基于MOGA的串联机械臂参数优化设计
王宪伦,段奕林
(青岛科技大学机电工程学院,山东 青岛266061)
作者简介:王宪伦(1978—),男,副教授,博士,主要研究方向为机器人技术、智能控制,xlwang@126.com.
摘要:针对六轴串联机械臂结构强度问题,提出了一种基于多目标遗传算法(MOGA)的机械臂尺寸参数优化方法。对机械臂关键部件进行了静力学分析,得到了关键部件的应力和变形云图,基于静力学分析结果对关键部件的尺寸参数进行了优化。由优化结果得到了各输入参数与输出参数之间的响应曲面及敏感度,明确了各输入参数与输出参数之间的关系。运用多目标遗传算法进行求解计算,得到了一组可以达到预期目标的最优设计点。分析结果表明,优化后的机械臂其形变量与最大应力均有所下降,验证了多目标遗传算法参数优化方法的有效性。
关键词:机械臂;静力学分析;多目标遗传算法
中图分类号:TP241.3 文献标识码:A 文章编号:2095-509X(2020)12-0001-04
工业机械臂通常由关节和杆件组成,一般分为3种,分别是串联机械臂、并联机械臂以及混联机械臂[1]。由于串联机构具有工作空间大、末端执行器运动较灵活以及易于控制等特点,因此应用较为广泛[2]。为了提高机械臂的使用寿命,降低机械臂的最大应变以及最大应力,Calvin、赵铁军、时凯飞、郭炬[3-6]等分别对机械臂进行了结构设计及静力学分析研究。本文所设计的机械臂主要供教学使用,要求该机械臂具有良好的灵活性以及可操作性,故采用六自由度串联结构。
1. 机械臂主要部件优化设计
对本文设计的六轴串联机械臂关键部件进行优化设计,目的是在满足强度要求的前提下改进原有设计中不合理的尺寸,降低机械臂在工作过程中的形变量。首先对该机械臂进行了简化,简化后的结构示意图如图1所示,然后对图1中的R03部件进行分析优化,优化其相关尺寸。
优化设计的思路是在满足原设计要求的前提下,求解所给定的目标函数的极值。优化设计步骤如下[7]。
1)选择设计变量。设计变量是指根据优化目标对多个参数进行选择,最终确定需要优化的参数,设计变量用X=[x1,x2,…,xn]T表示。
2)确定约束条件。在实际设计过程中,设计变量值并不是随意选取的,会根据实际情况确定一个取值范围进行限制,而这种限制就是约束条件,但这种限制并不一定只有一个,约束条件的区域集合可以表示为S={x|gi(x)≤0,i=1,2,3,…,n},其中gi(x)为状态变量。
3)确立目标函数。为了对当前优化设计进行评价,需要构造一个涵盖全部设计变量的评价函数,即目标函数,它随着设计变量的变化而变化,用F(X)表示。一般可以将优化问题分为两类,即单目标优化和多目标优化。事实上,目标越多,优化设计后的整体性能可能会越好,但求解的难度也相应会增加。
4)建立数学模型。优化设计的数学模型的表达式为: |