Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Calculating geometric parameters for industrial robot gripper mechanism according to the assumed functional characteristics

Tytuł:
Calculating geometric parameters for industrial robot gripper mechanism according to the assumed functional characteristics
Autorzy:
Krenich, S.
Data publikacji:
2016
Słowa kluczowe:
industrial robots
linkage mechanism synthesis
design optimization
evolutionary algorithms
roboty przemysłowe
synteza mechanizmu dźwigniowego
optymalizacja konstrukcji
algorytmy ewolucyjne
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The paper presents an approach to optimal synthesis of robot gripper mechanism. There are two different patterns of force and displacement functional characteristics applied. The first one deals with the assumed linear or nonlinear displacement of the gripper ends, whereas the second one takes under consideration the constant value or nonlinear chart of the gripping force. In order to generate the optimal solutions a gradient based method, a random search method and an evolutionary algorithm are used. The obtained results show relatively good effectiveness of the proposed optimization approach in comparison to conventional methods of synthesis of linkage mechanisms. The best solutions were generated by the evolutionary algorithm based method; worse by the random search algorithm. Gradient based method fails during optimization process and should not be used for such type of problems, especially described by trigonometric functions.
W artykule przedstawiono metodę wyznaczania parametrów geometrycznych mechanizmu chwytaka dźwigniowego robota przemysłowego. Zastosowano syntezę mechanizmu dla założonych charakterystyk funkcjonalnych mechanizmu. Założono przebiegi liniowe i nieliniowe charakterystyki siłowej i przemieszczeniowej. W obliczeniach wykorzystano trzy algorytmy, gradientowy, losowy i ewolucyjny. Otrzymane wyniki wskazują, że proponowane podejście optymalizacyjne jest możliwe do zastosowania i stosunkowo efektywne w porównaniu z tradycyjnymi metodami syntezy mechanizmów, przy czym możliwe okazało się zastosowanie wyłącznie algorytmu ewolucyjnego generującego najlepsze rozwiązania w każdym przypadku oraz znacznie gorszego algorytmu losowego. Nie udało się w ogóle wygenerować rozwiązań algorytmem gradientowym, co wskazuje, że dla zadań optymalizacyjnych opisywanych funkcjami trygonometrycznymi tego typu algorytmy są zawodne i nie powinny być stosowane.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies