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基于变形控制的涂胶机器人结构优化设计

作　者: 李波
导　师: 秦国华
学　校: 南昌航空大学
专　业: 航空宇航制造工程
关键词: 涂胶机器人 遗传算法 有限元方法 BP神经网络 结构优化
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


鞋底涂胶工序在整个制鞋过程中是一个非常重要的环节，它决定了鞋子的耐用性。然而，目前鞋底涂胶工序多数采用手工或半自动化的操作，生产效率低下；涂胶过程中黏胶剂挥发出来的有毒气体也严重威胁到工人的健康，很大程度上制约了制鞋行业的健康发展。因此，本文针对鞋底人工涂胶过程中出现的效率低下、黏胶剂有毒等问题，设计了一款自动鞋底涂胶机器人。以Solidworks为手段，对涂胶机器人进行机械结构设计，并利用遗传算法来对影响涂胶机器人涂胶精度的关键部件进行结构优化。具体的研究内容如下：1.利用Solidworks的三维建模技术实现对涂胶机器人的本体设计，应用机械设计理论，对涂胶机器人的移动机构和旋转机构的动力部件进行详细的参数计算，并对关键部件进行选型。2.论述了遗传算法及其在螺栓装夹布局优化中的应用方法，提出将螺栓布局位置作为设计变量的编码方法，运用有限元仿真技术与遗传算法确定螺栓的最佳数目及其位置，以获得全局最优解，保证滚珠丝杠的传动精度与使用寿命。3.为了建立类似于悬臂梁的固定架结构参数与机器人涂胶过程中固定架变形之间的关系，在有限元预测变形的基础上，研究了神经网络方法，将有限元仿真数据输入BP神经网络进行训练，确定了固定架不同结构参数下BP神经网络变形预测模型。4.为了获得固定架最佳结构参数，以BP神经网络预测模型为基础，建立了固定架结构参数优化模型，应用遗传算法对结构参数进行了优化，以便减小涂胶过程中固定架的最大变形，确保涂胶的均匀性，提高鞋子的耐用性，并节省经济成本。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-8
第1章 绪论  8-16
  1.1 本课题背景及意义  8-9
  1.2 本课题的研究现状以及存在的问题  9-12
    1.2.1 机器人研究现状  9-10
    1.2.2 涂胶轨迹研究现状  10-11
    1.2.3 工件变形预测及参数优化研究现状  11-12
    1.2.4 现有研究的不足  12
  1.3 本课题的来源、研究内容  12-13
    1.3.1 本课题的来源  12-13
    1.3.2 本课题的研究内容  13
  1.4 论文的章节安排  13-16
第2章 涂胶机器人的总体设计  16-24
  2.1 涂胶机器人的本体结构设计  16-18
    2.1.1 涂胶机器人的本体结构选择  16-17
    2.1.2 涂胶机器人的工作方式  17-18
  2.2 涂胶机器人运动机构设计及选型  18-23
    2.2.1 径向移动机构设计及主要零部件选型  18-22
    2.2.2 底部旋转机构设计及主要零部件选型  22-23
  2.3 本章小结  23-24
第3章 基于遗传算法的螺栓装夹布局优化  24-40
  3.1 遗传算法概述  24-25
    3.1.1 遗传算法的基本原理  24-25
    3.1.2 遗传算法的特点  25
  3.2 螺栓装夹布局的优化模型  25-28
    3.2.1 平衡方程  25-26
    3.2.2 约束条件  26-27
    3.2.3 优化模型的建立  27-28
  3.3 优化模型的求解技术  28-33
    3.3.1 决策变量  28
    3.3.2 染色体编码及解码方法  28-29
    3.3.3 个体的评价方法  29-30
    3.3.4 终止条件判定  30
    3.3.5 遗传算子确定  30-33
  3.4 螺栓装夹布局优化实例  33-38
    3.4.1 螺栓数目为 4 的布局优化  34-35
    3.4.2 螺栓数目为 6 的布局优化  35-36
    3.4.3 螺栓数目为 8 的布局优化  36-37
    3.4.4 螺栓数目为 10 的布局优化  37-38
  3.5 本章小结  38-40
第4章 基于神经网络的固定架变形预测模型  40-50
  4.1 固定架变形的有限元分析技术及模型验证  40-43
    4.1.1 有限元建模  40-41
    4.1.2 变形分析  41-42
    4.1.3 有限元模型的验证  42-43
  4.2 BP 神经网络  43-46
    4.2.1 BP 神经网络结构  43-44
    4.2.2 BP 神经网络算法  44-45
    4.2.3 BP 神经网络学习规则  45-46
  4.3 基于 BP 神经网络的固定架变形模型的建立  46-49
    4.3.1 BP 神经网络固定架变形模型的总体结构构建  46-47
    4.3.2 BP 神经网络固定架变形模型的训练  47-49
  4.4 本章小结  49-50
第5章 基于遗传算法的固定架结构参数优化  50-58
  5.1 固定架结构参数优化模型  50-53
    5.1.1 决策变量  50-51
    5.1.2 约束条件  51
    5.1.3 目标函数优化模型的建立  51-53
  5.2 基于遗传算法的固定架结构参数优化  53-56
    5.2.1 遗传算法的实现  53-54
    5.2.2 基于神经网络-遗传算法优化流程图  54
    5.2.3 固定架结构参数优化结果  54-56
  5.3 本章小结  56-58
第6章 结论  58-60
参考文献  60-64
攻读硕士学位期间发表的学术论文  64-65
参与的科研项目  65-66
致谢  66-68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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