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1965 小型 夹持 机械手 手臂 设计

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内容简介：

黄河科技学院本科毕业设计（论文）任务书 工 学院 机 械 系 机械设计制造及其自动化 专业 2008 级 3 班学号 080105505 学生 武 迪 指导教师 杨 汉 嵩 毕业设计（论文）题目 小型夹持式机械手及手臂设计 毕业设计（论文）工作内容与基本要求（目标、任务、途径、方法，应掌握的原始资料（数据）、参考资料（文献）以及设计技术要求、注意事项等）一、设计技术要求、原始资料（数据）、参考资料（文献）机器人在现代工业中应用得特别广泛，而其与外界环境直接接触的部分是机械手，它可以代替人手，与外界环境中有毒以及有危害的物质直接接触以减少对人的危害，因此，设计机械手有特别重要的意义。本课题要求设计出一个小型夹持式机械手及手臂部分。能实现对5kg以内的物品夹持，同时实现翻转，抬起运动。在做本课题时，需要查阅机械制图、机械设计、机器人技术基础等资料。二、设计目标与任务设计出满足要求的小型夹持式机械手及手臂，并完成该机械手及手臂主要部分的装配图与部分零件图，查阅文献资料不少于12篇，其中外文资料不少于2篇。 1、文献综述一篇，不少于3000字，与专业相关的英文翻译一篇，不少于3000汉字。 2、毕业设计说明书一份，内容与字数都不少于规定的任务量。3、图纸若干（折合后不少于A1图纸3张，可以用计算机绘图）。 4、包含本次设计的所有内容的光盘一张。毕业设计（论文）撰写规范及有关要求，请查阅黄河科技学院本科毕业设计（论文）指导手册。三、时间安排1-4 周 完成开题报告、文献翻译、文献综述及总体方案设计5-10 周 完成总体设计、完成部分机构的装配图及部分零件图并撰写说明书10-12 周 修改论文、资格审查等13 周 毕业答辩毕业设计（论文）时间： 2012 年 2 月 13 日至 2012 年 5 月 15 日计 划 答 辩 时 间： 2012 年 5 月 19 日专业（教研室）审批意见：审批人签名：黄河科技学院毕业设计开题报告表课题名称小型夹持式机械手及手臂设计课题来源教师拟订课题类型AX指导教师杨汉嵩学生姓名武迪专 业机械设计制造及其自动化学 号080105505一、调研资料的准备根据任务书的要求，在做本课题之前，查阅了与该课题相关的资料,学习了使用各种电脑软件绘图工具等等，有：机械制图、机械设计、机电一体化技术、机械制造工艺学与毕业设计指导手册等一系列与设计相关的材料。有：AUTOCAD，CAXA等二维绘图软件。二、设计的目的与要求 毕业设计是大学教学中最后一个实践性教学环节，通过该设计过程，可以检验我对所学知识融会贯通的程度，大量翻阅与课题相关的资料，丰富了自己的知识面，同时培养我处理工程中实际问题的能力，熟悉使用了制图软件，办公软件等等，提高了动手能力。因此对于这次的设计，我觉得意义特别重大。三、设计的思路与预期成果 1、设计思路这次设计的课题是小型机械手及手臂的设计，本课题应该先去了解其作用，市场前景等因素，然后先整体后局部，先抽象后具体。根据设计任务的要求，在搜集、归纳分析资料的基础上，明确系统的主要 功能，确定实现系统主要功能的原理方案，并对各种方案进行分析和评价，进行方案选优。深度理解机械手，及其手臂的整体结构，弄清楚各部分工作的原理及相互之间的作用关系；其次根据所选参数并结合实际因素，运用二维软件对各部分进行造型设计；最后参照已有的资料和多方经验，创造性的对机械手臂进行最佳的工艺过程安排。2、预期的成果 （1）设计出既符合使用要求又经济合理的数控工作台；（2）完成文献综述一篇，不少与3000字，与专业相关的英文翻译一篇，不少于3000字；（3）绘制装配图和部分零件图；（4）完成内容与字数都不少于规定量的毕业设计说明书一份；（5）刻录包含本次设计所有内容的光盘一张。四、任务完成的阶段内容及时间安排 2月17日之前完成开题报告；3月 2 日之前完成文献翻译；3月13日之前完成文献综述及总体方案设计；3月30日之前完成装配图和部分零件图的绘制；4月27日之前完成设计说明书；4月30日之前完成所有设计任务并修改；5月19日毕业答辩。五、完成设计所具备的条件因素 我已修完机械制图、机械设计、机电一体化技术、机械制造工艺学、机械制造技术基础、电工学、数控原理与系统、数控机床构造及毕业设计指导等课程，同时借助图书馆的相关文献资料并查询相关的网络等资源。 指导教师签名： 日期： 课题来源：（1）教师拟订；（2）学生建议；（3）企业和社会征集；（4）科研单位提供课题类型：（1）A工程设计（艺术设计）；B技术开发；C软件工程；D理论研究；E调研报告 （2）X真实课题；Y模拟课题；Z虚拟课题要求（1）、（2）均要填，如AY、BX等。2黄河科技学院毕业设计（文献翻译） 第 10 页 毕业设计文献翻译 院（系）名称工学院机械系 专业名称机械设计制造及其自动化 学生姓名武迪 学号080105505 指导教师杨汉嵩2012年 03 月 10 日 综合性应急机器人的运动模式M.M. Svinina,*, K. Yamadab, K. Uedab无机仿生控制研究中心，理化学研究所，森山区，名古屋463-0003，日本 机械工程，神户大学，纳达区，神户657-8501，日本2001年5月7日，2001年9月17日本文研究的是稳定的步态运动机器人的出现。一个分类器的系统，正在加强实施学习计划，步态机器人是用于八条腿感官机器人的电机控制合成。机器人没有对环境的先验知识和自己的内部模型。这仅仅是个假设，机器人能够获得通过学习如何达到目标区域的稳定步态。在学习过程中的控制系统是由钢筋信号自组织。到达目标区域。德纳一个全球性的奖励，提出议案得到当地的奖励，而退一步失败的话却得到当地处罚。随着学习的进展，在分类器系统的操作规则的数量稳定在一定水平，相应的步态模式。根据仿真和实验测试所提出的自组织系统的可行性。最小的模拟模型不需要构造复杂的计算方案只用于模拟。仿真数据，被下载到真正的机器人控制系统，来发展最小的机器人模型。总体而言，10个模拟数据成功 运行了7个真正的机器人。Elsevier科学有限公司保留所有权利。1. 分类器系统我们的方法是用机器人控制系统进行建模,由一个分类器系统输出控制命令回应一个感官输入。在分类器系统中，实际观测空间和行动传感器操作规则确定的状态空间映射到确定的行为。该传感器状态空间的发展，作为学习进步,其结构是自组织(图2)。分类器系统的结构类似于威尔逊提出的最基本的一个系统结构28。本质上的区别在于建立它的连续状态与动作空间。1.1运动规则让ns作为传感器的数量和x= x1，xn T作为机器人的感官输入。应该系统是一套操作准则，R. 准则rR定义如下:r;=, V= v1， vns T是状态向量与记忆的准则，W=w1, wnsT是权重向量，u是准则的效用，a是准则r相应的操作活动。实用u实在学习过程中的一个实数表示的相对值。它没有任何直接的物理意义，并只可能与相关准则的力量和内部能量相联系。该实用程序可能具有生物学意义，因为它是从准则的父继承和稍后的进化过程中改变的。在某种意义上，如果V匹配当前的感管输入X，准则r变得活跃,能激发其作用。权重向量W是用来比较V和X的。wi0,1是荷兰的不在意符号的连续模拟。当wi接近于零是，第i个传感器测量就不那么重要了。其中W=0是所谓的无限期准则。在目前的状态X下无论任何地方的机器人都可以被激活。所有其他的准则都是明确的。他们可以被附近的V激活，使用重量W定义在其附近。准则的特异性：作为衡量明确的准则。其中是时间依赖的尺度参数。当接近1时，准则规定的行为会有更多的反应。另一方面，随着越接近0，行为便变得更加积极主动（即会有更多不受限制地在探索环境的方式）。其实，在我们的实现，这是不够的，仅仅保留一个模糊期准则。R中的所有其他准则都是明确的。开始R是由最初实用u0模糊准则分配的。随着学习的进步，R，nr的总数通过复制和废止而变化。1.2运动选择在R中与对方进行权利竞争会引发他们的运动。对于所有rjR的准则，目前感官状态X和准则的状态向量Vj之间的加权距离定义为：其中，dk是随时间变化的缩放参数，它被定义为在学习过程中观察到的第k个传感器的最高和最低值之间的最大区别。 接下来，我们定义匹配率：其中，Tm是一个常数。注意的是即使没有明确的准则匹配的感官输入X，模糊的准则也总是起作用。事实上，不管是否遇到状态X，W=0和m=1总是匹配。这使得模糊准则可能的候补得以被选择。这在学习过程的开始特别重要，模糊准则往往认为是新准则的执行和新准则生成的重要因素。也要注意，当模糊准则被执行，与此活动相关的准则按照amin，amax均匀分布随机生成。成功的准则是按照概率加权的方法给出了的玻尔兹曼分布:参数T的温度含义是保持设置的状态空间开发和探索之间的平衡。1.3信贷分配公用事业的准则是每次更新后，优胜者将执行其活动。实用调整机制包括以下几个部分。直接收益分配。直接收益分配P是只在特定状态下给予优胜者的准则。其中有两种类型：回报（P0）和惩罚（P0）。回报是沿着规则的顺序传播，从而引发他们的活动折扣率（即当前和以前的优胜者）：其中N是优胜者链的深度，01。这相当于分享利润盈利的策略在随着时间逐渐贴进一步向后倒退。在这里，rw（1）是rw的父类，而rw（2）又是rw（1）的父类，以此类推。桶桥策略。当前的优胜者rw交其用途的一部分，u，恢复到以前的优胜者，rw：要注意的是准则rw（1）增加了其效用。然而，我们没有减少的规则rw实用性，这是我们的战略和传统之间的主要区别。如果触发的动作只由数量有限的准则（R的子集）和他们递交U到另一个准则决定，那么每个准则的效用有望逐步收敛到这些规则之间的最高效用。因此，行动准则，以这种方式进行合作，可以存活一段时间，这期间的回报是很少的。这可以根据自组织的准则寻找一个最终的奖赏。征税。每当一个明确的准则rw触发其活动，其效用被更新为：准则rw激活率cf比照支付的成本，以防止死锁或循环的行为。在某种意义上说，准则是征税的执行权。需要注意的是模糊准则是免税的，因为它的主要功能是生成新的规则。蒸发。当机器人到达目标状态时，所有的规则都减少他们实用蒸发率1：从某种意义上讲，它所对应的是通货膨胀。其效用低于阈值以下的规则将被删除。1.4复制在选择优胜者规则rw的时候，我们执行与此规则相关的行动aw。接下来的事情就是我们应该关心行动之后的执行以及效用的调整，这个过程就是复制过程。在我们的系统中，除了rw触发的行动导致倒退或者崩溃这种情况，优胜者规则rw总是生成一个新规则rc(孩子规则)。复制过程的详细信息形式化如下。如果优胜者是模糊规则，复制的规则参数就设置为：vic=xi，wic=1，i=1，ns。我们称之为经验记忆。效用的新规则，其作用的代码是通过父类实现的：ac=aw，uc=uw。另一方面，如果优胜者是一个明确规则，我们试图推广经验，那么新产生的规则是广义的。要注意的是，即使其匹配率mw1，具有较高的实用uw的规则rw也可以在竞争中取胜。在我们的系统中，优胜者再次提供的一个通用的规则rc的匹配率mw，是在某一确定的阈值r，i.e,mwr范围内。下面的表达式是与r有关的实用规则uw的表达式：r=exp（-Truw）。其中Tr是个常量。言下之意是，具有较高匹配率但实用性低的规则，我们允许其通过复制障碍，反之亦然。Vc和Wc为广义新规则载体的设置如下：vic=xi，wic=1-|xi-vic|di,i=1,ns.为新的广义规则的代码实用性和灵活性设置为:ac=aw，uc=cuw。要注意的是，上述形成的新的广义规则可以和一个更加宽广的状态空间相匹配，其中包括其父类的状态。2. 模拟实验与测试结果首先，学习步骤的可行性需要用模拟实验来检验。如果机器人到达目标区域，或者产生的行动步骤超过500，程序就会更新一次。参数设置如下：全局奖励P=5，本地奖励P=5，对应行为的惩罚P=-5%, u0=10, umin=9.5, cf=0.015, =0.8, =0.1, =0.98, T=3, Tm=100, Tr=0.5。10次模拟实验连续进行，每一次的动作都会进化。模拟的不同仅在于初始生成的随机数量。图10中显示了机器人第6次和第9次的运动轨迹。两次都到达了目标区域。注意即使在成功案例中，机器人也没有使用最短路径。实际上，前进方向的数据并没有放进传感器的学习步骤里。因此，选择不同的前进方向，并没有对应的惩罚或者奖励操作。另外一点，尽管机器人并不是直线到达目标区域，但腿部的运动模式一直很稳定。图11中展示了学习过程的动态曲线。记录了到达目标区域，所经历的惩罚，奖励以及必须步骤的数目。图表中，机器人得到的全局奖励由向下的箭头标示。很显然，随着学习过程的进展，惩罚的次数逐渐减少。图11. 学习记录图12展示了规则的总数，固定规则的数量，以及生成规则的数量。分别以点连线，细线，粗线表示。图12. 规则的生成学习的动态过程展示了规则的总数，和到达目标区域的必须步骤的数量之间，有相应的关系。也就是说，总数减少之后，必须步骤也随即减少。并且，惩罚的数量和新生成规则的数量之间，也有相应的联系。这就间接说明，不定规则的探索能力，逐渐可以归纳为有效固定规则的开发功能。实际上，仅有少量的固定规则才能产生“有用”的行为来引发机器人的动作，并且增强这些动作的实用性。同时，“不相关”规则的实用性逐渐降低，并且最终消失。因此，一段时间过后，剩余的规则就能发挥主导作用。到达目标的必须步骤在第35节之后，开始变得稳定。这是因为机器人掌握了一定的行为规则。图13中展示了机器人第90次的腿部动作记录。图13. 腿部动作模拟环境下，控制装置生成新行为的能力不断进化，现在也能够在试验中得到验证。模拟数据（第90次以后的规则）被下载到机器人OCT1-b的控制系统中，会执行一次实验动作。在这次实验动作中，机器人被相同的分类系统所控制。整体来说，控制真实机器人的10次模拟数据中，有7次是成功的。为了说明实验结果，我们选择了一次成功的数据和一次不成功的实验行为数据。机器人在第6次和第9次模拟实验中的行为见图14。在模拟试验中进化出的直线前进的动作与不完美的模拟数据相比，并不健壮。这给了我们引出了另一个问题，就是修正模型中的噪点，并且在存在干扰因素的环境下，进化机器人的控制系统。图14. 真实机器人行为图15展示了实验阶段里机器人的步伐（腿部动作的角度）。所有的测试中，即使是失败案例，机器人都在尝试跟随模拟实验里的运动模式。某种意义上来说，动作步骤所组成的行为模式，可以看作是机器人控制系统中基因的组成“材料”。图15. 腿部动作记录3 总结出现在运动机器人的稳定步态研究在这个文件。一个分类器系统，实施实例基于强化学习计划，用于感官八条腿的移动机器人的电机控制。机器人没有先验知识的环境，其自己的内部模型，和目标坐标。这只是假设机器人可以通过学习获得稳定的步态如何达到目标区。在学习过程中的加固信号控制系统是自组织。达到光源德纳一个全球性的奖励。向前议案获得当地的奖励，同时加强和下降沿下得到当地的惩罚。控制行动。如学习进步，在数量上的行动规则分类器系统稳定到一定程度。因此，运动模式全球行为（稳定步态）出现，作为规则分类器系统的自我学习期间举办的过程。提出系统的可行性进行测试下仿真和实验。虚拟船模型建造和使用不断变化的机器人控制器在模拟环境下。验证模型。本文所提出的结果我们初步运动模式的新兴合成研究运动机器人。因此，有足够的空间在未来应解决的关键点例如，最小的模型似乎工作以及简单导航任务，但其性能尚未测试更复杂的行为。接下来，分类器系统，我们作为一个学习.引擎有许多参数调整到最佳值。此外，我们并没有使用正规系统的程序，以评估性能因为这是一个不平凡的问题。在这方面，工作31的结果可能会提供一些有价值的见解。 谈到的框架，进一步发展最小的仿真模型，我们认为计算简单最小的机型应该是成反比，控制对象的复杂性成正比。考虑随着时间的简单性和复杂性变化依靠数量上的学习经验，正常模式也可以被视为在一个可进化的方式。“进化的组件将允许关闭控制循环和减少学习控制器之间的差距。正在使用该模型。从这个角度来看，它会有趣的建立和利用之间的二元（行动状态的映射）模型和控制器（状态到动作映射）在开发协同进化场景。这里的关键问题是在之间的关系真实的评价和自我评价。在为了得到一些如何真正评价的频率基本的了解下，发展个人计算时间，我们计划探测相对简单的一维或二维的问题控制任务。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?! ? ?#?$?#? ?% ? ? ?&? ?(? )?)? ? ? ?&? ?*+?,*!)? ?#? ? ? ? ! ? !? ? ? !? ? ? ? ? ? ? ? ?#? ? ? ? $ ?%? ? ? ? ?&? ?&?&? ? ? #? ? ? ?&? ? ? ? ?&? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 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