التصميم الأمثل لمعلمات آلية hexapod للسكتة الدماغية الكبيرة مرنة المعرفة1

خلاصة:

يعتمد أداء آلية hexapod مرنة كبيرة السكتة الدماغية على أداء المفصلات المرنة. مع زيادة السكتة الدماغية ، تتناقص تصلب المحور خارج المحور ، مما يؤدي إلى انخفاض الاستقرار الثابت والدقة. تناقش هذه الورقة حل الحركية العكسية لآلية hexapod ، بما في ذلك تمدد وطول تقلص كل فرع وزاوية الدوران لكل مفصل. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يستكشف تحسين المعلمات لآلية Hexapod المفصلية ذات السكتة الدماغية الكبيرة. الهدف من ذلك هو تقليل متطلبات السكتة الدماغية لكل مفصل مع الاستمرار في تلبية متطلبات مساحة الحركة للمنصة المتحركة.

تستخدم الأنظمة البصرية على نطاق واسع في مجالات الهندسة الدقيقة مثل المجهر ، وإنتاج أشباه الموصلات ، واستكشاف الفضاء. يعد وضع الدقة الدقيقة للمكونات البصرية أمرًا ضروريًا للحفاظ على الدقة البصرية. توفر آلية hexapod تحديدًا دقيقًا للمكونات البصرية التقليدية باستخدام مفصلات مرنة كأزواج حركية. هذه المفصلات لها بنية بسيطة ، لا احتكاك ، ودقة عالية. ومع ذلك ، فإن الروبوتات المتوازية التقليدية المرنة تمامًا لها مساحات عمل محدودة ، عادة في نطاق Micron المكعب. لتحقيق السكتات الدماغية الأكبر ، يمكن استخدام آلية حركية على مرحلتين. هذا النهج يزيد من تعقيد النظام والتكلفة. تركز هذه الورقة على تحسين تصميم المعلمات لآلية Hexapod ذات السكتة الدماغية الكبيرة ، مع تطبيق محدد على تحديد المواقع الدقيقة للمكونات البصرية.

1. حركية الحل العكسي:

تنشئ الورقة نموذج جسم زائفة من آلية السداسي المفصلية المرنة. يُفترض أن المفصل المرن بين الدعامة والمنصة المتحركة هو مفصل كروي مع صلابة الدوران ، في حين يُفترض أن المفصلة المرنة بين الدعامة والمنصة الثابتة بمثابة مفصلات عالمية. يتضمن الحل العكسي الحركي تحديد زاوية الدوران للمفصلات المرنة. يتم ذلك عن طريق حساب مصفوفة الدوران لكل مفصل وحل زوايا دوران المفصل. والنتيجة هي مجموعة من الحلول العكسية للمفاصل الخمسة لكل سلسلة فرع.

2. hexapod معلمة تحسين:

تقترح الورقة تصميم تحسين المعلمة لآلية hexapod. الهدف هو تقليل الحد الأقصى للتشوه لجميع المفصلات المرنة أثناء تلبية متطلبات مساحة العمل. تتضمن معلمات التصميم نصف قطر الدوائر حيث يتم توصيل المفصلات المرنة ، والزاوية بين الخطوط التي تربط نقاط معينة ، والارتفاع بين المنصات الثابتة والمتحركة. يتم إجراء التحسين من خلال إيجاد الحد الأدنى لمجموع الزاوية القصوى وحركة المفصلات المرنة تحت مجموعات معلمات مختلفة. تبين النتائج أن معلمات التصميم يمكن تصنيفها إلى ثلاث فئات: التحسين الموجهة نحو الدوران ، والموجه الخطي والشامل.

في الختام ، تقدم هذه الورقة تصميمًا مثاليًا لتحسين المعلمة لآلية Hinge hexapod ذات السكتة الدماغية الكبيرة. يتم تحليل حل الحركية العكسية ، ويتم تحسين معلمات آلية hexapod لتقليل تشوه المفصلات المرنة مع تلبية متطلبات مساحة العمل. توضح النتائج أهمية النظر في كل من الدوران والتوسع في التصميم ، وتسليط الضوء على الحاجة إلى التحسين الشامل. توفر النتائج رؤى قيمة لتصميم وتحسين آليات hexapod في التطبيقات التي تتطلب حركات كبيرة السكتة الدماغية.