根杆的瞬时位置。
在图12中，以前悬挂点的初始位置B0作为原始点，我们建立了笛卡儿坐标系统图，在初始位置时，=0°，图12的角度都能够满足。
3.2.1.1加紧运动模型的确立
在实际过程中，夹杆在10秒内提升到1米处，棒的运动为2s的加速，6s的匀速过程，2s的减速过程。加速和减速阶段的运动定律是由多种运动以避免确定的特征的影响，考虑到边界条件，我们得到提升高度的表达式为：
3.2.1.2升降杆的运动分析
在图12中，升降杆AB的质心坐标是（sin（/2），h cos（/2）），AB和水平方向之间的夹角为prod;/2 （以顺时针方向为正方向），质心的瞬时速度、加速度、角速度和角加速度的表达式为：
3.2.1.3手臂的运动学分析
在提升的过程中，前后轴承的手臂运动情况相同，杆AG的质心坐标是（（ sin）/2，（h （1 cos））/2），AG与水平方向的夹角是，轴承手臂与拉杆的联合坐标是（cos（prod;/3 ），sin（prod;/3 ）），而拉杆总是在平面4R机构中保持着翻转状态，它的质心、瞬时速度、加速度、角速度以及角加速度的表达式如下：
3.2.2动态分析
图13和图14表示的是夹杆和升降气缸的所受力状态。
考虑有两个升降杆,分析单升降杆的受力时应该减半。根据他们的运动状态，可以得到如下：
其中g表示的是重力加速度，JB表示升降杆旋转在B点时的转矩，
千斤顶和倾斜油缸的力的表达式如下：
其中表示的是前轴承手臂绕点U旋转是的转矩，M表示的是克服转动手臂的重力以及惯性力，
4. 使用MATLAB数学模型优化
4.1 MATLAB里GA的原则
图16表示的是在MATLAB里遗传算法计算的具体过程。遗传算法迭代计算的过程可以被理解为以下四个步骤：
- 在MATLAB中编辑代码告诉系统需要优化的参数,函数的适应度和约束条件。
- 系统将自动生成初始状态只待程序运行，然后参数中每个元素的适应值计算的基础上会有限制。
- 群体将会进行遗传操作，交叉操作基于交叉率和变异操作基于突变率，选择好每个值得适应范围之后，将会生成一个新的群体。
- 新一代将计算的自适应价值判断的价值达到最大，如果该值能够达到，迭代计算结束,得到了优化结果。如果该值不能够满足，新一代将回到步骤2继续迭代计算。
使用GA方式和MATLAB的GUI界面结合，本文实现了很直观的机构大小的优化。优化的目标，多重功能的选择。使用MATLAB遗传算法之前需要知道参数和参数之间的约束的范围。
4.2夹紧装置的优化
4.2.1适应度函数的选择
为了得到更好力学性能的夹紧装置，我们保证张力的液压缸承受足够的锁模力，那么优化的目标便是张力了，根据公式（7），我们选择适应度函数为：
其中 是在恒定工作条件下被确定的，公式（6）是角度的表达式，公式（6）中的值是由锻造的条件所决定的。
显然的，当参数、、、、的值改变时，的值也会发生变化的。所以这些参数被选择来进行优化，这些参数的初始值见表格1.
这些参数都是基于表格2的原始值得来的，我们将这些值调整变大或者变小10%，参数l的单位转换为弧度后在MATLAB里更方便使用。
4.2.2约束条件
在实际的工作过程中，公式（6）中的范围是在-15到15之间。
- 选择为-15时得到阻尼的最大直径锻造,得到线性等式约束如下：
lt;
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