【摘 要】
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针对机器人加工系统的误差累积问题,提出逐级闭环优化策略.构建以激光跟踪仪、机器人基坐标系和末端工具坐标系组成的核心闭环,以激光跟踪仪、末端工具坐标系、视觉测量坐标系和工件组成的辅助闭环,以激光跟踪仪、视觉测量坐标系和末端工具坐标系组成的相关性闭环.基于3个闭环独立优化,构建神经网络模型,以数据驱动的方式融合闭环优化结果,提高系统闭环优化的稳定性.仿真实验结果表明,利用该方法有效地减小系统累积误差,
【机 构】
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天津大学机构理论与装备设计教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775376).
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针对机器人加工系统的误差累积问题,提出逐级闭环优化策略.构建以激光跟踪仪、机器人基坐标系和末端工具坐标系组成的核心闭环,以激光跟踪仪、末端工具坐标系、视觉测量坐标系和工件组成的辅助闭环,以激光跟踪仪、视觉测量坐标系和末端工具坐标系组成的相关性闭环.基于3个闭环独立优化,构建神经网络模型,以数据驱动的方式融合闭环优化结果,提高系统闭环优化的稳定性.仿真实验结果表明,利用该方法有效地减小系统累积误差,提高机器人末端工具的定位精度,有助于指导后续的样机实验和加工应用.
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为解决LF6铝合金细长轴车削加工弯曲变形大和表面质量差问题,提出基于专用车夹的对称车削加工工艺。基于力学模型分析和切削模型分析,锁定加工参数是影响细长轴加工质量的核心因素,基于中心复合法设计试验方案,分别利用极值法和响应面法探究加工参数对最大弯曲变形量和表面粗糙度的影响规律,基于JMP软件的等高线刻画器模块对加工参数进行多目标优化计算,并将优化结果通过实际加工对比验证,结果表明:采用对称车削工艺从原理上可实现低成本、大刚度、高效率细长轴加工,基于响应面法优化的对称车削加工参数可实现弯曲变形和表面质量的精准
针对切削钛合金(Ti6Al4V)在高温、高应变率的过程中发生微观组织的变化,进一步地探究切削参数和材料多物理场对钛合金切削过程晶粒细化及规律的影响,采用数值模拟与实验相结合的方法来研究钛合金切削过程中的有限元建模和微观组织演变过程。结果表明:所建立的基于Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov模型的有限元仿真模型具有好的可信性,可用于探索加工过程中的微观组织演变和材料多物理场对晶粒细化的规律,预测主切削力、切屑形貌尺寸与实验结果对比的平均相对误差分别约为7%、8%,晶粒细化主要发生在第
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