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J-GLOBAL ID：202202217010963039   整理番号：22A0681742

産業用ロボットのブラインドクリギングに基づく固有振動数モデリング【JST・京大機械翻訳】

Blind-Kriging based natural frequency modeling of industrial Robot

著者 (5件)： Li Shuwei (School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, 212000, PR China) ,  Fan Shutian (School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, 212000, PR China) ,  Gu Jinan (School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, 212000, PR China) ,  Li Xingjia (School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, 212000, PR China) ,  Huang Zedong (School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, 212000, PR China)
資料名： Precision Engineering  (Precision Engineering)
巻： 74  ページ： 126-139  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0734B  ISSN： 0141-6359  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高精度組立条件は,産業ロボットの振動モードの考慮を必要とする傾向がある。産業ロボットのような複雑なシステムのモーダル特性は,非常に非線形である。そのような特徴を評価するための力学実験と有限要素法(FEM)は通常高価であることを意味する。シミュレーションベースの設計と組み合わせたサロゲートモデルは,工学問題において広く使われている。しかし,産業ロボットモード解析に代替モデルを適用する研究はほとんどない。ラテンハイパーキューブサンプリング(LHS)技術を利用して,産業ロボットのBlind-Kriging(KRG-B)ベース固有振動数予測の実用的方式を提案した。120のサンプルによる信頼できるデータセットは,FEMに基づく代理モデルのために作り出した。次に,異なる最適化アルゴリズムを有する14の代理モデルを評価して,固有振動数のための最適モデルを同定した。さらに,最適代理モデルの正確さとロバスト性を,異なる訓練サンプルの下で調査した。KRG-Bモデルは,より良いロバスト性(より高いとより低い順序モードの両方のための良い適合精度)とより高い計算効率(1.13s,すべてのモデルの間の最短時間)を持った。提案したスキームマッピングロボットの関節角度と固有振動数は,産業ロボットにおける動的特性をさらに研究するための貴重な基礎を提供する。Copyright 2022 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： *固有振動数 ,  シミュレーション ,  有限要素法 ,  モード解析 ,  *ロボット ,  最適化手法 ,  実験 ,  *産業用ロボット ,  振動モード ,  モデル ,  ロバスト性 ,  *クリギング
準シソーラス用語： 計算効率 ,  関節角度 ,  代用モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Kriging代理モデル ,  モード解析 ,  自然周波数 ,  有限要素法(FEM) ,  ラテンハイパーキューブサンプリング(LHS)

分類 (1件)： 切削一般  (QC02010V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 産業用ロボット ,  ブラインド ,  クリギング ,  固有振動数 ,  モデリング