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

MuｌtidiscipliｎａｒｙＤesiｇnOｐｔimizaｔｉon

oｆＭodｕlarIndｕstrｉalRｏｂots　by

UtilizｉngHiｇhLevel　CＡＤ　Teｍｐｌates

１、Ｉntrodｕctiｏn

Iｎｔｈe　ｄesignoｆｃｏｍｐｌｅx　ａｎｄｔigｈtlyintｅgraｔed　ｅｎgineerｉng　ｐroducts,　ｉt　isessentｉaｌ　tｏbeaｂlｅ　to　haｎdleinteractionｓ　bｅtｗeeｎdiffｅrenｔsubsystemｓof　multidｉｓｃipｌｉｎaryｎaｔure［１］.Toachiｅveanoptｉmａldesign,　aproductmust　beｔreateｄａs　acomplete　sysｔｅｍｉｎsteａd　ｏｆ　develｏpingｓuｂsｙｓｔｅmsindependeｎtly[2].MＤO　haｓbeenｅｓtaｂlishedasａ　cｏnvinｃinｇcｏncurreｎtdesignｏｐtimｉzatｉｏｎｔecｈnique　ｉndeｖｅｌoｐmentofsuch　cｏmｐlexｐroｄuｃｔｓ[3,４].

Ｆurtheｒmore,ithasｂｅenpｏiｎtedoｕtthat,reｇarｄlesｓofdisciｐlｉnｅ，baｓｉｃａllyall　aｎaｌysｅsrequｉｒeinforｍatioｎｔｈathａstoｂｅeｘtrａctｅｄfrｏmageometryｍｏdｅl［5］．Hｅnｃe,accoｒdingtｏ　Boｗ－cutt[1]，ｉn　orderｔoeｎａble　ｉnteｇrａｔeddｅsigｎanalｙｓisanｄopｔiｍizatｉｏｎitisofvitalimpｏrtanceｔobeａblｅtointegrateanａutomａtｅdparametｒicgeｏmetｒy　gｅnerationsystｅｍintoｔhedesｉgnframework.Ｔhe　automaｔedｇeomｅtｒｙｇeneratｉoniｓakeｙenabler　fｏr　sｏ-cａlleｄgeometry-in－the-loop[6]ｍｕlｔidiscｉpliｎａrydesignframeｗorks,wheｒethe　CAＤgeｏmetries　canserｖeａｓfraｍewｏｒkinｔegratorsfoｒ　othｅr　engｉnｅeｒing　toｏlｓ.

Toeliminatenoncｒｅatｉvｅwｏrk,methｏｄs　ｆorcｒｅatioｎaｎdautomaｔicgｅnerａtioｎofHLCthavｅbeenｓuggｅsｔedｂｙTaｒkian[7].The　pｒｉnciｐｌｅofｈｉghＨＬCtsis　siｍiｌａrtohighlevｅlｐrimitｉvｅs（ＨLP）sｕggｅstｅdbｙ　ＬａRｏccaand　vａｎ　Toｏren　[８]，with　ｔhｅｅxceｐtｉonthatＨLCtｓaｒｅcreatedandutilizediｎ　a　CAD　eｎvirｏnmｅnt．Oｔｈｅrwiｓe，thebasｉcｓｏｆ　bｏｔｈHＬPanｄ　HLＣtcan,assuggｅstedｂyLaRoｃca，ｂe　ｃｏmｐaｒｅd　topａｒametrｉｃ　ＬEGOＶRｂlｏcksｃｏntaｉningasｅt　of　desｉgｎanｄaｎａlyｓisｐaｒamｅｔｅrs．Theseareproｄｕｃｅdandｓtoｒｅdiｎlｉbrarｉes，ｇivingenｇineeｒsor　a　coｍputerageｎtｔhe　possｉbｉｌitｙ　tｏｆｉrsttｏpologicａｌlｙselect　ｔhetｅｍｐlatesandtｈenmｏdifytｈemｏｒpｈolｏgy,ｍｅanｉng　tｈe

sｈape,oｆｅachｔemplate　ｐarａｍetricalｌy.

2、MultidiscipｌiｎaｒｙＤeｓiｇn　Framework

ＭDOisａ“sysｔemａｔic　aｐpｒoachto　dｅsigｎｓpaceｅxｐｌｏratｉｏn”[17］,　tｈeｉmpｌｅmentａｔioｎoｆｗhichallowstheｄesignertｏｍaptheｉnteｒｄiscipliｎarｙrｅｌatioｎs　that　exｉｓtin　aｓyｓｔem.Iｎｔhｉs　ｗoｒｋ,ｔhe　MＤＯ　ｆramework　consｉｓtsofa　geｏmeｔｒymodeｌ，a　finｉtｅelｅmeｎt（ＦE）model，a　dynamicｍodｅl　ａndabasic　costmoｄeｌ.Thｅ　ｇeometrymodｅl　prｏviｄesthe　aｎａlysistools　ｗｉthgeometricｉnput．Tｈe　ｄyｎamicmｏdelrequireｓmａｓs　pｒopertieｓ　suchasｍass,　ｃentｅroｆｇｒaviｔy，ａｎｄinｅrｔia.　ThｅFEmoｄelｎeedｓ　tｈe　meｓhｅdgeometrｙｏfｔhｅroｂｏtａsweｌlaｓｔheｆorｃe　aｎｄtorｑueｉntｅracｔiｏnsbasｅd　oｎresulｔsｏf　ｄyｎamiｃsimｕlatｉons.

Ｈiｇhfｉdｅlity　ｍoｄｅlｓrequire　an　extensｉveｅｖａluatiｏntｉmewhiｃｈhas　beｔakenintｏacｃｏunt.　Tｈisshoｒｔｃomiｎｇis　aｄdreｓsedbyaｐｐlying　surrogatemodｅls　ｆorthe　FE　ａｎdｔhe　CADｍoｄelｓ.　Tｈeｍodelsarｅｂrieflypresentedbelow.

2．1HighLeveｌ　ＣADTｅmplａｔe—GeometｒyMｏdｅl

Traditionalｌy,parameｔrｉcCADｉsmainlｙ　foｃｕsed　oｎmorpholｏgicalmｏｄｉｆｉｃationsofｔhegeomｅtrｙ.Ｈｏwever,tｈereisalimittomorｐhoｌoｇiｃaｌparametｅrｉｚationａsfolｌows:

•Thｅgeｏｍeｔｒｉesｃａnnotberadｉcalｌymodｉfiｅd.

•Increａsedｇｅｏmeｔrｉcｃomｐleｘitｙgreａtlyincreａseｓｐａramｅtｅｒiｚaｔiｏｎｃｏｍplexity.

Thegeoｍｅtrymodel　ｏftｈeroｂotiｓｇeｎerateｄwｉth　pｒesaｖeｄHＬＣtｓ,cｒeａｔｅdｉnCＡTIＡV5.Ｔｈeｓｅ　aｒe　topoloｇicalｌy　ｉnsｔantiated　ｗiｔhｕｎiqueinternaldesigｎvarｉaｂleｓ．　Topｏlｏｇicalpaｒaｍｅｔerizatｉoｎalｌoｗｓdeｌｅtioｎ，　ｍodｉficatｉｏn,　andadｄｉtiｏnｏfgeomeｔricelemｅntｓwhichleaｄｓｔo　a　ｍｕｃhgrｅaｔerdeｓｉgnspaｃecａｐtured.ＴhｒeｅtypeｓofＨLCtｓａｒeusedto　ｄefineｔhｅiｎdustrｉal　ｒｏboｔ　toｐoｌｏｇically;　ＤatumＨLCtwhichincludeｓwｉrｅｆrame　reｆeｒencｅｓ　requiｒedｆｏｒｐｌacemeｎtfoｒ　the　ActuatorＨLCＴsａnｄStructureHＬCｔｓ,ａsseeｎＦig.２.

Fig.２Aniｎｄusｔriａlroboｔ（lefｔ）ａnda　moduｌａrindustriａl　roboｔ（riｇｈｔ）

Ｔheｎaｍesofthereferencesthaｔｍustbeproｖｉｄedforeａch　HLCtｉnsｔanｔiationaｒｅ　stoｒedｉn　theｋnｏｗledgｅbasｅ（sｅeAｐｐeｎ-dｉｘ　A.4）,whicｈiｓsearchｅｄtｈｒｏｕghbytｈeinferencｅeｎginｅ.　InAppeｎdix　Ａ，　pseudocodeeｘａmplesdescribｅｓ　howｔherefeｒencesareretrieｖeｄ　aｎdhｏwtheｙaresｔoreｄinthｅｋｎｏwledgｅbaｓe．

The　pｒocｅｓssｔartsbｙtｈｅｕｓeｒ　defｉniｎｇthenｕmberofdｅgrｅｅsｏffrｅedom（ＤＯＦ）ofｔherobot　（ｓeｅＦｉｇ.　3）anｄ　isreｐeaｔｅd　unｔiｌｔhｅｎuｍbｅrｏfaｘis（i）isequａl　totheuserｄeｆineｄ　ＤOF.InordertoiｎstaｎtiaｔetｈｅfｉｒsｔStｒucturｅ　HＬCｔ,twoＤａtum　aｎd　twoaｃtuａtｏrｉnstaｎceｓ　ａreｎeｅdｅd．ＲeferencesfｒｏmｔhetwoDａtｕmｉnstanｃeｓhｅlporieｎting　ｔhe　structure　ｉnsｐace,whilethｅ　geometｒieｓ　ofｔhｅ　aｃtuaｔoｒ　inｓtaｎｃｅs，　ａtboｔｈ　endsｏｆthelink,areｕsｅdｔocoｎstrucｔthe　acｔuaｔorattａchｍeｎtｓ,asseeｎinＦigｓ.2　ａnｄ3.Fortherｅmainiｎｇlinkｓ，onlyonenｅwinstanceofbotｈdａｔum　andaｃtuatoｒ　HLCts　ａre　required,　sincethｅdatumandａctuatｏrinｓtancesfromadｊacent　liｎｋsareａlrｅａｄyavａilable.AppendixA.2ｓhｏwsapseudocodｅｅｘampleoｆａninstantiａtionfｕncｔｉon.The　ｆｉｒst　iｎsｔaｎtiatedｄatumＨLCt　is　ｄeｆiｎeｄwithｒeｆerenceto　tｈeabsolｕｔeｃoordｉnaｔeｓystem．　TｈeremaiｎｉngdatｕｍHLCtinstances　are　pｌaｃｅdinaｓequｅnｔial　oｒdeｒ，whereｔhecoordinａtesysｔem　of　prｅvious　inｓtancesｉsusedasreference　fordefｉnｉnｇthｅｐositioｎin　ｓｐａceaｃcoｒdiｎgtｏuseｒ　ｉnputs（sｅｅalsoＡpｐeｎdixA.3）.　Ｆurthermorｅ,theｔype　ofeach　acｔuaｔoranｄ　sｔructｕreinｓｔaｎcｅiｓusｅrdｅfiｎｅd.

Ｆig.3　The　hiｇｈleｖｅlCAＤｔemｐlａtｅinsｔanｔiationprｏcess

SｉncｅiｔispossｉbletocreateｎｅwHＬCｔs　inｔhe　utiｌizeｄＣADtooｌ,ｔhｅ　useｒsaｒenoｔｆorceｄto　ｍerｅlｙchｏｏｓｅfrom　the　templates　availaｂle.　ＮewHLCｔscanｂecreated,ｐlacｅdinthｅdatａｂａseandｐarametriｃａllyinsｅrted　ｉntothemoｄelｓ.

２.2DynamiｃMｏdeｌ

　Ｔheobｊecｔive　ofｐeｒformiｎgdynamiｃsimulａｔionｏfarｏbｏｔisｔｏｅｖaluatesystempeｒfoｒmance，sｕchas　prediｃtingaccelerａtioｎanｄ　ｔｉmeperformａnｃｅ,butit　ａlsoｙieldｓｌoadｓoneach　actｕatｅdaxis,needｅdforaｃtuatorlifｅtimｅcalｃｕlatｉoｎsandｓｕbsequentｓｔressanａｌｙsiｓbasedonFEｃalculaｔioｎs.ＴhedynaｍicｍodｅｌintheoｕtｌiｎeｄframｅwｏrkiｓdevelopedｉnＭodelｉcausｉｎgDymｏla,　anｄitcｏnstituｔesasｅven－axiｓrobotaｒmbaｓeｄon　theMoｄelicａStａndaｒd　ｌibrary[18]．

　Theｄｙnａmic　mｏdeｌrｅceives　ｉnputｆromtｈe　geoｍetry　modｅl,asｗell　asprｏvidingoｕtｐuｔtotheＦＥmｏdeｌ,　ｗhiｃｈｉsfurtherdesｃｒｉbeｄｉnSｅc.　2.3.Howeveｒ，tｏbetterｕnｄersｔandtheｃoupｌiｎgsbetweentｈｅmoｄels，tｈeＮewｔon–Euｌeｒformｕlatioｎwiｌlbebｒｉefｌyｄiscussed.　Iｎthisｆｏｒmulaｔion，theｌink　velociｔｉｅsaｎdacceｌｅｒatｉoｎ　arｅｉteratiｖｅlｙcoｍputed,ｆorｗardrｅcuｒsivｅly

Whｅn　ｔheｋiｎemａticprｏｐertieｓaｒeｃomputed,thｅfoｒceanｄtorｑｕe　ｉnｔｅｒacｔions　betweentheｌinksａreｃoｍputed　ｂａｃkｗarｄ　recuｒsiｖｅｌyfromｔhｅ　lａsttｏ　tｈefirstlink

２.3　FE　SurｒogａteＭoｄeｌ

　　To　compｕtｅtheｓtrｕctural　streｎgtｈofthｅrobot,FEｍoｄｅlｓ　forｅachrｏｂｏｔｌｉnk　iｓ　cｒeａｔeｄutｉliｚｉｎgCATIAV5,seｅ　Fig.４.FｏｒeａｃｈＨＬCt，　ｍeｓｈ　andbounｄａrycｏｎditionｓaｒemａnuaｌlypｒeprｏｃeｓsedｉnordｅrｔoaｌlｏwfoｒｓｕbsequeｎtautｏｍatｉon　ｆoｒFE－mｏdelcreation.Thｅ　tｉmespｅntｏnpｒeprocessingeａchＦE-modelis　thuseｘtenｓive.Noｎetheless，the　oｂtａｉneｄ　pａrameｔric　ＦE-modelpavesｗay　fｏrauｔomａｔedｅvaluation　ｏfawide　sｐaｎ　ｏfconceｐtｓ.　Each　robotｌiｎkisevalｕateｄseｐaratelywiｔhthｅloadcoｎditionsextｒactｅdfｒomｔhedynamicｍｏdel.Thｅ　ｆorce　（ｆi－11anｄｆi）andｔorｑue（ţi-1ａｎｄti）　ａｒeappｌieｄ　ｏnthesuｒｆaces　whｅretｈeactuaｔors　are　atｔached.

2.4ＧeometricSurroｇatｅＭｏdels.

　　Surrogaｔｅｍodelsarenumerｉｃallyefｆiｃientmodelｓtodeｔerｍinｅthｅ　relａtionｂｅtｗeeｎinpｕｔsandoutputsofa　moｄel[1９]．Theinpuｔ　variaｂleｓforthe　propoｓed　appliｃatiｏnaｒethe　morphoｌogicalvariａbles　thickness　and　lｉｎkheｉｇht　as　ｗellaｓａtopolｏｇｉcａlｖarｉabｌeactuatortｙｐｅ.Theoutｐuts　ofthe　surrogatｅ　ｍoｄelsａreｍasｓ　m,InerｔｉaＩ，andｃｅnter　ofgravityｒi，ｃi.

　Tｏiｄentifytheｍoｓtsuitａblｅ　typｅ　ofｓurｒogate　ｍｏdelforｔｈeoutlｉｎedproblem,ａrａｎgeofsｕrrogatｅ　ｍodelstypeｓ　are　created　anｄｅvaｌuaｔedusing　5０　sａmplｅs.Thｅpｒecｉsionoｆ　each　sｕｒrogatｅｍodelisｃｏmpａreｄwｉｔhthｅvaluｅsof　tｈeoriginａｌmodeｌwｉth　２0ｎew　ｓampｌeｓ.Ｔhecoｍparisoｎｉｓ　madeusｉngｔｈｅrelativeaverａgeaｂｓｏluteｅrrｏr（RAAE）andrelativemaｘｉmuｍ　absoｌｕtｅerror（ＲMAE）ａs　sｐeｃifiedbｙSｈanetａｌ.[20],　aｓwｅｌlａsthenormalizedrootmeａn　squareｅrror（ＮRMSＥ），　caｌculaｔeｄaｓseｅn　iｎ　Ｅq.（３）．Alｌ　preciｓionmｅtｒicsare　deｓiredtｏbｅ　asｌｏwasposｓｉbｌe,sinｃeloｗｖａlues　mean　ｔｈattheｓurroｇatemｏdelisaccｕrate

The　resuｌtingprｅｃｉsionmetricsｃan　beseen　ｉnAｐpendixB　aｎdthegeneraｌ　conｃlusiｏnｉsｔｈataｎisｏtropic　ｋrigiｎg[21］,nｅuｒalnｅtworks　［2２]，andraｄｉaｌbasisｆｕnｃtions[23]aｒetｈｅ　mｏｓｔpｒomisｉngsurｒogatｅmodels.　Ｔｏiｎvesｔigａｔetｈｅ　impａｃtof　increaｓiｎg　numbeｒ　ofsａmpleｓ,　additionaｌsurroｇatemodelsofｔｈｏsethｒｅe　ａrefittedusing1０0　sａｍpｌes，　anｄtｈeresultscｏmｐｉledinAppendixB.ThｅresultinｇNRMSEsfｏｒ５0ａｎd100samｐｌｅs　fｏraniｓtotropickrigｉng，neｕｒal　ｎｅtworks,ａnｄradｉａlｂasiｓfｕnctｉoｎscａnｂｅsｅenin　Fig．5.Tｈｅ　figｕreｓｉnｓidethepaｒｅntheｓesindicatｅ　tｈe　numbｅr　oｆｓａmｐles　usｅdtｏｆitthesｕrrogａtemｏdｅｌs.

Fiｇ.5　Gｒaphofｔhｅ　NRＭSEsfordiffeｒenｔsuｒｒｏgａte　moｄeｌs,

fｉtteduｓｉng50　and　１0０samples

AccoｒｄingtｏFｉg．　5，anｉsotｒopickrｉgiｎg　ｏutpｅrfoｒms　ｔhｅ　ｏtheｒsurｒogatemoｄｅｌsａndtｈedoubｌｉngof　thenuｍber　of　samｐlｅs　useｄfoｒfｉttingｔｈe　sｕｒｒogaｔemｏｄelincreaｓeｓtｈｅprecｉsiondraｍaticａlly.

２.5FE　SurrogateModels

ForgeｎｅraｔiｎgFＥｓｕｒrogatemodels，theanisotropiｃkriginｇ　ｗasalsoｐｒoｖentobｅ　ｔheｍostａccuratecoｍｐａredｔoｔhｅ　mｅthｏｄｓevａｌuatｅｄｉn　Ｓec.2．４．Here,　one　ｓurrｏｇatemodｅl　iｓcreaｔed　ｆｏreachlink.Inputsarethｉckｎess,　actuaｔors,fｏrce　（ｆｉ-1１andｆi）ａnd　torqｕｅ　（ţi-1and　tｉ）．Thｅoutputｆoreaｃｈ　surrogａteｍｏdeｌismaxｉｍumstreｓs　（MS）.Amｅaｎeｒrｏrof　ａpｐroximately9％isｒｅacｈedwhｅnrunninｇ1400　sａmｐleｓｆoｒ　eaｃhlｉnk．Therｅａsoｎfoｒ　ｔｈevasｔ　numberofsamｐles,　ｃoｍpareｄtogeoｍetrysurrogatemodels,ｈａｓtodｏwithamuchlaｒgeｒdesiｇnspａｃe.

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HＬC