42、低成本轻型机器人设计与分布式智能自动化建模

低成本轻型机器人设计与分布式智能自动化建模

1 低成本轻型机器人设计与制造

1.1 研究背景

随着各领域对低成本、轻型机器人的需求不断增加,3D 打印技术的进步推动了创新机器人设计的出现。然而,开发功能性机器人仍是一个复杂的过程,需要多学科知识。本文介绍了一种新型低成本串联轻型机器人,它具有 6 个自由度(DOF)和 1 个自由度的抓手,采用拓扑优化的创新结构设计,并使用传统 3D 打印机制造。

1.2 相关工作

近年来,由于低成本硬件和易于使用的增材制造工艺,出现了许多新型机器人设计。例如,德国航空航天中心开发的受人类手臂启发的创新轻型机械臂,目标是实现 1:1 的负载重量比;还有 6 自由度的合规机械臂 COMPI,具有紧凑和管状结构设计。此外,增材制造工艺在几乎所有机器人原型开发中都有应用,如医疗保健、家庭服务协助、残疾人辅助和教育等领域的低成本 3D 打印机器人。同时,机器人与人类共享工作空间时,安全标准也必须在设计中考虑。拓扑优化可以在不降低结构强度的情况下,生成更复杂、更轻的结构设计,并且通过增材制造可以轻松实现,节省时间、材料和成本。

1.3 设计、制造与控制

1.3.1 结构设计

确定机器人的最大工作范围在 400 - 500 毫米之间,有效载荷约为 0.4 千克。基于这些参数,设计了具有 6 个自由度和 1 个自由度抓手的轻型机器人结构。使用标准有限元分析(FEA)工具进行迭代设计,以确保机器人的结构性能符合工作参数要求。由于聚对苯二甲酸乙二醇酯 - 二醇(PET - G)具有可用性、机械性能和低成本等优点,决定使用它来制造机器人结构。从机器人的粗略初始 CAD 模型

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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