基于灰色关联度分析响应面法的橡胶软模端面抛磨表面粗糙度预测

为解决复合材料加筋壁板上筋条与蒙皮配合间隙不均匀的问题,需在刚模表面上粘贴橡胶软模,并通过抛磨橡胶软模来消除配合间隙,然而,若打磨参数选择不当,则橡胶软模表面易起毛,致使粗糙度值过大,易吸附磨屑粉尘。针对上述问题,搭建了一套基于机器人的橡胶材料除尘端面打磨系统,探究了磨粒粒度、磨头转速、打磨压力、离边距离等打磨参数对表面粗糙度的影响规律。提出一种基于灰色关联度分析响应面法的机器人橡胶垫抛磨表面粗糙度预测方法,建立了橡胶材料打磨后粗糙度Ra值的预测模型,该模型的拟合系数R2值为0.9878,表明模型拟合效果好。使用该模型计算出的Ra预测值与观测值的均方根误差为0.014 47,验证了模型预测的有效性。基于预测模型,获得粗糙度Ra值最小（3.3 μm）的参数组合为：磨头转速4158.9 r/min、抛磨压力38.4 N、离边距离30 mm。     

考虑基坐标系误差的机器人运动学标定方法

提出了一种基于机器人几何参数误差与基坐标系位姿误差的六轴串联型机器人误差标定方法.首先基于MD-H方法建立了IRB6700机器人几何参数误差模型,得到机器人连杆几何参数误差到机器人末端位姿误差的映射关系;然后进一步考虑了基坐标系的位姿误差,并建立了考虑基坐标系误差的机器人误差模型;此外,针对传统标定方法操作繁琐、偶然误...     

基于小样本数据驱动模型的橡胶材料机器人磨抛去除廓形预测方法

在机器人磨抛加工中,材料去除廓形的准确预测对提高加工形位精度、实现闭环控制具有重要意义。然而,飞机加筋壁板牺牲层等大型复杂构件采用的橡胶类材料具有高弹性与耐磨性,其磨抛后的材料去除廓形预测极具挑战。因此,提出一种基于整体趋势扩散技术与极端梯度提升算法(MTD-XGBoost)的橡胶材料机器人磨抛去除廓形预测方法。首先,分析橡胶材料磨抛去除机理,并确定影响其材料去除的独立因素。然后,提出基于三角隶属度函数的虚拟样本生成方法解决了样本稀缺、模型精度差等问题。进一步对样本数据进行了聚类去噪,并采用极端梯度提升算法建立材料去除廓形与打磨头进给速度、旋转速度、工具倾角、法向接触力以及磨粒粒度之间的非线性映射关系。最后进行了对比试验,结果表明所提虚拟样本生成方法有效解决小样本数据下的预测难题,最大预测误差降低30.3%。相比于支持向量机、贝叶斯回归等方法,所提预测方法在小样本下具有明显优势,并最终实现了平均相对误差小于10%的橡胶材料去除廓形预测。