机器人施釉轨迹优化仿真技术研究
发布时间：2022-12-05 18:12
施釉机器人在陶瓷卫浴行业的应用,极大的提高了陶瓷卫浴的生产效率。随着人们对陶瓷釉面质量要求的提高,对施釉机器人性能的要求也越来越高。对机器人施釉轨迹的优化是提高陶瓷釉面质量的主要手段,研究主要从优化数学模型和轨迹优化算法两方面实现了对机器人施釉轨迹的优化仿真,主要内容如下:1)通过分析现有的厚度积累速率模型,根据实际的喷枪图样以椭圆双β模型为基础进行涂层累积速率模型的研究,由单条路径在平面上的釉层厚度分布规律,通过MATLAB计算两条相邻轨迹重叠部分的釉层厚度数学模型。2)工件表面模型与釉料积累速率模型的建立和选择是进行施釉轨迹优化的重要组成部分。工件表面模型的建立涉及点云数据处理,对点云数据进行分片以减小运算量、提高数据处理速度,通过对扫描所得的点云数据进行分布去噪、特征点提取精简、平滑和对齐等处理,得到适合进行施釉轨迹优化仿真的模型。3)轨迹优化的目的是得到厚度均匀分布的釉层,相邻两条施釉路径间的釉料重叠部分影响釉层的均匀性,用改进的遗传算法和最小二乘法对重叠距离进行计算和优化,求解出理想的喷涂间距。根据工件模型的法矢信息确定喷枪的位置和角度,在假设喷涂高度,喷枪走速恒定的前提下,...
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
引言
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 施釉机器人轨迹优化国内外研究现状
1.3 机器人技术在陶瓷施釉中的应用
1.3.1 施釉方式分类
1.3.2 施釉机器人的发展现状
1.3.3 离线编程在机器人施釉轨迹优化中的应用
1.4 主要研究内容和研究方案
第2章 机器人施釉模型的建立
2.1 建立工件表面模型
2.1.1 工件表面模型分类
2.1.2 工件表面数据的获取
2.2 喷枪釉料生长速率的数学模型
2.2.1 无限范围模型
2.2.2 有限范围模型
2.2.3 高斯模型
2.3 涂层厚度数学模型的建立
2.3.1 平面釉料堆积速率模型
2.3.2 曲面釉料堆积速率模型
2.4 本章小结
第3章 点云数据处理与分片研究
3.1 点云数据
3.2 点云数据预处理
3.2.1 点云数据去噪
3.2.2 点云数据精简
3.2.3 点云数据对齐
3.2.4 点云数据平滑
3.3 点云数据分片处理
3.4 本章小结
第4章 机器人施釉轨迹优化与仿真计算
4.1 实验曲面模型
4.2 施釉路径规划
4.2.1 喷涂间距的确定
4.2.2 基于MATLAB的重叠轨迹优化实例
4.3 施釉轨迹优化算法
4.3.1 遗传算法求最优解
4.3.2 改进遗传算法的优化过程
4.4 施釉轨迹优化仿真
4.4.1 施釉曲面数据采集
4.4.2 施釉曲面处理
4.4.3 验证实验模型正确性
4.4.4 曲面施釉优化仿真
4.5 本章小结
第5章 机器人施釉轨迹优化仿真实验
5.1 建立工件模型
5.2 喷涂仿真实验
5.3 本章小结
结论
参考文献
致谢
导师简介
作者简介
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]机器人产品加工目标路径优化设计研究[J]. 史世铭,杨煜俊. 机械工程与自动化. 2017(05)
[2]北汽涂装厂里的ABB机器人[J]. 自动化博览. 2016(06)
[3]基于改进隶属云模型蚁群算法的喷涂机器人喷枪轨迹组合优化[J]. 李翠明,龚俊,牛万才,王翀. 上海交通大学学报. 2015(03)
[4]任意曲面的热喷涂机器人路径研究与开发[J]. 王益斌,郭学平. 邵阳学院学报(自然科学版). 2015(01)
[5]基于遗传算法及BP网络的主轴热误差建模[J]. 马驰,杨军,梅雪松,赵亮,王新孟. 计算机集成制造系统. 2015(10)
[6]基于形态学的散乱点云轮廓特征线提取[J]. 程效军,方芳. 同济大学学报(自然科学版). 2014(11)
[7]陶瓷施釉机器人及其研究进展[J]. 羡浩博,虞澎澎. 江苏陶瓷. 2014(05)
[8]产品设计中逆向工程技术应用研究[J]. 孙文涛,董斌. 包装工程. 2014(12)
[9]用于空间内曲面喷涂的冗余度机器人轨迹规划方法[J]. 邵君奕,张传清,陈雁,陈恳. 清华大学学报(自然科学版). 2014(06)
[10]飞机表面自动喷涂机器人系统与喷涂作业规划[J]. 缪东晶,吴聊,徐静,陈恳,谢颖,刘志. 吉林大学学报(工学版). 2015(02)
博士论文
[1]喷涂机器人轨迹优化关键技术研究[D]. 陈伟.江苏大学 2013
硕士论文
[1]喷涂机器人工作站的研究与实现[D]. 曹仁俊.安徽工程大学 2019
[2]机器人施釉示教仿真关键技术研究[D]. 徐帅.华北理工大学 2019
[3]机器人施釉示教仿真技术研究[D]. 魏来.华北理工大学 2018
[4]机器人等离子切割离线编程技术[D]. 姜蓓.上海交通大学 2008
本文编号：3710108
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
引言
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 施釉机器人轨迹优化国内外研究现状
1.3 机器人技术在陶瓷施釉中的应用
1.3.1 施釉方式分类
1.3.2 施釉机器人的发展现状
1.3.3 离线编程在机器人施釉轨迹优化中的应用
1.4 主要研究内容和研究方案
第2章 机器人施釉模型的建立
2.1 建立工件表面模型
2.1.1 工件表面模型分类
2.1.2 工件表面数据的获取
2.2 喷枪釉料生长速率的数学模型
2.2.1 无限范围模型
2.2.2 有限范围模型
2.2.3 高斯模型
2.3 涂层厚度数学模型的建立
2.3.1 平面釉料堆积速率模型
2.3.2 曲面釉料堆积速率模型
2.4 本章小结
第3章 点云数据处理与分片研究
3.1 点云数据
3.2 点云数据预处理
3.2.1 点云数据去噪
3.2.2 点云数据精简
3.2.3 点云数据对齐
3.2.4 点云数据平滑
3.3 点云数据分片处理
3.4 本章小结
第4章 机器人施釉轨迹优化与仿真计算
4.1 实验曲面模型
4.2 施釉路径规划
4.2.1 喷涂间距的确定
4.2.2 基于MATLAB的重叠轨迹优化实例
4.3 施釉轨迹优化算法
4.3.1 遗传算法求最优解
4.3.2 改进遗传算法的优化过程
4.4 施釉轨迹优化仿真
4.4.1 施釉曲面数据采集
4.4.2 施釉曲面处理
4.4.3 验证实验模型正确性
4.4.4 曲面施釉优化仿真
4.5 本章小结
第5章 机器人施釉轨迹优化仿真实验
5.1 建立工件模型
5.2 喷涂仿真实验
5.3 本章小结
结论
参考文献
致谢
导师简介
作者简介
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]机器人产品加工目标路径优化设计研究[J]. 史世铭,杨煜俊. 机械工程与自动化. 2017(05)
[2]北汽涂装厂里的ABB机器人[J]. 自动化博览. 2016(06)
[3]基于改进隶属云模型蚁群算法的喷涂机器人喷枪轨迹组合优化[J]. 李翠明,龚俊,牛万才,王翀. 上海交通大学学报. 2015(03)
[4]任意曲面的热喷涂机器人路径研究与开发[J]. 王益斌,郭学平. 邵阳学院学报(自然科学版). 2015(01)
[5]基于遗传算法及BP网络的主轴热误差建模[J]. 马驰,杨军,梅雪松,赵亮,王新孟. 计算机集成制造系统. 2015(10)
[6]基于形态学的散乱点云轮廓特征线提取[J]. 程效军,方芳. 同济大学学报(自然科学版). 2014(11)
[7]陶瓷施釉机器人及其研究进展[J]. 羡浩博,虞澎澎. 江苏陶瓷. 2014(05)
[8]产品设计中逆向工程技术应用研究[J]. 孙文涛,董斌. 包装工程. 2014(12)
[9]用于空间内曲面喷涂的冗余度机器人轨迹规划方法[J]. 邵君奕,张传清,陈雁,陈恳. 清华大学学报(自然科学版). 2014(06)
[10]飞机表面自动喷涂机器人系统与喷涂作业规划[J]. 缪东晶,吴聊,徐静,陈恳,谢颖,刘志. 吉林大学学报(工学版). 2015(02)
博士论文
[1]喷涂机器人轨迹优化关键技术研究[D]. 陈伟.江苏大学 2013
硕士论文
[1]喷涂机器人工作站的研究与实现[D]. 曹仁俊.安徽工程大学 2019
[2]机器人施釉示教仿真关键技术研究[D]. 徐帅.华北理工大学 2019
[3]机器人施釉示教仿真技术研究[D]. 魏来.华北理工大学 2018
[4]机器人等离子切割离线编程技术[D]. 姜蓓.上海交通大学 2008
本文编号：3710108
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