为了获得一个新的柔性铰链梁具有良好的结构性能,柔性铰链的基础上
兼容的机制是转移的机械结构运动和弹性变形能量的材料(
柔性铰链是兼容的机制的重要组成部分,及其机械特性与其结构密切相关。切口柔性铰链是最常见的一种柔性铰链。有许多类型的切口柔性铰链:圆锥曲线切口(
许多研究人员进行了研究材料组成的桁架晶格结构。王等人。
遗传算法是一种广泛使用的优化算法。许多研究人员应用遗传算法的结构优化的机制。帕森斯等。
晶格结构的结构是复杂的,各种结构参数对整体力学性能的影响是不同的。因此,探索各种结构参数对整体性能的影响的研究是很重要的加法制造结构的特点。此外,提出了一种结构优化方法加法制造结构是非常重要的加法制造的设计结构。本文基于柔性铰链
传统的柔性铰链梁的结构和柔性铰链的基础上
传统的柔性铰链梁的结构和柔性铰链的基础上
的结构参数的定义
的结构参数的定义
结构在图
坐标系统的定义,节点数量和单位的数量
局部坐标系之间的转换关系和全球坐标系统的梁单元如图
图的坐标转换梁元素。
全球坐标系统的位移矩阵如下:
之间的关系矩阵(位移矩阵和负载矩阵)全球坐标系和局部坐标系可以表示为
在方程(
坐标变换矩阵中的元素的每个梁单元
坐标变换矩阵中的元素。
|
|
① | ② | ③ | ④ | ⑤ | ⑥ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 因为
|
因为 |
因为 |
因为 |
因为 |
1 | 1 |
| 因为
|
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 因为
|
罪 |
−罪 |
罪 |
sin |
0 | 0 |
| 因为
|
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 因为
|
1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 因为
|
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 因为
|
−罪 |
罪 |
−罪 |
罪 |
0 | 0 |
| 因为
|
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 因为
|
因为 |
因为 |
因为 |
因为 |
1 | 1 |
梁单元的刚度方程在全球坐标系统
在上面的公式中,
可以简化为刚度矩阵
的总位移矩阵
根据公式(
从图可以看出
加载应用six-DOF点
柔性铰链梁的结构基础
柔性铰链梁的结构基础
柔性铰链的坐标系统的定义的基础上
柔性铰链的节点数和单元数的基础上
根据公式(
合规梁柔性铰链的性能的基础上
各种结构参数的影响,研究了柔性铰链的合规。有特定的限制如下:
柔性铰链的长度
柔性铰链的长度
柔性铰链的厚度
梁单元的宽度的范围
夹角的范围
柔性铰链是弹簧钢的材料(60 Si2Mn),杨氏模量
的影响
的影响柔性铰链的结构参数对合规的基础上
从图可以看出
各种结构参数的影响在合规率(工作方向/非职业方向)柔性铰链的研究。有特定的限制如下:
柔性铰链的长度
柔性铰链的长度
柔性铰链的厚度
梁单元的宽度的范围
夹角的范围
柔性铰链是弹簧钢的材料(60 Si2Mn),杨氏模量
的影响
结构参数对柔性铰链的合规率的基础上
从图可以看出
为了研究的影响
结构参数。
| 类型 | 参数 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 传统的 | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | 80年 | 20. | 1。5 |
| 基于 |
1。5 | 1。5 |
|
20. | 17 | 12.02 | 80年 | 20. | 1。5 |
有限元模拟方法基于Ansys workbench是用来探索柔性铰链的遵从性。柔性铰链的网格模型如图
柔性铰链的网格模型。(一)柔性铰链梁的基础上
遵从性仿真结果。
| 类型 | 结果 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 传统的 | 1.321 |
1.455 |
8.888 |
0.0456 | 2.035 |
0.0345 |
| 基于 |
3.803 |
6.605 |
2.390 |
0.2247 | 4.927 |
0.155 |
合规比仿真结果。
| 类型 | 结果 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
|
|
|
|
|
|
|
| 传统的 | 1.101 |
1.637 |
3.191 |
0.715 | 4.217 |
| 基于 |
1.735 |
2.764 |
2.939 |
1.341 | 4.261 |
它可以清楚地看到从表
在高精度工程领域,柔性铰链的合规工作方向通常应该大,柔性铰链的合规非职业的方向应该小。节
遗传算法是一种智能优化算法,模拟生物的遗传基因。遗传算法的任务是对某些操作的个人组根据他们的健身环境,适者生存的演化过程可以实现。遗传算法优化问题的解决方案一代又一代,从优化的角度搜索最优解决方案。遗传算法的优化过程如图
作为第一代人口问题的解决方案是随机生成的
一个合适的编码方案是用于编码个体人群中。常见的编码方案,如可以使用浮点数编码或二进制编码。
优化函数的值用作个人的健康,和每个人的健身人口计算。
根据健身水平,父母和母亲参与选择繁殖。选择的原则是,适应度越高,越有可能被选中。
执行遗传操作是应用于所选的父亲和母亲;,父亲和母亲的基因复制,交叉,变异或其他运营商用于生产后代。
根据一定的标准,是否继续该算法判断。
遗传算法的优化过程。
为了显示优化方法的有效性,上面的优化方法
合规率可以用来反映柔性铰链变形时的稳定工作的方向。柔性铰链结构的全面灵活性比本节这样的约束条件下优化。优化模型
从上面可以看出,每一个合规的数量级比价值是不同的,所以
首先,材料设置为弹簧钢(60 Si2Mn),杨氏模量
外部结构参数。
| 参数 |
|
|
|
|---|---|---|---|
| 价值 | 80年 | 20. | 1。5 |
优化的结构参数提供了范围。
| 参数 |
|
|
|
|
|
|
|---|---|---|---|---|---|---|
| 范围 | (0.1,5) | (0.1,5) | ( |
[0,30] | [0,30] | [0,30] |
重量和归一化参数的值在目标函数设置如表所示
重量和归一化参数的值。
| 参数 |
|
|
|
|
|
|---|---|---|---|---|---|
| 价值 | 1 / (1/600) | 1 / (1/10) | 1 / (104) | 1 / (1/107) | 1 / (1/106) |
结构参数优化的部分中的步骤
遗传算法的优化过程。
优化的结构参数如表所示
优化的结构参数提供了范围。
| 参数 |
|
|
|
|
|
|
|
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 范围 | 3所示。2 | 3所示。5 |
|
22.3 | 24.8 | 14.9 | 6.128 |
遗传算法的优化过程。
最高的优化结构
桁架模型的有限元法用于模型6自由度柔性铰链的合规的基础上
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
作者宣称没有利益冲突。
这项工作是支持部分由中国国家自然科学基金资助51675136,国家科技重大项目资助2017 zx02101006 - 005下,格兰特E2017032下和黑龙江省自然科学基金。