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基于近似模型的重载仿生腿多目标优化 被引量:2
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作者 陈伟 谭旭瑞 +1 位作者 杨阔 刘昕晖 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期80-89,共10页
针对大型六足机器人在运动过程中腿部刚度不足和振动的问题,提出一种基于近似模型的多目标综合优化方法.建立有限元模型,分析各类复杂工况下腿部结构强度、刚度和模态频率等性能,确定仿生腿的优化空间.对仿生腿静态及动态性能建立参数... 针对大型六足机器人在运动过程中腿部刚度不足和振动的问题,提出一种基于近似模型的多目标综合优化方法.建立有限元模型,分析各类复杂工况下腿部结构强度、刚度和模态频率等性能,确定仿生腿的优化空间.对仿生腿静态及动态性能建立参数化模型,定义相应的设计变量,采用优化拉丁超立方方法分别对仿生腿基节、大腿和小腿模块进行试验设计,获取初始样本点,拟合各模块响应面模型、克里格模型和径向基函数神经网络模型,通过误差分析选定精度最高的近似模型,并联合第二代非支配排序遗传算法,以静态刚度、质量和首阶固有频率为目标,约束最大应力,对仿生腿进行优化设计,对优化后的结果进行分析验证.结果表明,重载仿生腿经所述方法优化后,在满足结构强度的前提下,平地工况最大变形下降9.73%,斜坡工况最大变形下降9.46%,首阶固有频率提升3.45%,仿生腿总体质量下降8.63%. 展开更多
关键词 优化设计 结构轻量化 参数化 近似模型 重载仿生
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