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2025-10-25 00:05本頁面

【導讀】geometrymodel[5].Hence,accordingtoBow-cutt[1],inordertoenable. engineeringtools.simulations.plexity.

　　

【正文】。這個缺點是通過在有限元與 CAD 模型中運用代理模型來解決的，下面簡要介紹的模型。 CAD 模板 —— 幾何模型傳統上 ,參數化 CAD 主要集中在幾何形態的變化。然而 ,有限度的形態學參數如下 : ?這個幾何圖形不能徹底修改。內蒙古工業大學本科畢業設計外文翻譯 9 ?增加幾何復雜性大大增加參數的復雜性。幾何模型的機器人與 presaved 生成 HLCts,創建在 CATIA V5。這些是拓撲實例化與獨特的內部設計變量。拓撲參數化允許刪除 ,修改和添加導致獲得一個更大的設計空間的幾何元素。三種類型的 HLCts 用于定義工業機器人拓撲。基準 HLCt 包括需要的執行機構 HLCTs 位置和結構 HLCTs 的線框引用 ,見圖。圖 2 致動器 (左 ),基準 (中心 )和結構 HLCt(右 ) 引用的名稱 ,必須為每個存儲在通過推理引擎才能搜索到的知識庫的 HLCt 實例提供。在附錄 A,偽代碼示例描述了引用如何被檢索和它們是如何存儲在知識庫中的。這個過程開始于由用戶定義機器人的自由度（見圖 3)和重復直到數量的軸 (I)等于用戶定義的自由度。內蒙古工業大學本科畢業設計外文翻譯 10 圖 3 高水平 CAD 模塊安裝程序為了實例化第一 HLCt 結構 ,需要兩個基準和兩個致動器實例。引用這兩個基準實例幫助定向結構在空間 ,而幾何圖形的致動器實例的兩端連接 ,用于構建致動器附件 ,見圖 2 和 3。對于剩下的鏈接 ,只有一個新實例的兩個基準和致動器 HLCts 是必需的 ,因為來自于相鄰鏈接的基準面和致動器實例已經可用。附錄顯示了一個實例化的偽代碼例子，第一個實例化基準 HLCt 是指 —— 絕對坐標系統的引用。剩下的基準面 HLCt 實例被放置在一個順序中 ,在這個順序中坐標系統先前的實例作為參考來定義空間的位置，而這個位置根據用戶輸入。此外 ,每個執行機構的類型和結構實例是由用戶定義的。因此在利用 CAD工具創建新的 HLCts是可能的 ,用戶不是被迫僅僅選擇可用模板。可以創建新 HLCts,放置在數據庫和參數化地插入到模型中。內蒙古工業大學本科畢業設計外文翻譯 11 進行動態仿真機器人的目的是評估的一個機器人系統的性能 ,如預測加速度和時間性能 ,但它也有利于在每個驅動軸載荷 , 計算所需的致動器壽命和隨后的基于有限元應力分析計算。在大體框架中的動態模型是在使用 Dymola的 Modelica中被發展的，它構成基于 Modelica 標準庫的并聯機器人臂。動態模型從幾何模型中接受輸入，以及提供輸出到有限元模型 ,進一步在 Sec。描述。然而 ,為了更好地理解模型之間的耦合 ,牛頓歐拉公式將簡要討論。在這個過程中 ,速度和加速度的鏈接會被反復計算 ,遞歸地向前。當計算運動特性的時候 ,力和力矩之間的相互作用被從最后一個到第一個鏈接遞歸計算。有限元模型為計算機器人的結構強度 ,有限元模型創建每個機器人鏈接利用 CATIA V5,見圖4。圖內蒙古工業大學本科畢業設計外文翻譯 12 對于每個 HLCt、網格和邊界條件是手動預處理，其目的是考慮到有限元模型的創建的后續自動化。花費在每一個有限元模型預處理上的時間是非常多的。然而 ,參數化的有限元模型為廣泛概念的自動評價方法鋪平道路。每個機器人鏈接被從動態模型中取得的負載條件單獨地評估。幾何替代模型代替模型是確定模型輸入和輸出之間的關系的數值地、有效的模型。提出的應用形態的輸出變量有厚度和鏈接高度以及拓撲變量執行機構類型。代替模型的輸出是質量 m，慣性 I 和重心引力 ri,ci。為概述問題確定最適合的代替模型，一系列代替模型被建立，并且使用 50 個樣本來評估。每一個代替模型是與原始模型的數值和 20 個新樣本作比較的。比較是通過使用相對平均絕對誤差 (RAAE)和相對最大絕對誤差 (RMAE)所指定的山 et al。 [20],以及歸一化均方根誤差 (NRMSE) 來確定的， , 計算見 Eq 。 (3) 所有的精度指標是想要盡可能低 ,因為低值意味著代理模型是準確的。結果精度指標中可以看出附錄 B 和總的結論是各向異性克里格 [21],神經網絡 [22],徑向基函數 [23]是最有前途的替代模型。對于日益增加的樣本的調查影響，那三個附加的代替模型使用 100 個樣本是合適的，結果編譯在附錄 B。由此產生的 NRMSEs 50 和 100 個樣本作為各向異性克里格 ,神經網絡和徑向基函數，如圖 5。內蒙古工業大學本科畢業設計外文翻譯 13 圖 5 不同代理模型的 NRMSEs 圖，安裝使用的 50 和 100 個樣本括號內的數字表示用于配合代理模型的樣品的數量。根據圖 5,各向異性克里格優于現有的其他代理模型和兩倍數量的用于配件代理模型的樣本，其精度大大提高。有限元替代模型為了生成有限元替代模型，各向異性克里格與的評估方法相比被證明是為準確的。在這里 , 為每個鏈接的一個代理模型被創建。輸入厚度、致動器、力 (fi1 和fi254。1)和轉矩 (si1 和 si254。1)。輸出為每個代理模型是最大應力 (MS)。在運行各個環節的 1400樣品時平均誤差約 9%就達到了。與代理模型的體積相比，大數量的樣本的原因與較大設計空間有關。

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