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J-GLOBAL ID：202002250037199603   整理番号：20A1417140

自動ロボット研磨システムの統合処理エネルギーモデリングと最適化【JST・京大機械翻訳】

An integrated processing energy modeling and optimization of automated robotic polishing system

著者 (6件)： Cao Huajun (State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Zhou Jin (State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Jiang Pei (State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Hon Kwok Keung Bernard (School of Engineering, University of Liverpool, Liverpool, UK) ,  Yi Hao (State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Dong Chaoyang (State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing 400044, China)
資料名： Robotics and Computer-Integrated Manufacturing  (Robotics and Computer-Integrated Manufacturing)
巻： 65  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0987A  ISSN： 0736-5845  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： いくつかのロボット研磨セル(RPC)から成る自動ロボット研磨システム(ARPS)は,手動労働を置き換えるために,研磨産業で広く採用されている。最近,省エネルギーは,エネルギーコストの増加および環境保護の要求のため,製造業におけるホットスポット問題になっている。伝統的に,ロボット運動計画およびタスクスケジューリングは,別々に,そして,連続的に実行され,そしてそれは,省エネルギーのためのポテンシャルを制約した。本論文では,RPCの研磨プロセスのエネルギー消費を予測するため,供給レートの多項式関数としてタスクエネルギー特性モデルを提案し,RPCの設計パラメータと研磨プロセスパラメータを実験データに基づく多項式係数にカプセル化した。さらに,ロボット運動計画とタスクスケジューリングが統合的に考慮されるエネルギー消費を最小化するために,質量タスクを持つARPSのための最適化モデルを提案した。エリート保持戦略による適応遺伝的アルゴリズムを採用して,最適化モデルを解明した。事例研究を導入し,タスクエネルギーの予測誤差が7%未満であり,提案した最適化手法が元の処理方式と比較して18%以上のARPSのエネルギー消費を減らすことができることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *研磨 ,  *最適化 ,  多項式 ,  スケジューリング ,  *ロボット ,  最適化手法 ,  環境保全 ,  省エネルギー ,  事例研究 ,  ホットスポット ,  プロセスパラメータ ,  予測誤差
準シソーラス用語： 設計変数 ,  タスクスケジューリング ,  最適化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ロボットエネルギー ,  研磨システム ,  スケジューリング ,  エネルギー最適化

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロボット ,  研磨 ,  統合 ,  エネルギーモデリング ,  最適化