面向球面的喷涂机器人经线喷涂轨迹优化

针对复杂自由曲面喷涂轨迹优化中出现的球面喷涂轨迹优化问题,根据喷涂实验得到了涂层生长速率模型,基于曲面上用测地线规划喷枪轨迹的优点,采用球面上的经线规划球面的喷枪轨迹,基于经线规划喷枪轨迹的特点,我们运用改变喷枪喷射高度的方法来保证涂层的均匀性,根据许用喷射高度范围,运用bounding-box法对球面进行分片规划处理,并给出了喷枪轨迹的生成方法,重点讨论了每片上的涂层厚度计算方法和相关参数的优化问题,最后通过仿真实验证明该方法可有效地保证涂层的均匀性,并给出了喷枪速率与轨迹间距及喷炬半径的关系.     

空间内表面喷涂的9轴机器人系统轨迹规划方法

针对复杂空间内表面的喷涂作业问题,提出了一种适用于9轴机器人系统的喷枪轨迹规划方法。为实现工件内表面的自动化喷涂作业,在6轴工业机器人基础上引入3轴转台形成9轴机器人喷涂系统。为解决在该系统下如何生成3轴转台与机器人联动的喷枪轨迹这一难点问题,基于机器人离线编程软件进行了二次开发;并以涂层厚度方差最小为目标,给出了确定喷枪轨迹间距这一影响喷涂效果关键参数的方法。将上述轨迹规划方法应用于尾筒型工件,针对工件内表面的几何特征对喷涂高度和喷枪速率进行了优化。仿真结果表明工件内表面涂层厚度和均匀度均能满足要求,说明所提出的喷枪轨迹规划和优化方法是合理的。     

基于椭圆双β模型的球面喷涂轨迹优化

针对全球面的喷涂问题,以椭圆双β分布模型为基础,研究了将平面椭圆双β分布模型映射到球面的方法,并得到了球面的喷涂模型。设计了一种基于球面纬线的喷涂轨迹,以确保喷枪在同一纬度进行喷涂时的喷涂参数保持不变。建立以喷涂时间最短为优化目标,涂层厚度为约束条件的优化函数,采用遗传算法优化了喷枪速度、喷涂高度和相邻轨迹间距等喷涂参数。并对相应的球面喷涂进行了仿真,结果表明采用此方法优化后,球面涂层厚度可以得到有效控制。     

倾角喷涂轨迹优化方法研究

为解决内外犄角曲面喷涂时的犄角处涂层不均匀和涂料浪费问题,基于已有的喷枪模型,提出运用微分几何面积放大定理建立考虑喷枪倾角因素喷涂模型的方法,基于此模型给出了倾角喷涂三种情况下的喷枪轨迹优化目标函数,并运用黄金分割法进行求解,为倾角喷涂模型在喷涂轨迹优化中的应用提供了理论基础。仿真实验表明,喷枪倾角喷涂的建模方法有效;倾角喷涂轨迹优化方法可行,且涂层的均匀度受到喷枪倾角大小和方向的影响。     

倾角约束下的机器人喷涂效率优化方法研究

喷涂机器人在对工件进行喷涂加工时,常常会受到工作空间和障碍物干涉的限制,导致喷枪无法保持垂直于工件表面的姿态进行喷涂,因此建立了一种以描述喷枪姿态的RPY角为变量的倾角喷涂模型,并提出了涂层厚度约束条件下以喷涂效率为目标的喷涂轨迹优化方法。首先,用种子曲线法生成待加工面上的喷涂轨迹,以涂层厚度均匀性为优化目标,对喷涂轨迹上喷枪的RPY角进行优化,然后以最小涂层厚度为约束,在满足涂层要求的情况下对喷枪的移动速度进行优化,以提高喷涂效率。仿真实验验证了该优化方法的有效性。     

面向复杂曲面的喷涂机器人喷枪路径的规划

根据试验数据给出了涂层生长速率模型,将自由曲面通过拓扑关系生成若干个平面片,在每一片上进行喷枪速率及轨迹间距的优化,基于面片交界处喷枪轨迹为PA-PA时涂层厚度均匀性较好的原则,根据面片的边界几何特征对喷枪路径进行了规划,提出了用变偏距的方法优化Z型路径模式,该方法通过选择两轨迹间的偏距极值及始末轨迹的长度来确定每相邻轨迹间的偏角来达到变偏距的目的,给出了其中参数的计算方法和优化算法。最后通过实例验证了该算法对Z型路径模式的优化具有一定的可行性。     

面向直纹曲面的喷涂机器人喷枪轨迹优化

针对复杂曲面中直纹曲面的喷涂机器人喷枪轨迹优化问题,由实验数据得到平面上的喷枪2D模型,推导得出圆弧面上的喷枪3D模型;提出通过最小二乘圆弧逼近直纹曲面的思想,将直纹曲面分成若干圆弧面片的组合,直纹曲面上的喷涂轨迹优化问题可近似看作圆弧面来处理,并在每个圆弧面片上建立喷枪轨迹优化目标函数;讨论了两圆弧面片交界处的涂层厚度计算方法及喷枪轨迹优化问题。仿真实验验证了分片算法及数学模型的有效性,证明该喷枪轨迹优化方法与传统方法相比,可有效地提高曲率较大曲面的涂层均匀性,且在保证喷涂精度的前提下,有效地减少分片数。     

基于改进OMP算法的喷涂机器人轨迹规划研究

为实现CAD模型未知情况下的喷涂机器人自动轨迹规划,提出了一种基于工件三维点云直接生成喷涂轨迹的方法,并使用改进的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法进行轨迹优化.首先,将理想涂层厚度函数视作原始信号,通过引入信赖域反射算法解决了投影系数的约束问题,应用OMP算法进行涂层厚度重建,并求出每条喷涂轨迹的位置和喷枪速率.然后,对预处理后的点云模型应用轨迹生成算法得到工件表面的喷涂轨迹,通过坐标变换和姿态解算生成机器人喷涂轨迹.最后,对扫描获取的待喷涂曲面使用上述方法进行仿真.仿真结果显示,重建涂层厚度误差为4.28％,满足均匀性要求,喷涂时间显著缩短,表明所提出的轨迹规划和优化方法是可行的.     

不规则平面边界约束喷涂轨迹参数优化

针对不规则平面边界约束喷涂的涂膜均匀性优化问题,提出了一种考虑喷涂倾角的多变量喷涂参数优化方法。基于建立的考虑喷枪喷涂高度和喷涂倾角为变量的静态喷涂模型,采用积分法建立喷枪沿圆弧轨迹动态喷涂的涂膜厚度分布模型,通过分析喷涂轨迹测地曲率引起涂膜分布不均匀的原因,给出涂膜均匀性的变倾角修正方法,最后建立考虑喷涂倾角的多变量喷涂参数优化模型改善边界约束喷涂后的涂膜均匀性,并采用模式搜索法进行求解。以某汽车引擎盖为例,通过在Robotstudio中和MATLAB中做仿真验证所提优化方法的有效性和可行性。     

面向圆形弯管的喷涂机器人喷枪参数优化

针对喷涂机器人喷涂圆形弯管内壁时的涂层均匀性问题,提出了一种喷枪参数的优化方法。基于椭圆双β分布喷枪数学模型,采用钣金展开原理对圆形弯管处进行面片划分,进而推导得到面片宽度的变化规律,提出机器人喷涂圆形弯管时喷枪移动速度应与面片的宽度保持一定的反比例关系,在此基础上根据涂层厚度叠加原理对相邻喷枪轨迹间的距离进行优化,最后利用流量守恒原理和数值仿真实验验证了分片算法的可行性。数值仿真结果表明,该喷枪参数优化方法能够保证涂层厚度偏差在10%以内,与传统方法相比可以显著提高圆形弯管内壁涂层厚度的均匀性。     

基于MATLAB的喷涂轨迹重叠率优化

用高速静电旋杯式喷涂系统进行喷涂时,涂料雾化后的微粒在工件表面上形成的沉积模型具有多种形状。在详细分析多种涂料沉积模型的基础上,对β型沉积分布模型函数进行充分研究,推导出包含涂料漆流底面半径R、调整系数K,喷枪移动速度v及喷涂流量Q0等主要参数在内的平面喷涂的涂层沉积厚度方程;基于该涂层趁机厚度方程,用MATLAB语言编写程序对两条相邻喷涂轨迹之间的重叠距离进行优化,并得出优化结果,为喷漆机器人轨迹规划设计奠定了基础。     

喷涂机器人的喷枪轨迹优化设计与实验

针对工件上涂层厚度均匀性与喷涂时间相互制约的问题,提出一种曲面上喷涂机器人喷枪轨迹优化设计方法。首先根据复杂曲面的几何特性,对曲面进行分片处理,求解每个曲面片上的喷涂速度和涂层重叠区域宽度的最优值;再利用无方向的连接图表示曲面上的喷枪轨迹优化组合问题,采用改进的粒子群算法进行求解。仿真和喷涂实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

等离子熔射制模过程中皮膜温度场实验研究

开展了等离子熔射制模过程中环行向外、环行向内两种熔射路径的皮膜温度场的实验研究，得出前者的温度低于后者的实验结果，该实验结果与模拟结果一致；对三维汽车覆盖件基体等离子熔射过程中的温度分布规律进行探讨，得到三维熔射基体不同形状特征处的温度分布规律，从而为建立合理的熔射制模工艺提供了依据。     

喷漆机器人喷漆工艺分析及优化研究

根据现今汽车行业的质量标准,分析了汽车喷涂工艺过程中的实际工作条件,建立带约束条件的多目标优化问题的数学模型,并选取用时最短和漆膜厚度方差最小为目标函数,利用非劣排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的优化方法,得到pareto最优解集。结果表明该优化算法能有效地解决多目标非线性约束优化问题。     

两类喷枪最优轨迹规划的比较

研究了喷漆机器人喷枪最优轨迹的规划,该规划的目的是确定一条使得工件表面涂层厚度差异达到最小的喷枪最优轨迹。文中首先对喷枪最优轨迹规划问题建立了数学模型,然后确定了具体的算法,针对两类不同的漆膜生长速率函数,对正方形平板工件表面进行了仿真,得出了优化仿真结果,论证了两类方法的可行性,并对两类仿真结果进行比较。     

喷涂机器人静电旋杯的新模型

旋杯的累积速率模型以及涂料投射模型是喷涂机器人离线编程轨迹规划的重要基础。针对累积速率模型,建立了一种新的模型--双偏置β模型,该模型既能表示满月形模型,也能表示局部非对称的圆环形模型。在此基础上,分析了新模型的匀速喷涂厚度模型,为离线编程的轨迹规划做准备;针对涂料投射模型,推导出了涂料投射模型为任意函数模型时,工件曲面上某点累积速率与基准面上对应点累积速率的关系,并结合实验数据构建了基于正态分布的曲线投射模型。经证明,此模型更符合实际情况。     

基于ADAMS的三自由度平动并联打磨机构的轨迹规划与仿真

为了完成对悬锤工件表面毛刺的打磨任务,提出了并联打磨机构的轨迹规划与插补算法。首先,基于一种新型三自由度并联打磨机构的运动学逆解,即如何控制支链驱动关节来实现期望的运动轨迹,进而确定了动平台几何中心点按预期轨迹运动时应在滑块驱动关节上设定的运动驱动函数规律。其次,借助Pro/E创建该机构的装配模型,通过ADAMS虚拟样机技术验证了轨迹规划的可行性、正确性。     

Automated tool trajectory planning of industrial robots for painting composite surfaces

Automatic trajectory generation for spray painting is highly desirable for today’s automotive manufacturing. Generating paint gun trajectories for free-form surfaces to satisfy paint thickness requirements is still highly challenging due to the complex geometry of free-form surfaces. In this paper, a CAD-guided paint gun trajectory generation system for free-form surfaces has been developed. The system utilizes the CAD information of a free-form surface and a paint gun model to automatically generate a paint gun trajectory to satisfy the paint thickness requirements. Complex surfaces are divided into patches to satisfy the constraints. A trajectory integration algorithm is developed to integrate the trajectories of the patches. The paint thickness deviation from the required paint thickness is optimized by modifying the paint gun velocity. A paint thickness verification method is also developed to verify the generated trajectories. The results of simulations have shown that the trajectory generation system achieves satisfactory performance. This trajectory generation system can also be applied to generate trajectories for many other CAD-guided robot trajectory planning applications in surface manufacturing.     

一种并联机器人误差综合补偿方法

针对并联机器人轨迹规划和轨迹跟踪过程中,同时存在机构误差引起的期望轨迹与理想轨迹之间的偏差和非线性摩擦、负载变化等扰动因素引起的动态误差,提出一种并联机器人误差综合补偿方法:在轨迹规划过程中,基于并联机器人位姿误差模型将位姿误差补偿转化为驱动杆参数组合优化问题,进而利用粒子群算法寻优驱动杆参数,修正并联机器人期望轨迹;在轨迹跟踪过程中,设计基于自适应迭代学习控制算法的动态误差补偿策略,实现对期望轨迹的有效跟踪。在Stewart平台下基于ADAMS和Matlab进行仿真试验,在轨迹规划和轨迹跟踪过程中,分别修正期望轨迹偏差并补偿轨迹跟踪动态误差,实现并联机器人误差综合补偿。进一步,基于混联机床进行工件加工试验,验证方法对于提高并联机器人工作精度的有效性。