喷涂机器人倾角喷涂模型建立与轨迹优化研究

发布时间：2017-10-31 12:25

  本文关键词：喷涂机器人倾角喷涂模型建立与轨迹优化研究

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【摘要】：针对犄角特征曲面工件的表面喷涂均匀度问题,对犄角工件进行网格划分,生成犄角特征曲面轨迹,研究倾角高斯和模型和倾角β分布模型的拟合精度,根据倾角高斯和模型,模拟直接过渡和间接过渡的内外犄角曲面的喷涂,最后根据现有的喷涂机器人对水平和垂直两种轨迹规划方式进行优化。论文主要工作内容如下：介绍大曲率工件的曲面拓扑分片规划以及喷枪轨迹,根据两个面片形成的夹角,判定是否形成犄角特征,针对犄角特征曲面进行拓扑分片和轨迹规划。根据现有的模型推导出基于倾角的喷枪模型,根据静态喷涂的实验结果拟合高斯和模型和β分布模型,通过对比两种模型的拟合精度,得出高斯和模型拟合精度明显好于β分布模型的结论。针对不同的喷涂倾角,建立高斯和模型中拟合参数随倾角变化的规律,从而最终建立能够精确反映不同倾角下的喷涂模型。将犄角特征曲面喷涂分片后的两相邻面片组合分为外犄角和内犄角,对内、外犄角喷涂喷枪轨迹进行优化分析,分别建立两种情况时的轨迹优化函数,并进行求解。结果表明,对于外犄角喷涂,根据喷涂对象对精度的高低要求依次可以采用间接过渡和直接过渡两种方式：对于内犄角喷涂采用直接过渡的喷涂方式,可以满足大部分的内犄角工件的喷涂要求。根据现有平台的ZF1500-15G型机械手,分析了其正解和逆解,并根据上述的轨迹规划结果,分别分析在倾角喷涂时垂直和水平两种方式的机器人动力学对机器人关节力矩的影响。确定在机器人各个关节的力矩最小时的轨迹规划方式。对建立的倾角高斯和模型进行了不同倾角的喷涂实验拟合和不同方式的轨迹优化的仿真,仿真结果表明,基于倾角高斯和模型的轨迹规划方法具有良好效果。
【关键词】：喷涂机器人 高斯和模型 倾角喷涂 轨迹优化 动力学
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-17
• 1 绪论17-23
• 1.1 课题的研究背景和研究意义17-19
• 1.2 国内外的研究动态、水平及存在问题19-20
• 1.2.1 国外研究现状19
• 1.2.2 国内研究现状19-20
• 1.2.3 存在的主要问题20
• 1.3 课题来源20
• 1.4 本文研究的目标和主要工作20-23
• 1.4.1 本课题的主要内容21
• 1.4.2 拟解决的技术问题21
• 1.4.3 理论和应用方面意义21-23
• 2 复杂自由曲面犄角特征提取及喷涂轨迹生成23-31
• 2.1 引言23-24
• 2.2 曲面拓扑喷涂分片规划方法24-27
• 2.2.1 曲面CAD模型的三角网格化24-25
• 2.2.2 基于几何拓扑原理的三角网格连片25-26
• 2.2.3 每个面片上喷枪轨迹的生成26-27
• 2.3 曲面犄角特征提取及其喷涂轨迹生成27-31
• 2.3.1 犄角特征曲面的提取27-28
• 2.3.2 犄角特征曲面喷涂轨迹生成28-31
• 3 变倾角喷涂模型理论建模方法的研究31-45
• 3.1 引言31
• 3.2 影响喷涂效果因素分析31-33
• 3.2.1 工作型面和喷枪运动轨迹的数学模型31-32
• 3.2.2 喷涂特点及喷涂设备的影响32
• 3.2.3 涂料空间分布影响32-33
• 3.3 相关数学模型的建立33-35
• 3.4 倾角喷涂模型的建立35-37
• 3.4.1 静态倾角喷涂的涂层生长率建模35-37
• 3.5 涂层生长模型的拟合方法37-38
• 3.5.1 最小二乘法拟合37-38
• 3.6 实验38-43
• 3.7 总结43-45
• 4 变倾角喷涂轨迹优化45-61
• 4.1 引言45
• 4.2 最优化问题的迭代解法45-47
• 4.2.1 函数逼近与曲线拟合46-47
• 4.2.2 数的最佳平方逼近47
• 4.3 外犄角喷涂喷枪轨迹优化47-55
• 4.3.1 外犄角直接过渡方式喷枪轨迹优化47-50
• 4.3.2 仿真实例50-55
• 4.4 内犄角喷涂喷枪轨迹优化55-59
• 4.5 总结59-61
• 5 喷涂机器人运动学建模与分析61-79
• 5.1 引言61
• 5.2 喷涂机器人D-H模型建立方法61-62
• 5.3 喷涂机器人运动方程的表示62-65
• 5.3.1 广义连杆62-63
• 5.3.2 坐标系的建立63
• 5.3.3 广义变换矩阵63-64
• 5.3.4 ZF1500-15G机器人连杆间的坐标变换64-65
• 5.4 喷涂机器人的运动学建模65-71
• 5.4.1 喷涂机器人运动学正解65-67
• 5.4.2 喷涂机器人运动学逆解67-71
• 5.5 考虑动力学因数的优化71-75
• 5.5.1 机器人的MATLAB仿真72-74
• 5.5.2 运动学与逆运动学的仿真74-75
• 5.6 优化实例75-77
• 5.7 本章小节77-79
• 6 结论与展望79-81
• 参考文献81-85
• 致谢85-87
• 作者简介及攻读研究生期间主要科xO成果87

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本文编号：1122371