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訾斌教授团队:融合工艺约束的喷涂机器人多目标轨迹优化方法CJME论文推荐

文章来源:乐鱼网.com 发布时间:2025-01-06 20:46:21

  机器人自动化喷涂在汽车、五金、家具和航空航天等领域中应用广泛,其喷涂质量受机器人速度、加速度、末端轨迹和喷涂工艺约束等多重因素影响。因此,为实现多因素耦合下大型工件表面的高质量喷涂,本文开展了融合喷涂工艺约束的机器人多目标喷涂轨迹优化方法研究。

  介绍了七自由度刚柔耦合串联喷涂机器人系统,包括三自由度柔索驱动腕关节、运动解耦机构和张力放大机构。为分析喷涂工艺对机器人喷涂质量的影响,建立了矩形喷枪静态和动态涂料沉积模型。然后开展了基于七次B样条插值方法的机器人喷涂轨迹规划,在此基础上,建立了包括时间、能耗和冲击在内的喷涂轨迹优化目标函数,以及最小涂层厚度、位置、速度、加速度和加加速度等约束方程。最后基于改进NSGA-Ⅱ算法,提出了融合工艺约束的喷涂机器人多目标轨迹优化方法。搭建了刚柔耦合串联喷涂机器人样机平台,开展了机器人多目标喷涂轨迹优化方法仿真和平面、曲面喷涂实验,验证了所提多目标轨迹优化方法的有效性。

  本文主要提出了一种融合喷涂工艺约束的喷涂机器人多目标轨迹优化方法,搭建了冗余刚柔耦合串联喷涂机器人系统,开展了轨迹优化仿真和喷涂实验,得到以下结果:1. 优化前后的仿真根据结果得出,喷涂轨迹执行效率提高了15.9%。2. 优化后机器人在起始和结束位置附近的加速度增加,以此来降低了对应位置的漆膜厚度。此外,平均加速度降低了31.4%,表明优化后的轨迹在提高执行效率的同时降低了能耗。3.优化后机器人平均加加速度降低了44%,表明所提出的优化方法有效地减少了机器人在运动过程中所受到的冲击。4. 优化后的喷涂实验根据结果得出,平面和曲面工件上的漆膜厚度均在期望最小漆膜厚度(50μm)以上。结合仿真分析的结果,这表明优化后的喷涂轨迹实现了更平滑的运动,同时满足了最小漆膜厚度约束。

  仿真和喷涂实验的结果验证了所提喷涂轨迹优化方法的有效性,确保了在满足多个优化目标的同时漆膜厚度不低于最小期望值。

  本文所提出的机器人多目标喷涂轨迹优化方法在提高生产效率、保证涂层质量以及减少相关成本等方面具有非常明显效果,此外该方法能够拓展应用于涂胶、喷釉等应用。

  訾斌,教授,博士生导师,国家杰出青年科学基金获得者。作为项目负责人,主持国家重点研发计划“智能机器人”重点专项(2项)、国家自然科学基金重点项目、共融机器人重大研究计划及面上项目等项目20余项,发表高水平学术论文100余篇,在Springer、科学出版社等出版学术专著4部,授权发明专利100余件,参编国家、行业、团体标准7部。作为第一完成人,获教育部技术发明一等奖、安徽省科学技术进步一等奖、安徽省教学成果特等奖、安徽省教学成果一等奖等奖项。获安徽省先进工作者(劳动模范),任安徽省政协委员。担任中国机械工程学会机器人分会常务委员、中国机械工程学会机械设计分会副主任委员、中国电子学会电子机械工程分会副主任委员、中国人工智能学会智能机器人专业委员会常务委员、国家产业基础专家委员会委员。担任ASME Journal of Mechanical Design、IEEE Robotics and Automation Letters、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement副编辑,Chinese Journal of Mechanical Engineering、Mechanical Sciences、机器人、控制与决策、工程设计学报等国内外期刊编委。主要研究方向为刚柔耦合智能机器人理论、技术与装备,智能制造系统控制与自动化,智能工业机器人高效作业技术及应用,高性能电子装备机电耦合理论及应用等。

  徐锋,博士,讲师,安徽工程大学人工智能学院,师从国家杰出青年科学基金获得者訾斌教授,参与国家重点研发计划“智能机器人”重点专项、国家自然科学基金重点项目、装备预研教育部联合基金项目等多项,发表SCI/EI论文10篇,授权发明专利10余项。主要是做刚柔耦合机器人技术、工业机器人运动规划与控制等方面的教学与科研工作。

  近年来,訾斌教授“智能机器人”研究团队承担了国家重点研发计划、国家杰出青年基金项目、区域创新发展联合基金重点项目、重大研究计划项目、军委装备预研项目、装备预研教育部联合基金等各类科研项目80余项,出版中英文专著5部,发表高水平学术论文200余篇,授权美国、加拿大、中国发明专利100余项。先后获教育部技术发明一等奖、安徽省科技进步奖、中国电子学会技术发明奖、中国机械工业科技进步奖多项省部级科技奖励。团队与美国马里兰大学、纽约州立大学、德国慕尼黑工业大学、香港中文大学、澳门大学、中航工业集团、埃夫特、江淮汽车等多所高校和企业建立了良好合作伙伴关系。主要科研方向如下:(1)大空间刚柔耦合驱动机器人创新设计与控制。(2)智能康复医疗机器人基础理论与关键技术。(3)先进人机一体化智能系统机器人关键技术及应用。(4)高性能工业机器人关键技术与集成应用。(5)高性能电子装备机电耦合理论及应用。

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