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Modelado Analítico, Prototipado Virtual y Optimización del Rendimiento de Robots Cartesianos: Una Revisión Exhaustiva

Autores: Mehmood, Yasir; Cannella, Ferdinando; Cocuzza, Silvio

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Modelado Analítico, Prototipado Virtual y Optimización del Rendimiento de Robots Cartesianos: Una Revisión Exhaustiva


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Revisión de literatura
Cinemática
Modelado dinámico
Prototipado virtual
Robots cartesianos
Configuración flexible

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Se presenta en este artículo una revisión exhaustiva de la literatura sobre la modelización cinemática y dinámica y el prototipado virtual (V.P) de los robots cartesianos con una configuración flexible. Se presentan y discuten diferentes enfoques de modelización de los principales componentes del robot cartesiano, que incluyen accionamientos de correa lineales y componentes estructurales. Además, se presenta el modelado de vibraciones, la planificación de trayectorias y las estrategias de control del robot cartesiano. Aquí se discute la optimización del rendimiento del robot cartesiano, que se ve afectada por la configuración altamente flexible del robot debido a la producción de alta mezcla y bajo volumen. Se presenta la importancia de las técnicas de prototipado virtual, como el análisis de elementos finitos y la dinámica de cuerpos múltiples, para modelar robots cartesianos o sus componentes. Se discuten métodos de diseño y optimización del rendimiento para robots con una configuración flexible, aunque su aplicación a robots cartesianos es rara en la literatura y presenta una emocionante oportunidad para futuras investigaciones en esta área. Este artículo de revisión se centra en la importancia de investigar más sobre las herramientas de prototipado virtual para robots configurados de manera flexible y su integración con la validación experimental. Los hallazgos ofrecen información útil a las industrias que buscan maximizar sus procesos de producción mientras mantienen la personalización, la fiabilidad y la eficiencia.

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