机械外文文献及翻译.docx
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机械外文文献及翻译
与机械相关的外文及翻译
MuｌtidisciｐｌinarｙDesign Optimiｚatioｎ
ｏfＭodular IndusｔｒｉalＲobotｓｂy
UｔiliｚingＨighＬｅｖｅlCADＴempｌates
1、Introductｉon
Inthｅｄeｓignoｆcoｍplexandtiｇｈtｌｙｉｎtegrａtedengineeｒiｎｇproduｃtｓ， itiseｓsｅｎtiａｌｔobｅ ａblｅtｏｈandleintｅrａctiｏnｓbetweenｄｉｆｆｅｒenｔ subｓｙstｅmsofmultiｄiscipliｎarｙnature ［1]．Ｔo aｃhieveanｏpｔimaｌdesiｇn,a ｐｒoｄuctｍusｔbe trｅatedaｓacompｌｅｔｅsyｓteminｓtead ｏfdeveｌｏping suｂsyｓｔｅmsindepeｎｄently [2］．MDＯｈasbeeneｓｔabｌished asa ｃｏnvincingconｃurrent deｓigｎ ｏptimization techniqueiｎｄｅｖelｏpmeｎtof ｓuchcomｐｌexproducts [3，４］.
Furtｈermｏre,ｉthａs beenpｏintedout that,reｇarｄlｅsｓ ofdｉscipline, basicallyaｌl anａlyseｓreqｕｉrｅiｎforｍａtｉonthaｔhastobeextracｔedfｒoma gｅometrｙmｏdeｌ［5］.Hencｅ, accordｉngtoBow-cｕtｔ［1］，inordeｒtoenablｅinｔｅｇｒateｄｄesiｇn analｙｓｉｓ andoptｉmizaｔiｏniｔisｏfvitaliｍpoｒtancｅ tobeaｂle ｔｏ ｉntegraｔean auｔomａｔedpａrametricgeometｒygeneｒatｉｏnsyｓtｅminｔｏｔhｅdesign frａmewｏrｋ．Theaｕtomａtｅd geometrygｅneraｔioｎis ａ ｋeｙ enaｂlｅr fｏｒ so—calleｄgeoｍeｔｒy－in—the-loop［６]multｉdｉsciｐｌｉｎary desiｇｎｆrａmeｗorks，wherｅ theCADgｅｏmeｔrｉescａn serveaｓframeｗorkintｅｇrａtorsfｏr oｔher eｎginｅerinｇtｏoｌs.
Toeliminatｅnoｎcreaｔｉveｗork,meｔhoｄsforcreatioｎaｎdａｕtｏmａtiｃgenｅrationofＨLCtｈaｖebｅen sｕggestedbyTarｋian[7］.Thｅ ｐriｎcipｌｅofｈｉgｈ HLCtsｉｓｓｉmilartoｈighlevelprimitｉves（HＬP） sｕggｅsteｄbyLaＲocca andvanTooｒen ［8]，wiｔｈ ｔhｅexceｐtion thaｔ HLCｔsarecreaｔedandutilizedinaCAD envirｏnment。
Otｈeｒwiｓe,ｔｈｅbａsicｓofboｔhＨＬP andHＬCｔｃan，ａssuggeｓｔedｂyLaRocca, becomparｅdto paｒametrｉｃLEGOVRbｌｏｃkｓcontaｉningａ setoｆdesｉｇnandａｎalysispａrametｅｒs．Thｅsｅareprｏｄｕceｄ anｄstoreｄinlｉｂraｒieｓ， ｇｉvｉngｅngiｎｅｅｒｓoｒ a compuｔeｒ aｇeｎｔ thｅpoｓsｉｂiliｔyｔｏｆiｒsｔtopolｏgicaｌlｙselｅｃtthｅteｍplatｅｓand ｔhｅnmoｄifythemorpholoｇy，meａningthｅ
sｈapｅ，of ｅａch ｔemｐlaｔｅｐarａmetｒically．
2、MｕｌtidisｃiplinａrｙDesiｇnFrameｗork
MＤOisa“systematicapproachto deｓｉgnspａcｅeｘplorａtｉoｎ”[1７]， thｅimplemｅｎtationofwｈichallows tｈｅｄesignｅｒｔomａp theintｅrdｉscipｌiｎaryrelａtionｓtｈatexistinasystem．Iｎtｈisworｋ,thｅＭDＯ fｒamework consiｓtｓoｆａgeometrymｏdel，ａｆinite eｌemｅnt（FＥ）model，ａdynamicｍodelａnｄabasicｃostｍｏdel．Tｈegｅometry ｍodelprovideｓｔheanalysｉs tooｌswithｇeometriｃｉｎｐｕｔ。
Thedynamｉｃ modelreｑuires maｓｓpropeｒｔiｅs such as mａss，ｃｅｎteｒoｆｇｒaｖitｙ,ａnd ｉｎｅrtｉa。
TｈeＦEｍoｄｅlneeds ｔhｅ meshedgeometry ｏfthe robot asｗelｌaｓ theｆorcｅａnｄtorque ｉnteｒactiｏｎｓ baｓedonreｓultsｏｆdynaｍicsimｕlatiｏns。
Ｈighfｉdeｌｉtymodelｓ ｒｅqｕireanexteｎｓｉveevaｌuａtiｏn tｉmｅｗhiｃhｈasbetakｅn iｎｔｏaｃcoｕnt。
Tｈiｓ sｈortcoming isａddｒｅｓsedbyapplying ｓuｒｒoｇａte modeｌsfｏrtｈe ＦEandthｅCAD mｏdels．Ｔｈemodeｌｓarebｒiefｌy ｐreｓenteｄｂelow.
２。
１ HｉghＬevel CAＤＴｅmpｌａte-ＧeoｍetryMoｄel
Traｄitiｏnalｌy,ｐaraｍeｔricCＡDismaｉnlyfocused onmｏrpholoｇicａlmodifiｃａｔｉoｎs oｆ ｔｈegeｏｍｅtｒｙ.Howｅｖer，thereiｓalimitto ｍoｒphologicaｌｐaｒameterｉｚaｔionａｓfoｌlows：
•The geometrｉescannｏtberadicallymｏdifｉed．
•Iｎcreaｓedｇeoｍetriｃ cｏmpleｘiｔy grｅatlｙ iｎcreasespaｒameterizatioｎcomｐｌexitｙ。
The geometｒymｏｄel ｏftｈｅ robotiｓ geneｒaｔedwith prｅsaved ＨＬCts,creａtｅdiｎCATIAＶ5． Ｔｈeｓe arｅｔopologiｃalｌyｉｎstａｎtiatedwitｈuniｑｕeinterｎal dｅsigｎvaｒiａbles。
Topoｌoｇiｃaｌ ｐaraｍeterｉzaｔｉonａlｌowsdelｅtion，modiｆｉcａｔiｏn, ａnd addiｔionofgeomｅtｒicｅｌｅmｅnｔswhiｃhleａｄs ｔo a muchgreaｔｅrdesｉgｎ spaceｃaptureｄ.Ｔｈrｅetｙｐes ofHLCtｓａreused toｄefｉnetheindustｒiａl ｒobottopoloｇicallｙ;ＤatｕmHLCtｗhｉch ｉnclｕdｅｓwireframe rｅfereｎces reqｕiredｆorpｌａcemeｎtfor theＡcｔuatorHLCTsaｎdＳｔruｃｔure HLＣts,asseenＦig．2．
Ｆｉg.2Ａnindustrial rｏbｏt（left） aｎd amｏdｕlａr indusｔrialrobot（right）
The ｎamesofｔｈeｒｅferｅncｅｓｔｈaｔｍuｓｔ beproｖideｄ foreacｈHLCtinstaｎtiatiｏnａresｔorediｎ theknowlｅdge baｓe（see Appen—dix A．4）,whｉｃhis seａｒcｈedthrouｇhbytheiｎfereｎce engine. IｎAｐpｅnｄixA,pｓeudoｃodeeｘamplｅｓdesｃriｂeshoｗtｈｅrefeｒeｎces aｒerｅtrieｖedand how ｔheyａrestoｒediｎ ｔhｅknｏwｌeｄｇｅbase．
Tｈeprｏcesｓ ｓｔartsbｙ the user definingtｈｅｎｕmｂeroｆ deｇｒｅｅｓoffreedom（ＤOF）ｏｆthｅrｏｂｏt （seeFiｇ.3）ａnｄis ｒeｐeated unｔilthe numberoｆaxis （i）ｉs equal tｏtheusｅｒdeｆinedDＯF。
In oｒderｔo iｎｓtantiate tｈefｉrsｔStｒuｃtuｒeＨLＣt， two Datuｍandtwoａctuator insｔancｅｓａreneedeｄ. ReferｅnｃeｓｆroｍtｈeｔwoDａtｕｍinｓtaｎceｓhelp ｏrｉentiｎｇthe sｔｒuctuｒeinsｐace，wｈiｌeｔhegeｏmeｔriesoftheacｔuator iｎｓtanceｓ, ａｔｂothends ｏｆtheｌink,areused to coｎｓｔruct theactuａtｏr attacｈments,ａs ｓeeｎiｎＦｉｇs. 2aｎd3．Ｆｏrtｈeremainingliｎks,onlｙ oneｎｅwｉnｓtaｎceoｆbｏthdatumaｎdａcｔuatｏrHLCtsaｒｅrequired，sinｃethｅdatuｍ ａｎｄａctｕatｏr ｉnstａｎｃeｓfrｏm adjaｃent ｌｉnksare alｒｅaｄyａvaｉlａble.AppendixＡ.２shows apseｕdｏcoｄe ｅxampleoｆan ｉｎｓtanｔiationfuｎction．The ｆirsｔinｓｔａntiateddatumHLCｔｉｓｄeｆiｎedwithｒeｆerｅncetｏ ｔhe absoluｔecｏoｒdinatｅsｙｓtｅm.Ｔhe remaiｎｉngdａtumHLCt ｉnstaｎcｅｓ areplaced inasｅquentｉａlｏｒder,wherethecoｏrｄinａtｅ ｓyｓｔemofprevｉousinsｔａnｃｅs ｉｓuｓed asrｅfｅreｎcefoｒdefｉnｉng ｔhｅpositiｏninsｐａceaccoｒdingｔｏusｅrｉnｐuts（seeaｌsｏＡppｅｎdixA。
3）．Ｆｕrtheｒmore，tｈｅtyｐｅoｆeａchactuator aｎdｓtructｕｒeinsｔanｃeｉsuserdefｉｎeｄ。
Fiｇ.3 Thｅhighｌeｖel ＣＡDteｍｐlateinstantｉationpｒocｅｓs
Since itisｐossibletoｃｒeate ｎewHLCtsintheutｉlｉｚedCＡD tｏol，theusersarenｏt forcedtomerｅlycｈｏoｓefｒomthｅtempｌａtesavailabｌe.ＮewHＬＣts cａｎbecreated,ｐlaceｄinthedatabaseandparａmeｔricallyｉnsｅrteｄｉnto themodelｓ。
2。
２DyｎaｍicMoｄｅl
The oｂjeｃtｉveｏｆ pｅrｆorｍｉnｇｄｙnamｉcsimｕlａtioｎoｆa robｏtis toｅvaluatesｙsｔemperformanｃe，ｓuchaｓpredｉctinｇacceleraｔiｏnandｔｉme ｐeｒformance， ｂｕtｉtalsｏyｉelｄｓｌｏaｄsoｎ ｅachacｔuａtｅd axｉs，neededfｏraｃtｕaｔｏrｌifetｉmｅcalcｕlations andsubsｅquentsｔｒessａｎａlysisbasedonFEcaｌｃulations。
Theｄynａmiｃmoｄelｉnｔheouｔliｎｅｄfraｍework ｉｓdeveｌoped in Modelｉｃauｓing Dｙｍolａ，ａndiｔ coｎｓtitutｅsaseven-axisrobｏtarｍ based ontｈeMｏdeliｃaStandaｒdlibrarｙ［１8].
Tｈｅ dyｎａmｉcmodeｌreceivesｉｎｐutfｒomtheｇeomeｔry moｄel，as welｌaｓ prｏｖidｉng ｏｕtputto ｔheFＥmodｅl,ｗhiｃhiｓ ｆurｔｈerdescriｂedin Seｃ。
2.3.Howeｖer，to betterunderstandｔｈｅｃｏuｐｌings bｅｔweｅnｔｈｅmoｄels, theNeｗtｏn–Ｅｕleｒ formulａtiｏnwillｂebrieｆly disｃussed。
Inthisfｏrmulation， thelink ｖｅｌoｃitiｅsandaｃｃeleｒationareiterativｅly coｍpｕted，fｏrwarｄrｅcurｓｉvelｙ
Wheｎ the ｋiｎematｉｃpｒoｐertｉes arｅcompｕｔｅｄ，thefｏrcｅand torqｕeinteraｃｔｉons betwｅｅnｔheliｎｋsare ｃomｐuｔedbacｋwardrecursｉｖｅlyfromthelaｓtｔoｔhｅｆiｒst link
２。
3ＦＥ ＳurroｇaｔeModel
Ｔocoｍｐｕtethesｔｒuctural sｔｒengthofｔｈｅrｏboｔ,ＦＥ modeｌs ｆoreach ｒobotｌｉnkis createdｕｔｉlizingCATIＡＶ5，seｅＦiｇ． 4。
FｏｒeａchHLCt,meｓhandｂoundary ｃonditｉonｓaｒemanｕallyprepｒoｃesｓediｎoｒｄertoａｌlｏwforｓubｓequentａutomａｔioｎｆoｒＦＥ—moｄｅlcｒｅａtion. The ｔｉmespenton prepｒoｃeｓsing ｅach FE-modeliｓthｕseｘtensiｖe．Nonethｅlesｓ，theobtainｅdｐarametｒicFE－mｏdeｌ paveｓwaｙｆorauｔomatedevａluatｉonofawidesｐａnofｃonｃeptｓ.Eachrobotlinkiｓ evaluatｅdseparａtelywiｔhtｈe ｌoａd ｃonditionｓｅxtracｔed fｒomthedｙｎａmｉｃmｏdel.Ｔｈｅ forcｅ （fi—１1and fi）aｎdtorque（ţi—1anｄti）ａreappliedonｔｈeｓurｆaｃesｗｈerethｅaｃｔuａtorsareａttached。
2。
4ＧeometｒｉcSuｒrogateMoｄｅls．
Surrogａtemｏｄｅlｓａre numerｉｃalｌyefｆicientｍodeｌｓtodｅteｒmｉne ｔhereｌatioｎbetweeninputsａｎd outｐｕtsoｆ a ｍodel[19]。
The ｉnｐutｖarｉables forthｅpｒoposedaｐplｉcatioｎaretheｍorｐholoｇｉcａl variablｅsthiｃｋneｓｓ andlｉｎkheightaｓ welｌ ａsａtopｏｌoｇicａlvaｒｉableaｃtuａtｏr ｔｙpe。
Theoutputsoｆthesuｒrogatemodｅｌsaremａssm， IｎｅrtiaI，aｎd ｃeｎterｏf ｇravitｙ ri，ci。
Toideｎtiｆythemosｔsｕiｔaｂletyｐｅofｓurｒogatemｏdeｌ forthｅ ouｔｌｉnedprｏbｌem,arangeofsｕrrogateｍodelｓ ｔypｅs ａrecreatedａndevaluateｄｕsing50ｓamples． Thepｒecｉsiｏnｏfeachsurrogatemodeｌiｓ comparedｗiｔhthevalueｓoftheoriginalmodelwitｈ20newｓamples．Ｔhe comｐariｓon isｍade ｕsingｔｈe relative aｖeｒagｅａbsｏlutｅ error （RＡAE）anｄｒelaｔｉvemaximumaｂsolutｅerrｏr（RMＡE）asspecifieｄbyShaｎ ｅｔal.［２0］,aswellastｈeｎormａlｉzedroｏt meａnｓquarｅeｒｒｏｒ（NRMSE）, calculaｔｅd asseeninEq。
（3）．Allｐｒeｃisionｍetrics aredesiredtｏbeaslowａs poｓｓiblｅ，ｓｉｎceloｗvalueｓmeaｎtｈａtthesurrogatｅmｏｄｅlisaｃcｕｒａte
TherｅsuｌtｉｎgprecisionmetricscａnbeseenｉnAppｅnｄixＢandthe geｎeralｃonｃlusiｏｎｉｓthatａniｓoｔrｏpｉc krigiｎg［２1］,ｎeuraｌｎetworks[22],ａnｄ ｒａdｉａｌbasis functions[２3］ａｒethe mｏｓt ｐｒｏmisｉngsurrogatemoｄels。
Tｏ investigａte theimpaｃｔoｆｉｎcrｅａsinｇｎumbｅrofｓamplｅｓ, addiｔionalsurrｏgatｅ modelｓ oftｈosethreeａｒｅｆitteｄuｓiｎg10０samｐles,aｎdthereｓultｓcompilｅdiｎＡppendix B。
TheresulｔiｎgNRMSＥsｆoｒ50aｎd100saｍplesfoｒanｉstotropiｃkriging,nｅuｒalｎeｔworkｓ, aｎｄｒadial ｂasｉsfunｃtｉons canbeseeｎinFig。
5。
Ｔheｆiｇｕｒesinsiｄethｅparenｔhesesindicａtethｅnｕｍber ofsaｍplｅｓuｓedｔoｆｉttheｓurrｏgatemoｄeｌｓ。
Fiｇ。
5 ＧrａphｏftheNRMSEs ｆordiｆferenｔsurrogatｅmｏdelｓ，
fittedusiｎｇ50and100 samples
Aｃｃｏｒｄing toＦiｇ.5,aniｓotrｏpiｃkriｇing outperｆｏrmstheotheｒsｕrroｇatemodels anｄｔheｄoublingｏf tｈenｕｍｂｅｒof ｓamplｅsusedfｏrfｉttinｇ tｈｅsurrｏgaｔemoｄeliｎcreaseｓ thｅprecisｉondｒamaｔiｃalｌy。
２。
5 FE SｕrrｏgａtｅＭｏｄels
ＦoｒｇeneratingFＥsurroｇａtemodels,theanisotｒｏpickrｉginｇwasａlｓo ｐroｖento bｅthemost accuratecompａrｅｄtotｈｅmethodsｅｖａlｕaｔedｉnＳec.２。
4。
Heｒe，onｅ surrogatemodelｉsｃｒeated fｏr eａchlink.Inpｕｔsare ｔhickness，actuaｔors， foｒce（fi-11andfi）anｄｔoｒque （ţi-1ａndti）。
Tｈeoｕｔputｆoreacｈsurrogａtemｏdeliｓ maxiｍumsｔress（MS）.Ａ ｍean ｅrrorof ａpproxｉmateｌy9%iｓ reａcｈed ｗｈｅnrunniｎg１40０sampｌesforｅach link。
Therｅasｏnｆorthｅ ｖaｓtnｕmｂer ofsampｌeｓ,ｃomparｅｄtogeomeｔrysｕｒroｇaｔeｍｏdeｌs,has tｏdo ｗithａmｕcｈlarger ｄeｓignspace．
ﻬ利用高水平CAD模板进行
模块化工业机器人的多学科设计优化
1介绍
指出,除了规则，基本上所有的分析都需要信息,而这些信息需要从一个几何模型中提取.因此，根据Boｗｃｕtt［1]中,为了使综合设计分析和优化,最重要的是能够将在设计的复杂和紧密集成的工程产品的过程中,必须要有能力处理不同的子系统的多学科性质之间的相互作用.达到一个最优的设计,一个产品必须被视为一个完整的系统,而不是正在开发子的独立系统。
此外,已经一个自动化的参数化几何生成系统融入到设计框架中。
自动化的几何生成对于所谓几何循环多学科设计框架是一个关键驱动因素，在这个框架中ＣＡＤ几何图形可以作为框架连接者来连接其他工程工具。
消除没有创新的工作，Tarｋian已经提出了创造和生成HLCt的
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