CN105184031A - 一种装配机器人臂部结构的轻量化设计方法 - Google Patents
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Abstract
一种装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其包含：将多体动力学仿真与有限元仿真相结合，得到臂部运动周期内应力最大的载荷工况，并以该载荷工况进行结构的拓扑优化设计，得到臂部结构的最轻量化设计。其优点是：以多体动力学仿真得到的载荷作为结构优化设计的载荷，从而提高结构优化设计的准确性；通过减轻装配机器人大臂和小臂的重量，从而提高装配机器人的运动速度，提升了装配效率。利用该方法获得的臂部结构设计准确性高，优化效果好。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种装配机器人臂部结构的轻量化设计方法。
背景技术
快速性和成本是影响装配机器人的重要性能参数，装配机器人臂部结构件的重量对装配机器人的快速性、精度和成本都有着十分重要的影响。臂部结构件的重量越大，在相同驱动能力下机器人的速度越低，在相同的速度要求下所需要的驱动能力越大，需要选用输出功率更大的电机和更高承载能力的减速器，造成成本、重量、体积和耗能的增加；
如图1所示的一种装配机器人，其包含：固定在地面上的基座1、大臂2、小臂3、丝杠4以及主轴5，驱动大臂2转动的电机和谐波减速器固定在基座1上，驱动小臂3转动的电机和谐波减速器固定在小臂3上，通过安装在小臂3上电机的转动实现丝杠4的回转，从而带动主轴5的上下移动，为了提高其运动速度和装配效率，就必须对装配机器人的大臂和小臂重量进行优化；
目前，对于运动部件的轻量化设计方法，例如，申请号201010592534.X“PCB数控钻铣机零件减重优化设计方法”，其采用结构拓扑优化法，定义拓扑优化的变量阈、拓扑优化目标、设计响应约束、几何约束、尺寸约束、工艺制造约束、拓扑优化的冻结区域约束等，得到优化的PCB数控钻铣机零件，但其没有给出载荷的获取方法，而是直接给出了载荷的大小；申请号201410649705.6“一种双足类人机器人腿部结构轻量化设计方法”，其考虑了两种载荷工况进行腿部结构的优化设计，但没有考虑惯性载荷对结构优化设计的影响，因此可能造成所考虑的载荷工况并非最苛刻，显然其设计结构并非最优化。
发明内容
本发明的目的在于提供一种装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其将多体动力学仿真与有限元仿真结合，得到运动周期内应力最大的载荷工况，以该载荷工况进行结构的拓扑优化设计，得到最优的臂部结构，其准确性高，优化效果好。
为了达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：
一种装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其特征是：
将多体动力学仿真与有限元仿真相结合，得到臂部运动周期内应力最大的载荷工况，并以该载荷工况进行结构的拓扑优化设计，得到臂部结构的最轻量化设计；
所述的机器人包含一大臂、小臂以及其他零部件‘
其中，所述的轻量化设计方法具体包含以下步骤：
S1、对初始设计机器人进行多体动力学仿真，得到一个运动周期内小臂的载荷；
S2、进行多体动力学与有限元联合仿真，得到一个运动周期内小臂的应力情况；
S3、以步骤S2中小臂应力最大时的载荷作为小臂结构优化的载荷，以小臂重量最小化为优化目标，进行小臂的结构拓扑优化；
S4、根据步骤S3的优化结果，进行小臂的结构详细设计；
S5、将优化后的小臂替换步骤S1中初始设计机器人的小臂，对优化后的机器人进行多体动力学仿真，得到一个运动周期内大臂的载荷；
S6、进行多体动力学仿真与有限元联合仿真，得到一个运动周期内大臂的应力情况；
S7、以步骤S6中大臂应力最大时的载荷作为大臂结构优化的载荷，以大臂重量最小化为优化目标，进行大臂的结构拓扑优化；
S8、根据步骤S7的优化结果，进行大臂的结构详细设计。
上述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S1具体包含：
S11、在结构设计软件中建立初始机器人三维模型并导入到多体力学仿真软件中，在多体力学仿真软件中进行密度设置、约束设置，利用轨迹规划得到的大臂、小臂和丝杠关节角度—时间历程曲线作为机器人的运动输入，得到机器人的多体动力学模型；
S12、将结构设计软件中建立的小臂三维模型导入到有限元仿真软件中，进行网格划分和属性设置，生成模态中性文件；
S13、将步骤S12中生成的小臂模态中性文件导入到步骤S11中建立的机器人多体动力学模型，并替换原小臂模型，进行机器人的多体动力学仿真，得到小臂的载荷历程数据文件。
上述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S2具体包含：
将步骤S14中生成的小臂载荷历程数据文件导入到有限元仿真软件中进行有限元仿真，将小臂设置为柔性体，得到一个运动周期内小臂的应力分布情况。
上述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S3具体包含：
利用结构拓扑优化软件，以步骤S2中小臂应力最大时的载荷作为小臂结构优化的载荷，以小臂重量最小化为优化目标，将小臂与大臂以及其他零部件的机械安装结构部分进行冻结，将小臂的其他区域设置为优化区域，以小臂的最大应力小于屈服强度的一半作为约束条件，进行结构拓扑优化，得到优化后的小臂三维模型。
上述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S4具体包含：
根据优化结果，考虑结构加工工艺性，利用结构设计软件将不规则区域进行规则化处理，得到符合加工工艺性要求的小臂三维模型。
上述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S5具体包含：
S51、将优化后的小臂三维模型替换步骤S11中多体力学仿真软件中机器人的小臂三维模型，得到新的机器人多体动力学模型；
S52、将在步骤S11的结构设计软件中建立的机器人大臂三维模型导入到有限元仿真软件中，进行网格划分和属性设置，生成模态中性文件；
S53、将步骤S52中生成的大臂模态中性文件导入到步骤S51建立的新的多体动力学模型中，替换步骤S51中的大臂模型，进行机器人的多体动力学仿真，得到大臂的载荷历程数据文件。
上述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S6具体包含：
将步骤S53中生成的大臂载荷历程数据文件导入到有限元仿真软件中进行有限元仿真，将大臂设置为柔性体，得到一个运动周期内大臂的应力分布情况。
上述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S7具体包含：
利用结构拓扑优化软件，以步骤S53中大臂应力最大时的载荷作为大臂结构优化的载荷，以大臂重量最小化为优化目标，将大臂与小臂以及其他零部件的机械安装结构部分进行冻结，将大臂的其他区域设置为优化区域，以大臂的最大应力小于屈服强度的一半作为约束条件，进行结构拓扑优化，得到优化后的大臂三维模型。
上述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S8具体包含：
根据优化结果，考虑结构加工工艺性，利用结构设计软件将不规则区域进行规则化处理，得到符合加工工艺性要求的大臂三维模型。
本发明与现有技术相比具有以下优点：以多体动力学仿真得到的载荷作为结构优化设计的载荷，从而提高结构优化设计的准确性；通过减轻装配机器人大臂和小臂的重量，从而提高装配机器人的运动速度，提升了装配效率。
附图说明
图1为本发明的设计方法流程图；
图2为本发明的装配机器人的结构模型图；
图3为本发明的实施例中的一个运动周期内机器人大臂的最大应力图；
图4为本发明的实施例中的机器人大臂应力最大时刻的应力分布图。
具体实施方式
以下结合附图，通过详细说明一个较佳的具体实施例，对本发明做进一步阐述。
一种装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，将多体动力学仿真与有限元仿真相结合，得到臂部运动周期内应力最大的载荷工况，并以该载荷工况进行结构的拓扑优化设计，得到臂部结构的最轻量化设计。
如图2所示，所述的机器人包含一大臂2、小臂3以及其他零部件，所述的其他零部件包含基座1、丝杠4、以及主轴5，基座1固定在地面上，驱动大臂2转动的电机和谐波减速器固定在基座1上，驱动小臂3转动的电机和谐波减速器固定在小臂3上，通过安装在小臂3上的电机的转动实现丝杠4的回转，从而带动主轴5的上下移动；由于小臂3是大臂2的负载，大臂2的优化结果受到小臂3质量特性的影响，而机器人小臂3优化结果与机器人大臂2结构无关，因此先对小臂3进行优化；如图1所示，针对该种机器人的臂部轻量化设计方法具体包含以下步骤：
S1、对初始设计机器人进行多体动力学仿真，得到一个运动周期内小臂3的载荷；
S2、进行多体动力学与有限元联合仿真，得到一个运动周期内小臂3的应力情况；
S3、以步骤S2中小臂3应力最大时的载荷作为小臂3结构优化的载荷，以小臂3重量最小化为优化目标，进行小臂3的结构拓扑优化；
S4、根据步骤S3的优化结果，进行小臂3的结构详细设计；
S5、将优化后的小臂3替换步骤S1中初始设计机器人的小臂3，对优化后的机器人进行多体动力学仿真，得到一个运动周期内大臂2的载荷；
S6、进行多体动力学仿真与有限元联合仿真，得到一个运动周期内大臂2的应力情况；
S7、以步骤S6中大臂2应力最大时的载荷作为大臂2结构优化的载荷，以大臂2重量最小化为优化目标，进行大臂2的结构拓扑优化；
S8、根据步骤S7的优化结果，进行大臂2的结构详细设计。
本实施例中，所述的结构设计软件为Pro/E，多体力学仿真软件为MSCAdams，有限元仿真软件为AnsysMechanical，结构拓扑优化软件为Optistruct。
所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S1具体包含：
S11、在结构设计软件Pro/E中建立初始机器人CAD三维模型并导入到多体力学仿真软件MSCAdams中，在MSCAdams中进行密度设置、约束设置，约束设置是对机器人各零部件之间相对运动关系的设置，如设置基座1为固定约束，设置基座1与大臂2为转动约束，大臂2与小臂3为转动约束，小臂3与丝杠4为转动约束，丝杠4与主轴5为丝杠副约束，利用轨迹规划得到的大臂2、小臂3和丝杠4关节角度—时间历程曲线作为机器人的运动输入，得到机器人的多体动力学模型，轨迹规划是指在已知主轴5的起始位置和终止位置要求，求解大臂2、小臂3和丝杠4转动角度随时间变化的过程，本实施例中，以机器人的最大运动速度和最大搬运负载要求作为工况；
S12、将Pro/E中建立的小臂3CAD三维模型导入到有限元仿真软件AnsysMechanical中，进行网格划分及材料密度与泊松比设置，生成模态中性文件，在本实施例中，网格划分主要是在应力集中部位细化网格，并使软件不会出现因为网格质量过差产生错误为原则；
S13、将步骤S12中生成的小臂3模态中性文件导入到步骤S11中建立的机器人多体动力学模型，并替换原小臂3模型，进行机器人的多体动力学仿真，得到小臂3的载荷历程数据文件。
所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S2具体包含：将步骤S14中生成的小臂3载荷历程数据文件导入到AnsysMechanical中进行有限元仿真，将小臂3设置为柔性体，得到一个运动周期内小臂3的应力分布情况。
所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S3具体包含：利用结构拓扑优化软件Optistruct，以步骤S2中小臂3应力最大时的载荷作为小臂3结构优化的载荷，以小臂3重量最小化为优化目标，将小臂3与大臂2以及其他零部件1、4、5的机械安装结构部分进行冻结，将小臂3的其他区域设置为优化区域，取安全系数为2，以小臂3的最大应力小于屈服强度的一半作为约束条件，进行结构拓扑优化，得到优化后的小臂3CAD三维模型。
所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S4具体包含：根据优化结果，考虑结构加工工艺性，利用Pro/E将不规则区域进行规则化处理，得到符合加工工艺性要求的小臂2CAD三维模型。
所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S5具体包含：
S51、将优化后的小臂3CAD三维模型替换步骤S11中MSCAdams中机器人的小臂3CAD三维模型，得到新的机器人多体动力学模型；
S52、将在步骤S11的Pro/E软件中建立的机器人大臂2CAD三维模型导入到AnsysMechanical中，进行网格划分和属性设置，生成模态中性文件；
S53、将步骤S52中生成的大臂2模态中性文件导入到步骤S51建立的新的多体动力学模型中，替换步骤S51中的大臂2模型，进行机器人的多体动力学仿真，得到大臂2的载荷历程数据文件。
所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S6具体包含：将步骤S53中生成的大臂2载荷历程数据文件导入到AnsysMechanical中进行有限元仿真，将大臂2设置为柔性体，得到一个运动周期内大臂2的应力分布情况，以图4的仿真结果为例，最大应力在1.5s的位置，而该时间点所对应的应力分布图如图3所示。
所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S7具体包含：利用Optistruct，以步骤S53中大臂2应力最大时的载荷作为大臂3结构优化的载荷，以大臂3重量最小化为优化目标，将大臂2与小臂3以及其他零部件1、4、5的机械安装结构部分进行冻结，将大臂2的其他区域设置为优化区域，取安全系数为2，以大臂2的最大应力小于屈服强度的一半作为约束条件，进行结构拓扑优化，得到优化后的大臂2CAD三维模型。
所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其中，所述的步骤S8具体包含：根据优化结果，考虑结构加工工艺性，利用Pro/E将不规则区域进行规则化处理，得到符合加工工艺性要求的大臂2CAD三维模型。应当注意的是，大臂的优化方法流程与小臂的优化方法流程以及参数的设置标准是一样的，具体请参照上文。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。
Claims (9)
1.一种装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其特征在于：
将多体动力学仿真与有限元仿真相结合，得到臂部运动周期内应力最大的载荷工况，并以该载荷工况进行结构的拓扑优化设计，得到臂部结构的最轻量化设计；
所述的机器人包含一大臂（2）、小臂（3）以及其他零部件；
所述的轻量化设计方法具体包含以下步骤：
S1、对初始设计机器人进行多体动力学仿真，得到一个运动周期内小臂（3）的载荷；
S2、进行多体动力学与有限元联合仿真，得到一个运动周期内小臂（3）的应力情况；
S3、以步骤S2中小臂（3）应力最大时的载荷作为小臂（3）结构优化的载荷，以小臂（3）重量最小化为优化目标，进行小臂（3）的结构拓扑优化；
S4、根据步骤S3的优化结果，进行小臂（3）的结构详细设计；
S5、将优化后的小臂（3）替换步骤S1中初始设计机器人的小臂（3），对优化后的机器人进行多体动力学仿真，得到一个运动周期内大臂（2）的载荷；
S6、进行多体动力学仿真与有限元联合仿真，得到一个运动周期内大臂（2）的应力情况；
S7、以步骤S6中大臂（2）应力最大时的载荷作为大臂（2）结构优化的载荷，以大臂（2）重量最小化为优化目标，进行大臂（2）的结构拓扑优化；
S8、根据步骤S7的优化结果，进行大臂（2）的结构详细设计。
2.如权利要求1所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其特征在于，所述的步骤S1具体包含：
S11、在结构设计软件中建立初始机器人三维模型并导入到多体力学仿真软件中，在多体力学仿真软件中进行密度设置、约束设置，利用轨迹规划得到的小臂（3）关节角度—时间历程曲线作为机器人的运动输入，得到机器人的多体动力学模型；
S12、将结构设计软件中建立的小臂（3）三维模型导入到有限元仿真软件中，进行网格划分和属性设置，生成模态中性文件；
S13、将步骤S12中生成的小臂（3）模态中性文件导入到步骤S11中建立的机器人多体动力学模型，并替换原小臂（3）模型，进行机器人的多体动力学仿真，得到小臂（3）的载荷历程数据文件。
3.如权利要求2所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其特征在于，所述的步骤S2具体包含：
将步骤S14中生成的小臂（3）载荷历程数据文件导入到有限元仿真软件中进行有限元仿真，将小臂（3）设置为柔性体，得到一个运动周期内小臂（3）的应力分布情况。
4.如权利要求3所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其特征在于，所述的步骤S3具体包含：
利用结构拓扑优化软件，以步骤S2中小臂（3）应力最大时的载荷作为小臂（3）结构优化的载荷，以小臂（3）重量最小化为优化目标，将小臂（3）与大臂（2）以及其他零部件的机械安装结构部分进行冻结，将小臂（3）的其他区域设置为优化区域，以小臂（3）的最大应力小于屈服强度的一半作为约束条件，进行结构拓扑优化，得到优化后的小臂（3）三维模型。
5.如权利要求4所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其特征在于，所述的步骤S4具体包含：
根据优化结果，考虑结构加工工艺性，利用结构设计软件将不规则区域进行规则化处理，得到符合加工工艺性要求的小臂（3）三维模型。
6.如权利要求5所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其特征在于，所述的步骤S5具体包含：
S51、将优化后的小臂（3）三维模型替换步骤S11中多体力学仿真软件中机器人的小臂（3）三维模型，得到新的机器人多体动力学模型；
S52、将在步骤S11的结构设计软件中建立的机器人大臂（2）三维模型导入到有限元仿真软件中，进行网格划分和属性设置，生成模态中性文件；
S53、将步骤S52中生成的大臂（2）模态中性文件导入到步骤S51建立的新的多体动力学模型中，替换步骤S51中的大臂（2）模型，进行机器人的多体动力学仿真，得到大臂（2）的载荷历程数据文件。
7.如权利要求6所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其特征在于，所述的步骤S6具体包含：
将步骤S53中生成的大臂（2）载荷历程数据文件导入到有限元仿真软件中进行有限元仿真，将大臂（2）设置为柔性体，得到一个运动周期内大臂（2）的应力分布情况。
8.如权利要求7所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其特征在于，所述的步骤S7具体包含：
利用结构拓扑优化软件，以步骤S53中大臂（2）应力最大时的载荷作为大臂（2）结构优化的载荷，以大臂（2）重量最小化为优化目标，将大臂（2）与小臂（3）以及其他零部件的机械安装结构部分进行冻结，将大臂（2）的其他区域设置为优化区域，以大臂（2）的最大应力小于屈服强度的一半作为约束条件，进行结构拓扑优化，得到优化后的大臂（2）三维模型。
9.如权利要求8所述的装配机器人臂部结构的轻量化设计方法，其特征在于，所述的步骤S8具体包含：
根据优化结果，考虑结构加工工艺性，利用结构设计软件将不规则区域进行规则化处理，得到符合加工工艺性要求的大臂（2）三维模型。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
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| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
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Granted publication date: 20180522 Termination date: 20211104 |