一、工业机器人手部的受力分析与设计计算（论文文献综述）
郝建豹,蔡文贤[1]（2021）在《柔性制造生产线仿真设计与关键数据标定》文中研究表明以基于IRB1410的多机器人柔性制造生产线为研究对象,利用SolidWorks和RobotStudio提出一种虚拟仿真生产线构建方案。简述多机器人柔性制造仿真生产线组成及工艺流程,介绍机器人法兰盘中心点的定义、手部坐标系的标定、工件坐标系的标定,并设计了数控机床的Smart动态组件;在仿真生产线编制了离线程序,根据加速度、轨迹规划,展示了机器人运行情况,运动轨迹仿真结果表明轨迹规划及编程符合预期。实践证明:借助虚拟仿真生产线,有助于实体生产线的设计、优化、调试等,为实体生产线提供理论依据。
常琳[2]（2021）在《双足机器人复杂环境下定位、导航和规划》文中提出双足机器人与地面非连续接触的运动特点使其能适应复杂路面,足式运动的结构特点使其便于跨越障碍和间隙,因此双足机器人具有机动性高、环境适应能力强等优点,其运动规划与控制一直是国内外机器人领域的研究热点。美国国防部举办的机器人挑战赛,展示了现有双足机器人技术的综合水准,也表明复杂环境下的双足机器人运动规划与控制是当前研究的主要方向。为提升机器人在复杂环境下的运动能力,本文围绕双足机器人复杂运动的轨迹规划与控制问题,开展了以下四个方面的研究:首先,大型双足机器人普遍具备完善的反馈控制框架以提升其运动稳定性,但对于硬件条件受限的双足机器人,由于缺少完善的反馈控制方法,难以实现稳定的双足行走。本文对双足机器人的运动模型与控制系统展开研究,基于线性倒立摆模型给出了双足步态规划的完整流程。结合行走稳定性分析,提出一种通用型双足步态反馈控制方法,采用惯性测量单元（IMU）、关节角度传感器和足底压力传感器数据作为反馈输入,通过质心轨迹反馈,实现了稳定的双足行走,降低了双足机器人稳定行走的硬件需求。其次,与轮式机器人同步建图与定位过程相比,双足机器人执行建图与定位算法时,其行走方向与行走距离难以精确控制,行走稳定性不高,对定位算法产生较大干扰。本文首先搭建了双足机器人视觉定位与导航系统,采用基于点云地图拼接的稠密地图进行导航,基于人工势场法实现了双足行走路径规划,并进行了路径柔顺处理与足迹序列生成。为提高机器人行走过程中的里程计估计精度,提出适用于双足机器人的里程计估计方法,先尝试使用粒子滤波方法处理IMU噪声,消除了着地冲击对里程计估计的影响。针对基于粒子滤波的IMU里程计存在累积误差的问题,提出一种多传感器融合的里程计估计方法,预先估计IMU的噪声参数,再基于扩展卡尔曼滤波方法,将视觉定位数据与IMU数据融合,估计机器人里程信息。实验表明多传感器融合的里程计估计方法可以消除由于双足机器人行走精度不足导致的累积误差,改善了里程计估计精度与机器人定位准确度。再次,对双足机器人失稳时的倒地保护规划展开研究。针对机器人在行走过程中有概率失稳摔倒的问题,分析了机器人倒地动力学与倒地保护约束,提出一种基于多目标优化的倒地轨迹优化方法。将双足机器人的小腿、大腿、躯干和手臂视为多阶倒立摆,通过分析倒地过程的运动方程和倒立摆稳定条件,模拟并规划了具有倒地保护能力的跌倒姿势。再结合运动学约束和物理约束,构建了摔倒轨迹改进的多目标优化算法,通过优化每个关节的角度和角速度,降低机器人跌落过程的角动量,从而实现最小动能着地。该方法减小了机器人与地面的冲击,降低了机器人硬件的损坏几率,通过仿真及样机实验验证了该方法的有效性。最后,由于双足机器人是多自由度的非线性复杂系统,在机器人上使用传统控制方法不能实现复杂环境下的稳定运动。本文对双足机器人复杂运动的轨迹规划问题展开研究。为改进现有复杂运动轨迹中足端轨迹计算繁杂,轨迹连接位置或速度不连续等问题,从机器人动力学模型入手,改进机器人上下楼梯、上下斜坡、曲线行走和一步转向等运动轨迹规划方法,简化运动轨迹中的几何计算,改善步态衔接时的轨迹连续性。为改进复杂运动轨迹的运动稳定性与灵活性,基于混合微粒群进化算法,考虑运动稳定性与轨迹连续性构建了ZMP约束和动能约束,结合双足机器人运动学约束对复杂运动轨迹进行轨迹优化,并基于小线段时间最优速度规划算法实现速度规划,改善了复杂运动时的ZMP稳定裕度与行走轨迹的动态特性。实验表明该方法有效的降低了双足机器人上下楼梯与斜坡运动的摔倒几率,增大了转向步态的最大单步转向角度,整体提高了机器人复杂环境下的运动稳定性与灵活性。综上所述,本文围绕复杂环境下双足机器人运动规划控制与定位导航相关问题展开研究,提出了适用于倒地运动与复杂行走的轨迹优化方法与多传感器融合的定位与导航方法,解决了机器人倒地保护、复杂环境运动等关键技术问题,为双足机器人规模化推广和应用奠定基础。
迟明善[3]（2021）在《家用轮椅机械臂示教任务学习与轨迹自主生成方法研究》文中提出家用轮椅机械臂式助老助残机器人是一种为应对当今日益严峻的老龄化社会而为老年人和残疾人开发的服务机器人,可辅助用户完成各种日常家居任务,从而帮助用户即使在无看护的情况下也能独立自主地生活。该类机器人因其同时兼顾了轮椅的快速移动性以及机械臂的灵活操作性,极大地拓展了老年人和残疾人的活动空间,而格外受到广大用户的青睐。但老年人和残疾人受限于身体机能或认知方面的缺陷,导致灵活地操控这类机器人为自己服务成为一个难题。他们迫切希望机器人能自主提供“快捷易用”且“符合用户操作规划”的辅助帮助,并且自己仍掌握操控的主动权。因此,本文以满足老年人和残疾人的使用需求为出发点,研究面向日常家居任务的示教任务学习与轨迹自主生成方法,从而控制机器人自主地完成各种任务。在此研究基础上,本文还开发相应的机器人实验平台并开展典型的日常家居任务实验。成功获取日常家居任务的示教信息是开展基于示教的任务学习方法的前提条件。为此,本文在对日常家居任务分析的基础上,确定了亟需助老助残机器人辅助完成的典型家居任务及其完成动作序列;同时,针对以往获取的示教信息包含过多冗余操作或误操作的问题,本文提出基于关键点的示教信息记录方法来获取示教信息并设计专用的界面来降低操作的难度。此外,本文还从示教轨迹的质量和示教过程两个方面提出示教信息获取方法的评价指标并开展典型家居任务的对比实验。实验结果表明,与传统的示教信息直接记录法相比,本文提出的方法能显着降低用户的操作难度和精神负担,特别适合于完成复杂繁琐、多步骤的日常家居任务的示教。日常家居任务的运动轨迹往往因其动作复杂且繁琐而无法直接用一个运动策略来表示,这就需要对示教轨迹进行分割从而提取其中的基本动作。针对人工分割示教轨迹时面临的操作繁琐、费时且难以准确分割等问题,本文提出采用非参贝叶斯方法中的贝塔过程自回归隐式马尔科夫模型（BP-AR-HMM）来对家居任务的示教轨迹进行自动分割,具体为在对示教轨迹依次进行欧拉角突变处理、改进版递推平滑滤波处理、多条示教轨迹对齐处理和标准化处理的基础上,采用BP-AR-HMM算法对示教轨迹进行分割,从而提取轨迹中所含的基本动作并为后续的动作学习与泛化奠定基础;同时,本文还对分割获得的基本动作进行属性判断并建立该机器人的示教任务库。拿水杯实验的分割结果证明本文提出的示教轨迹自动分割方法的有效性与准确性。在新环境下再现示教任务是助老助残机器人能成功辅助老年人和残疾人完成各种日常家居任务的关键。为了使机器人能在新环境下生成符合用户操作习惯的任务完成轨迹,本文提出基于改进版动态运动基元与动态人工势场（改进版DMPs-DPF方法）的轨迹自主拼接生成方法,即对任务完成序列中的技巧性动作直接依据目标物体位置的改变进行坐标平移变换;而对其中的转移性动作,本文则采用改进版DMPs-DPF方法来进行学习表述并在新环境下进行泛化,同时还考虑泛化路径上存在各种不同形状、大小障碍物的情况;在上述处理的基础上,本文将泛化的转移性动作与平移的技巧性动作按示教动作次序进行拼接,从而生成新环境下示教任务的完整运动轨迹。在上述研究的基础上,本文搭建轮椅机械臂式助老助残机器人实验平台。该平台由JACO机械臂、Xtion摄像头、Express电动轮椅和笔记本电脑组成,可根据用户的指令读取指定任务的示教信息并借助视觉系统获取新环境下目标物体的位置信息,同时自动生成该任务的完整再现运动轨迹。基于该实验平台,本文开展“进餐”和“拿水杯”两个典型的日常家居任务的示教实验,对本文提出的示教任务学习与轨迹自主生成方法进行验证与评价。实验结果表明,该方法不仅可以辅助机器人快速完成各种日常家居任务,还能降低任务操作的难度并节省操作时间。相比于手动操作方式,该自主操作完成复杂的、多步骤的进餐任务能节省约45%的时间;即使是对于简单的拿水杯任务,该方式也能节省约10%的时间。这就说明自主操作方式适合于应用在家居环境中用于完成各种复杂、多步骤的家居任务。
李春江[4]（2021）在《外科手术手作业能力评估方法研究》文中研究说明
周红军[5]（2021）在《4UPS/RPS磨削并联机器人位姿空间及力解耦特性研究》文中提出
许海罡[6]（2021）在《可调柔性操作臂的机构设计及力学特性研究》文中提出
黄红捷[7]（2021）在《工业机械臂轻量化设计的研究》文中指出
蒋哲辉[8]（2021）在《攀援机器人机构设计与攀援运动力学分析及仿真》文中认为
高冠阳[9]（2021）在《欠驱动气动机械手的设计与研究》文中指出
顾盛明[10]（2021）在《风电塔筒轮式爬壁机器人设计与仿真分析》文中研究指明目前我国风电机组装机已达世界第一,且未来很长一段时间还将保持高速增长的趋势。随之而来是风电机组的定期维护工作量巨大这一难题,目前我国风机塔筒的维护工作主要采用人工作业,存在工作强度大、作业周期长、安全性风险高等问题。随着机器人技术的发展,采用爬壁机器人代替人工作业成为必然趋势。目前应用于风电塔筒维护的爬壁机器人主要采用永磁履带式设计,存在自重较大、吸附力不可控、转向困难等缺点。针对上述问题,本文的研究重点是减轻爬壁机器人自重,并提高其运动灵活性。本论文设计出一款基于永磁吸附的全方位移动轮式爬壁机器人,针对论文研究重点,选择合适的设计方案,完成整机三维设计和吸附装置设计工作,通过理论计算和仿真分析验证其合理性。爬壁机器人以风电机组塔筒为作业目标,自重20kg,额定载荷30kg,具有全方位移动能力,能够稳定吸附于壁面并灵活移动,主要解决履带式爬壁机器人自重大、灵活性低等问题,具体工作如下:（1）通过机器人功能需求分析,选择永磁吸附、轮式移动、电机驱动、差速转向等方案。完成转向运动性能分析、驱动电机选型计算,并与其他技术方案进行对比分析,最后使用三维设计软件建立了轮式爬壁机器人的三维模型。（2）分析了机器人静态和最大风力作用下的受力情况,得到机器人的稳定吸附条件,使用Ansoft软件设计了一种新型非接触式永磁吸附装置,保证了机器人在塔筒壁面上能够稳定运行,最后使用旋转升降装置调节吸附力大小,解决了机器人难以从壁面剥离的问题。（3）使用ADAMS软件对机器人进行运动学仿真,添加材料属性、约束关系以及驱动力,设定直线式和螺旋式两种爬升工况,分析了机器人在两种工况下的位移、速度、受力以及扭矩,验证了机器人的运动性能和稳定性。（4）利用有限元分析方法,对机器人的形变和应力进行分析,验证了机器人关键部位强度满足设计要求,并得到机器人的六阶模态振型和模态频率,指出机器人发生共振时的模态频率。
二、工业机器人手部的受力分析与设计计算（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、工业机器人手部的受力分析与设计计算（论文提纲范文）
（1）柔性制造生产线仿真设计与关键数据标定（论文提纲范文）
| 0 前言 |
| 1 机器人虚拟仿真生产线概述 |
| 2 虚拟仿真生产线关键部件设计 |
| 2.1 机器人TRP定义 |
| 2.2 机器人手部坐标系标定 |
| 2.3 工件坐标系标定 |
| 3 机床上下料站动态逻辑设计 |
| 4 离线编程规划与仿真 |
| 4.1 机床上下料轨迹规划 |
| 4.2 机器人TCP上下料加速度规划 |
| 4.3 机器人离线程序结构设计 |
| 4.4 机器人手部TCP轨迹跟踪 |
| 5 结论 |
（2）双足机器人复杂环境下定位、导航和规划（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 双足机器人国内外发展现状 |
| 1.1.1 双足机器人国外发展现状 |
| 1.1.2 双足机器人国内发展现状 |
| 1.1.3 中小型双足机器人平台发展现状 |
| 1.2 双足机器人步态规划及稳定性研究现状 |
| 1.2.1 双足机器人步态规划方法现状 |
| 1.2.2 双足机器人稳定性判断依据现状 |
| 1.3 双足机器人SLAM现状 |
| 1.4 双足机器人倒地运动规划研究现状 |
| 1.5 双足机器人复杂运动规划研究现状 |
| 1.6 本文主要研究内容和意义 |
| 1.6.1 研究的目的和意义 |
| 1.6.2 本领域科学问题 |
| 1.6.3 本文主要研究的内容 |
| 第2章 基于ZMP和倒立摆模型的双足机器人步态规划与控制方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 双足机器人运动学模型 |
| 2.3 双足机器人行走稳定性 |
| 2.3.1 基于零力矩点的稳定性判据 |
| 2.3.2 ZMP的测量 |
| 2.3.3 ZMP与机器人运动的关系 |
| 2.4 基于倒立摆模型的双足步态轨迹规划 |
| 2.4.1 线性倒立摆模型 |
| 2.4.2 着地相轨迹规划 |
| 2.4.3 摆动相轨迹规划 |
| 2.5 通用型双足步态反馈控制方法 |
| 2.6 全自主双足机器人系统 |
| 2.6.1 硬件系统 |
| 2.6.2 软件系统 |
| 2.6.3 机器人平台对比 |
| 2.7 双足机器人行走实验 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于多传感器融合的复杂环境下双足机器人定位和导航 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 双足机器人视觉定位与导航系统构架 |
| 3.2.1 双目视觉定位系统 |
| 3.2.2 基于ORB-SLAM的建图与定位 |
| 3.3 稠密地图转换与导航地图生成 |
| 3.3.1 构建稠密点云地图 |
| 3.3.2 地图存储与转换 |
| 3.3.3 构建全局二维导航地图 |
| 3.4 双足机器人导航路径与足迹序列生成 |
| 3.4.1 基于人工势场法的双足行走路径规划 |
| 3.4.2 导航路径柔顺与足迹序列生成 |
| 3.5 基于粒子滤波的IMU数据融合里程计 |
| 3.5.1 粒子滤波器设计 |
| 3.5.2 基于粒子滤波的里程计估计 |
| 3.6 基于TCN的多传感器融合里程计 |
| 3.6.1 基于EKF的IMU预测 |
| 3.6.2 IMU更新 |
| 3.6.3 基于数据融合的里程计更新 |
| 3.6.4 基于TCN的IMU噪声估计 |
| 3.7 双足机器人SLAM实验 |
| 3.7.1 双足机器人定位导航实验 |
| 3.7.2 双足机器人里程计实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于多目标优化的双足机器人倒地保护研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 倒地状态分析 |
| 4.2.1 双足机器人倒地ZMP判据 |
| 4.2.2 四阶倒立摆的运动方程 |
| 4.3 双足机器人倒地动力学分析 |
| 4.3.1 双足机器人倒地处理 |
| 4.3.2 倒地运动角动量分析 |
| 4.3.3 倒地运动关节力分析 |
| 4.4 双足机器人倒地优化约束条件 |
| 4.4.1 运动学约束 |
| 4.4.2 实际物理约束 |
| 4.5 双足机器人倒地保护轨迹多目标优化方法 |
| 4.5.1 双足机器人倒地优化分析 |
| 4.5.2 改进动态多目标优化算法 |
| 4.5.3 稳定性优化 |
| 4.5.4 角动量优化 |
| 4.6 双足机器人倒地保护实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于混合微粒群进化算法的双足机器人复杂运动轨迹规划 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双足机器人运动规划约束条件 |
| 5.3 双足机器人复杂运动轨迹规划 |
| 5.3.1 楼梯运动 |
| 5.3.2 上下斜坡运动 |
| 5.3.3 曲线行走运动 |
| 5.3.4 一步转向运动 |
| 5.4 基于微粒群算法的复杂运动轨迹优化 |
| 5.4.1 混合微粒群进化算法 |
| 5.4.2 复杂运动轨迹优化算法 |
| 5.4.3 算法对比实验 |
| 5.5 基于小线段时间最优速度规划算法 |
| 5.5.1 基于可达性分析的时间最优速度规划 |
| 5.5.2 基于可达性分析的时间最优问题算法 |
| 5.5.3 分段时间最优速度规划算法 |
| 5.5.4 时间最优速度规划算法仿真与实验 |
| 5.6 双足机器人复杂运动实验 |
| 5.6.1 走楼梯实验 |
| 5.6.2 走斜坡实验 |
| 5.6.3 一步转向实验 |
| 5.6.4 复杂运动综合仿真实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）家用轮椅机械臂示教任务学习与轨迹自主生成方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 家用轮椅机械臂式助老助残机器人研究现状 |
| 1.2.1 家用轮椅机械臂国外研究现状 |
| 1.2.2 家用轮椅机械臂国内研究现状 |
| 1.3 机器人示教编程方法研究现状 |
| 1.3.1 示教轨迹自动分割方法的研究现状 |
| 1.3.2 技能学习与轨迹自主生成方法的研究现状 |
| 1.4 目前研究存在的问题 |
| 1.5 课题来源与本文主要研究内容 |
| 1.5.1 课题来源 |
| 1.5.2 本文主要研究内容 |
| 第2章 日常家居任务的示教与信息获取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 日常家居任务的分析 |
| 2.2.1 日常家居任务的确定与分类 |
| 2.2.2 日常家居任务的分析 |
| 2.3 日常家居任务的示教 |
| 2.3.1 助老助残机器人机械臂的介绍 |
| 2.3.2 机械臂示教方式的选取 |
| 2.3.3 基于关键点的示教信息记录方法 |
| 2.3.4 机械臂示教界面的设计 |
| 2.4 示教信息获取方法的评价 |
| 2.4.1 示教轨迹的评价 |
| 2.4.2 示教过程的评价 |
| 2.5 实验研究与分析 |
| 2.5.1 实验任务描述 |
| 2.5.2 实验结果及分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于非参贝叶斯方法的示教轨迹分割 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关符号的规定 |
| 3.3 示教轨迹的预处理 |
| 3.3.1 示教轨迹欧拉角突变的处理 |
| 3.3.2 示教轨迹的滤波处理 |
| 3.3.3 多条示教轨迹的对齐处理 |
| 3.3.4 示教轨迹的标准化处理 |
| 3.4 基于BP-AR-HMM算法的示教轨迹分割 |
| 3.4.1 家居任务示教轨迹分割方法的分析 |
| 3.4.2 BP-AR-HMM时间序列分割算法 |
| 3.4.3 后验分布参数的计算 |
| 3.5 助老助残机器人示教任务库的建立 |
| 3.5.1 基本动作属性的确定 |
| 3.5.2 示教任务库的建立 |
| 3.6 实验研究与分析 |
| 3.6.1 示教轨迹的获取 |
| 3.6.2 示教轨迹的预处理 |
| 3.6.3 示教轨迹的分割结果与分析 |
| 3.6.4 分割精度的评价 |
| 3.6.5 与原始BP-AR-HMM算法分割效果的对比 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 面向家居环境的轨迹自主拼接生成方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 改进版DMPs示教动作学习再现方法 |
| 4.2.1 动态运动基元理论 |
| 4.2.2 DMPs的学习和泛化过程 |
| 4.3 基于改进版DMPs-DPF方法的转移性动作轨迹生成方法 |
| 4.3.1 改进版DMPs-DPF方法 |
| 4.3.2 避障耦合项的设计 |
| 4.4 改进版DMPs-DPF方法的稳定性分析 |
| 4.5 任务再现轨迹的拼接 |
| 4.6 实验研究与分析 |
| 4.6.1 转移性动作示教轨迹的获取 |
| 4.6.2 无障碍物时拿水杯任务再现实验 |
| 4.6.3 存在小型障碍物时拿水杯任务再现实验 |
| 4.6.4 存在大型障碍物时拿水杯任务再现实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 轮椅机械臂式助老助残机器人实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台的搭建 |
| 5.2.1 实验平台的硬件结构 |
| 5.2.2 助老助残机器人实验平台的视觉系统 |
| 5.2.3 助老助残机器人实验平台的软件系统 |
| 5.3 日常家居任务的实验研究与分析 |
| 5.3.1 进餐实验 |
| 5.3.2 拿水杯实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）风电塔筒轮式爬壁机器人设计与仿真分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外爬壁机器人研究进展 |
| 1.2.1 爬壁机器人国外研究进展 |
| 1.2.2 爬壁机器人国内研究进展 |
| 1.3 课题主要结构与研究内容 |
| 1.4 本文技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 爬壁机器人方案与三维设计 |
| 2.1 风力发电塔筒爬壁机器人技术要求 |
| 2.1.1 爬壁机器人工况分析 |
| 2.1.2 爬壁机器人主要技术要求 |
| 2.2 爬壁机器人方案设计 |
| 2.2.1 吸附方案设计 |
| 2.2.2 移动方案设计 |
| 2.2.3 驱动机构方案设计 |
| 2.2.4 转向方案设计 |
| 2.3 爬壁机器人转向运动性能分析 |
| 2.4 爬壁机器人驱动电机选型 |
| 2.5 爬壁机器人技术方案的特点 |
| 2.6 爬壁机器人的三维设计 |
| 2.6.1 软件介绍及建模思路 |
| 2.6.2 爬壁机器人零部件模型的建立 |
| 2.6.3 爬壁机器人零部件装配 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 爬壁机器人受力分析与永磁吸附装置设计 |
| 3.1 爬壁机器人稳定性分析 |
| 3.1.1 爬壁机器人沿壁面滑移工况 |
| 3.1.2 爬壁机器人纵向倾覆工况 |
| 3.2 爬壁机器人运动状态受力分析 |
| 3.3 爬壁机器人越障性能分析 |
| 3.4 基于Ansoft-Maxwell的磁场仿真 |
| 3.4.1 静态磁场数学模型 |
| 3.4.2 磁吸附力计算 |
| 3.4.3 基于Ansoft-Maxwell的磁场仿真 |
| 3.5 永磁体结构分析 |
| 3.5.1 永磁体单元结构设计 |
| 3.5.2 永磁阵列参数分析 |
| 3.5.3 永磁阵列结构参数优化 |
| 3.6 永磁体旋转升降装置 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 爬壁机器人动力学仿真分析 |
| 4.1 爬壁机器人车架-轮胎-塔壁之间振动及稳定性特性研究 |
| 4.1.1 车架-轮胎-塔壁动力学建模及解法分析 |
| 4.1.2 车架-轮胎-塔壁振动特性结果分析 |
| 4.2 多体动力学理论基础 |
| 4.3 多体动力学算法原理 |
| 4.4 多体动力学建模仿真及虚拟样机技术介绍 |
| 4.4.1 虚拟样机技术介绍 |
| 4.4.2 模型的导入及材料属性添加 |
| 4.4.3 爬壁机器人约束关系以及接触力设置 |
| 4.4.4 爬壁机器人驱动及载荷施加 |
| 4.5 爬壁机器人动力学仿真结果分析 |
| 4.5.1 爬壁机器人质心运动分析 |
| 4.5.2 爬壁机器人速度运动分析 |
| 4.5.3 爬壁机器人受力分析 |
| 4.5.4 爬壁机器人驱动电机扭矩分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 爬壁机器人有限元分析 |
| 5.1 爬壁机器人有限元分析思路及相关介绍 |
| 5.1.1 有限元分析思路 |
| 5.1.2 有限元分析步骤 |
| 5.1.3 ANSYS有限元软件简介 |
| 5.2 爬壁机器人有限元模型建立 |
| 5.2.1 爬壁机器人模型的简化 |
| 5.2.2 单位设置 |
| 5.2.3 材料属性 |
| 5.2.4 单元类型及网格划分 |
| 5.2.5 边界条件及载荷施加 |
| 5.2.6 强度评价指标 |
| 5.3 爬壁机器人有限元结果分析 |
| 5.3.1 形变分析结果 |
| 5.3.2 应力分析结果 |
| 5.4 爬壁机器人动力学分析 |
| 5.4.1 动力学分析理论及原理 |
| 5.4.2 动力学分析结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
四、工业机器人手部的受力分析与设计计算（论文参考文献）
- [1]柔性制造生产线仿真设计与关键数据标定[J]. 郝建豹,蔡文贤. 机床与液压, 2021(15)
- [2]双足机器人复杂环境下定位、导航和规划[D]. 常琳. 哈尔滨工业大学, 2021
- [3]家用轮椅机械臂示教任务学习与轨迹自主生成方法研究[D]. 迟明善. 哈尔滨工业大学, 2021
- [4]外科手术手作业能力评估方法研究[D]. 李春江. 哈尔滨工业大学, 2021
- [5]4UPS/RPS磨削并联机器人位姿空间及力解耦特性研究[D]. 周红军. 湖北工业大学, 2021
- [6]可调柔性操作臂的机构设计及力学特性研究[D]. 许海罡. 哈尔滨工业大学, 2021
- [7]工业机械臂轻量化设计的研究[D]. 黄红捷. 哈尔滨工业大学, 2021
- [8]攀援机器人机构设计与攀援运动力学分析及仿真[D]. 蒋哲辉. 哈尔滨工业大学, 2021
- [9]欠驱动气动机械手的设计与研究[D]. 高冠阳. 华北水利水电大学, 2021
- [10]风电塔筒轮式爬壁机器人设计与仿真分析[D]. 顾盛明. 西安理工大学, 2021(01)