GQ50型鋼筋切斷機的結(jié)構(gòu)設(shè)計與運動仿真【說明書+CAD+仿真】

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CMM and SCEE structural representation. 2. DTP2的偏差研究目錄 2.1 CMM/SCEE檢驗 在CMM/SCEE傳遞到DTP2后，系統(tǒng)綜合階段開始啟動，以為實際測試做系統(tǒng)準備。這個測試在工廠啟動實施，在RH控制室中結(jié)束測試運行。[1] 最初用于暗盒運行的的程序是被用來教學(xué)的，這與暗盒有持續(xù)性的視覺聯(lián)系。CMM/SCEE良好的重復(fù)精度（3mm）保證了運行程序成功重復(fù)。然而，由于CMM/SCEE的完全精度不夠準確，導(dǎo)致靜態(tài)的三維模型不能很好的支持運行。三維模型有時候會出現(xiàn)暗盒與DRM沖突的情況，但實際情況是一切運行良好。很明顯，在遠程操作之前，系統(tǒng)的絕對精度需要改進。 2.2 載荷補償 在運行程序的時候，載荷對CMM-SCEE運動鏈的影響會被測量。并且知道位于暗盒尖端的定位誤差最大接近80mm。這些測量數(shù)據(jù)被用來生成載荷補償以改進絕對精度。這種解決方法對于RH維持通道的運行是十分普遍的，但是對于負載補償模型，確實一個基于CRO蓮價值的平臺。由于CMM在將來普遍支持其他終端執(zhí)行器，所以這種方法簡單，易用。具體的查表只應(yīng)用于在特殊的環(huán)形SCEE軌道中的操作。補償功能還可以明顯改善設(shè)備性能。因此，暗盒尖端的最大誤差由80mm下降到了5mm。[1] 載荷補償?shù)膶嵤﹥r值可以參考圖2中的笛卡爾坐標系。根據(jù)暗盒是否加載到HRO上，解決的方法也分為兩個階段。“理想設(shè)備的笛卡爾參考系”（圖2）表達了與軸相連的HRO鏈的位置坐標。因此，HRO鏈僅僅被用在改變縱軸周圍暗盒的方向，并且，之后CRO鏈可以應(yīng)用于y軸參考數(shù)據(jù)的評估。因此，在熱運動時，負載補償?shù)墓δ芤蕾囉贑RO鏈。 如果在HRO鏈上沒有負載，一個逆運動學(xué)解可以直接用于解決聯(lián)合相應(yīng)的數(shù)值參考。解決方法是使用包括基于簽名修正的CMM / SCEE校準的Denavit-Hartenberg參數(shù)計算。 Fig. 2. Left: load compensation in cartesian space. Right: implementation of load effect to the joint data of the real device. 當載荷是連接到HRO關(guān)節(jié)，在這種情況下，由于笛卡爾參考也會受CMM/SCEE的撓度影響，所以機器人的逆運動學(xué)解并不可直接使用。當產(chǎn)生的作用是已知的，正確的評估CRO鏈的價值可以迭代利用負載補償或者定義了并列價值與CRO鏈價值之間的適應(yīng)性。迭代解和7th多項式都能很好的應(yīng)用于實踐中。CRO價值鏈被定義后，在x，y，z方向的位置補償和圓周與徑向的定向補償可以做成笛卡爾參考系。由于CMM/SCEE缺乏在yaw方向上移動的能力，所以無法做運動補償。 Fig. 3. Ansys FEM result (DCM lifted from RH interface). Fig. 4. CATIA FEM result (DCM lifted from RH interface). 2.3 改進遙控裝置的可視化精度 當增加一個鏈接到CMM/SCEE的三維模型上時，暗盒在yaw方向的傾斜是可視化的。這個鏈接已經(jīng)被放置在勾板和暗盒之間。因此，操作者可以看見暗盒傾斜的作用 ，它在垂直方向上最大有效運動距離是10mm。 為了增加可視化精度，當暗盒連接DRM通道內(nèi)部與外部的時候，壓力差超過上升油缸提供的載荷，暗盒的重量也轉(zhuǎn)化都勾板或者DRM通道或者其他別的地方。（圖2） 2.4 偏濾暗盒模型的偏差計算結(jié)果 在真實的運行環(huán)境中，暗盒的三維模型是不能完全反映其模型形狀的。當DCM處理終端感應(yīng)器并停留在環(huán)形通道上時，它會傾斜。（圖3-5） DCM的形變分別用分析軟件和CATIA有限元建模工具來計算。這兩種結(jié)果會被比較。如果限定條件比較正確、全面，那么兩種工具的分析結(jié)果是相似的。 在下一階段，有限元分析結(jié)果會被分解。然后勾板的水平和垂直偏轉(zhuǎn)會與DTP2實驗室中真實的DCM測試結(jié)果比較（平臺1）。這種測試裝置是Sokkia NET05高精度三維調(diào)試系統(tǒng)。 Fig. 5. Vertical and horizontal deflections in respect to cassette structures. 在有限元分析結(jié)果和Sokkia NET05測試結(jié)果比較后，得出分析結(jié)論。 2.5 偏濾暗盒的偏差的可視化 根據(jù)機器的適用性和標準性原則設(shè)計了DCM。結(jié)果，其壓力總是在建筑材料的比例極限之下，并且具有一定的線彈性。初次測是在胡可定律的線彈性假設(shè)下進行的。 因此，有限元分析結(jié)果是可以應(yīng)用于DCM形變的可視化的。加載裝置的形狀必然會反映到遠程觀測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中。計算變形的遠程可視化可以在兩種不同的方法下進行。傳統(tǒng)的方法是把一個整體分成碎片，并在這些碎片間建立聯(lián)系[4]。這種方法需要大量的分析工作。鏈接的位置和最大鏈接就是這種分析的結(jié)果?；谶@種分析結(jié)果，它被DCM分為三段鏈，并用兩個回轉(zhuǎn)節(jié)鏈接起來。圖6 本文提到的方法是運用3D變形——3D模型逐漸改變的過程——基于有限元分析結(jié)果去描述形變。形變，或者是3D變形，是物體從一種形狀變?yōu)榱硪环N形狀的過程[2]。這種技術(shù)可以直接使用有限元分析結(jié)果而不用麻煩的求的近似值。另外，這種方法能夠運用有限元分析出的每單位范圍內(nèi)的作用結(jié)果（圖7）。這就提供了一個更高層次的應(yīng)用能力，以適用于那些接受多個外力影響的復(fù)雜系統(tǒng)。 Fig. 6. The body of the cassette is divided into three rigid links connected with two rotational joints to approximate mechanical flexibilities. Fig. 7. Simplified example of 3 links deformed by 9 individual morph targets (forces). 為了改變模型，我們使用直線切削沒變形的三維模型和有限元殘缺模型的高點。如果直線切削的精度不足的話，一個更先進的變形算法是應(yīng)變場插入法。 運用達索系統(tǒng)可視化工具5.0來觀察變形（圖8）。這種虛擬環(huán)境是由ITER CATIA與有限元模型連接起來，用于創(chuàng)建變形范圍。 這種推薦方法的好處有以下幾點： 運用未加載荷狀態(tài)和變形狀態(tài)間的完全彈性變形，來直接使用有限元結(jié)果在每單位范圍內(nèi)的最大壓力。 更容易利用真實系統(tǒng)中離線和在線的變形結(jié)果。 更加精確的展示復(fù)雜系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)，并且能完全控制連續(xù)變形的點，而不粗略的接近。 使從復(fù)雜系統(tǒng)中分離出單個外力因素引起的變形成為可能。 2.6 控制三維模型的變形 控制三維模型的變形意味著虛擬環(huán)境中的變形必須遵循現(xiàn)實環(huán)境中的變形。變形信息可以依據(jù)提前測量的運行狀態(tài)或者運用液壓系統(tǒng)的壓力來估測外力，因此，運用了現(xiàn)有的傳感器信息。 考慮到機器人的操作，一個更精確的方法可以通過采用應(yīng)變規(guī)來測量機器人鏈接的實際變形來達到。在實驗室的實驗中，應(yīng)變規(guī)將被安裝到DCM上。 應(yīng)變規(guī)的優(yōu)勢： 變形范圍方法的互補性，每一個應(yīng)力都可以通過專用的應(yīng)變規(guī)來單獨測量其范圍。 具有即時測量精確應(yīng)變的能力，不用依賴于提前測量的靜態(tài)變形或者不能對每一個應(yīng)力不能直接使用的液壓壓力 3. 未來工作 DTP2的三維虛擬樣機組件描述如下。最初，DCM彈性研究集中在解決子系統(tǒng)的彈性問題。然后，研究會包括整個CMM機器結(jié)構(gòu)，并且鏈接結(jié)構(gòu)接近變形過程。 更多復(fù)雜的變形途徑，如三維領(lǐng)域里的線性插值法將會被使用。這將會聯(lián)合由真實DCM變形控制的三維樣機的彈性變形。 我們將進一步分析柔性機器人關(guān)節(jié)的鏈接和分離。這將有助于創(chuàng)建更精確的有限元模型。最后，彈性鏈接的作用和影響會反映到整個系統(tǒng)中。 免責聲明 本文觀點不代表歐洲委員會的觀點。 致謝 這項工作是在EURATOM和TEKES的聯(lián)合契約下，由歐洲委員會支持，在EFDA工作框架下完成的。 參考文獻 [1] Internal Reports of Grant “DTP2 test facility operation and upgrade preparation”, 2010. [2] J. Gomes, B. Costa, L. Darsa, L. Velho, Graphical objects, Visual Computer 12 (1996) 269–282. [3] Han-Bing Yan, Shi-Min Hu, Ralph RMartin, 3D morphing using strain field interpolation, Journal of Computer Science and Technology archive 22 (1) (2007) 147–155. [4] A.D. Luca, W. Book, Robots with flexible elements, in: Siciliano, Khatib (Eds.), Springer Handbook of Robotics, Springer, 2008, pp. 287–319.