Modelado Dinámico, Análisis del Espacio de Trabajo y Optimización Estructural Multi-Objetivo del Robot de Cámara Paralela de Cable de Alta Velocidad de Gran Luz
Autores: Su, Yu; Qiu, Yuanying; Liu, Peng; Tian, Junwei; Wang, Qin; Wang, Xingang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Modelado Dinámico, Análisis del Espacio de Trabajo y Optimización Estructural Multi-Objetivo del Robot de Cámara Paralela de Cable de Alta Velocidad de Gran Luz
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Manipuladores paralelos accionados por cable
CDPMs
Peso propio
Inercia
Modelo dinámico
Optimización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Dado que la mayoría de los manipuladores paralelos impulsados por cable (CDPM) son pequeños en dimensiones o de baja velocidad, se desprecia el peso propio o la inercia del cable al tratar los problemas de cinemática, dinámica y espacio de trabajo. El cable se trata como una línea recta sin masa, y no se discute la inercia del cable. Sin embargo, el robot de cámara es un CDPM de gran envergadura y alta velocidad. Por lo tanto, el peso propio y la inercia del cable no pueden ser despreciables. El cable curvado debido al peso propio se modela como una catenaria para tener en cuenta con precisión su efecto de sag. Además, el modelo dinámico del robot de cámara se deriva descomponiendo el movimiento del cable en un movimiento en el plano y un movimiento fuera del plano, sobre la base de lo cual se presentan un algoritmo de distribución de tensión basado en iteraciones y un algoritmo de generación de espacio de trabajo. Se presenta un modelo de optimización para mejorar simultáneamente el volumen del espacio de trabajo, la capacidad de resistencia a perturbaciones por viento y el impulso de las tensiones en el sistema de cámara y dispositivo de inclinación y panorámica (CPTDS) seleccionando las variables óptimas adecuadas bajo las restricciones lineales y no lineales. Se propone un algoritmo genético mejorado (GA), y los resultados de la simulación demuestran que el GA mejorado ofrece una mayor capacidad en optimización global en comparación con el algoritmo genético estándar (SGA). Se emplea el método del punto ideal para evitar la influencia subjetiva del diseñador al realizar la optimización multiobjetivo, y se obtiene una mejora notable en el rendimiento a través de la optimización. Además, se estudian las características de distribución de los objetos de optimización, y se resumen algunas conclusiones valiosas, que proporcionarán referencias útiles en el diseño de CDPM de gran envergadura y alta velocidad.
Descripción
Dado que la mayoría de los manipuladores paralelos impulsados por cable (CDPM) son pequeños en dimensiones o de baja velocidad, se desprecia el peso propio o la inercia del cable al tratar los problemas de cinemática, dinámica y espacio de trabajo. El cable se trata como una línea recta sin masa, y no se discute la inercia del cable. Sin embargo, el robot de cámara es un CDPM de gran envergadura y alta velocidad. Por lo tanto, el peso propio y la inercia del cable no pueden ser despreciables. El cable curvado debido al peso propio se modela como una catenaria para tener en cuenta con precisión su efecto de sag. Además, el modelo dinámico del robot de cámara se deriva descomponiendo el movimiento del cable en un movimiento en el plano y un movimiento fuera del plano, sobre la base de lo cual se presentan un algoritmo de distribución de tensión basado en iteraciones y un algoritmo de generación de espacio de trabajo. Se presenta un modelo de optimización para mejorar simultáneamente el volumen del espacio de trabajo, la capacidad de resistencia a perturbaciones por viento y el impulso de las tensiones en el sistema de cámara y dispositivo de inclinación y panorámica (CPTDS) seleccionando las variables óptimas adecuadas bajo las restricciones lineales y no lineales. Se propone un algoritmo genético mejorado (GA), y los resultados de la simulación demuestran que el GA mejorado ofrece una mayor capacidad en optimización global en comparación con el algoritmo genético estándar (SGA). Se emplea el método del punto ideal para evitar la influencia subjetiva del diseñador al realizar la optimización multiobjetivo, y se obtiene una mejora notable en el rendimiento a través de la optimización. Además, se estudian las características de distribución de los objetos de optimización, y se resumen algunas conclusiones valiosas, que proporcionarán referencias útiles en el diseño de CDPM de gran envergadura y alta velocidad.