로봇 구조의 내구성을 강화하기 위한 Nonlinear Analysis 적용

로봇 공학은 지속적으로 기계가 고속 제조 라인에서 외과 극장과 심해 탐험에 이르기까지 까다로운 환경에서 달성 할 수있는 경계를 밀어줍니다. 로봇의 구조적 내구성은 직접 작업 수명, 유지 보수 간격 및 전반적인 신뢰성을 결정합니다. 전통적인 선형 분석 방법은 수십 년 동안 업계를 제공했지만, 그들은 종종 대형 변형, 플라스틱 수확량 또는 복잡한 접촉 상호 작용을 겪을 때 짧은 떨어졌습니다. 비선형 분석은 더 정확하고 물리적 인 접근 방식이 실현되는 내구성을 제공합니다.

Robotics의 비선형 분석

비선형 분석 계정은 적용된 힘과 결과 변위 사이의 관계가 항상 비례가 아닙니다. 로봇 구조에서 3 가지 기본 비선형은 재생에 온다 :

Geometric Nonlinearity – 변형이 크게 다르기 때문에 구조의 뻣뻣함이 크게 변경할 수 있을 때 Occurs. 예제는 무거운 리프팅 중에 굽힘 또는 buckling을 겪는 슬렌더 로봇 팔을 포함합니다.
Material Nonlinearity – 소재의 응력 변형 관계가 플라스틱, 크레프, 또는 관절 또는 그리퍼에 사용되는 금속의 변형률성과 같은 선형 탄성에서 탈선 할 때 상승합니다.
문의 비선형 – 표면이 접촉을 잃거나, 마찰력이 정상 부하와 다를 때 Happens. 이것은 관절, 베어링 및 내약품에 중요합니다.

이러한 비선형을 통합함으로써 엔지니어는 극적으로 또는 예측할 수없는 조건에서 로봇의 true behavior]를 시뮬레이션 할 수 있으며 선형 방법의 예측 실패 모드를 놓치지 않습니다.

Robotic Structures에 대한 선형 분석의 한계

선형 finite 요소 분석 (FEA)는 작은 변형, 선형 탄성 재료 및 비열한 경계 조건을 가정합니다. 많은 로봇 응용 프로그램에 대한 이러한 가정은 유효하지 않습니다.

로봇 팔은 종종 구조 한계 근처에서 작동하며,로드 경로가 변경되는 큰 방위를 경험합니다.
반복된 선적은 국부적으로 산출을 일으키는 원인이 되고, 잔여 긴장과 피로를 지도하.
관절과 접촉력은 운동과 함께 변화하며, 시간과 뻣뻣함을 창조합니다.

선형 분석에 단독으로 의존하는 것은 overdesigned, Heavy Robots로 이어지는 에너지, 또는 underdesigned 구조]로 이어질 수 있습니다. 비선형 분석은 내구성과 성능의 현실적인 예측을 전달함으로써이 격차를 닫습니다.

로봇 내구성을 위한 Nonlinear Analysis의 핵심 이점

정확한 응력 예측

비선형 방법은 볼트 구멍, 용접 관절 및 날카로운 구석과 같은 응력 인상자와 지구에서 선형 모델이 내려다 보이는 스트레스 농도를 식별합니다. 이것은 예상치 못한 균열 시작 및 전파를 방지합니다.

강화된 물자 Modeling

엔지니어는 가소성], creep, fatigue degradation와 같은 재료 동작을 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇의 알루미늄 팔은 과부하 사건 동안 수율이 높을 수 있습니다. 비선형 분석은 잔여 변형과 그 효과의 반복적 변형을 캡처합니다.

최적화, 경량 디자인

현실적인 짐 봉투로, 디자이너는 선형 가정에 의해 전형적으로 부과된 안전 요인을 감소시킬 수 있습니다. 이것은 점화기, 구조상 무결성을 비교하지 않고 더 agile 로봇에 지도합니다. 더 낮은 질량은 또한 액추에이터 짐 및 에너지 소비를 감소시킵니다.

Extreme Scenarios의 가상 테스트

비선형 시뮬레이션은 엔지니어가 impact], sudden stop], ]thermal Expansion, ]loading cycle]] 수백 번의 물리적 프로토타이핑보다 더 빠른 시간을 제공합니다. 이 개발과 절단 비용을 가속화합니다.

실패 형태 ID

응력을 넘어 비선형 분석은 buckling, 피로 균열 성장 및 접촉 착용을 예측합니다. 조기 식별은 대량 생산 전에 수정을 설계 할 수 있습니다.

비선형 분석의 실제 구현

로봇 구조에 비선형 분석 적용은 체계적인 워크플로우를 따릅니다. 각 단계는 믿을 수 있는 결과를 지키기 위하여 주의깊게 기술설계 판단을 요구합니다.

단계 1: 모형 발달

로봇 부품의 상세한 3D 형상을 만듭니다. 작은 필렛 또는 나사 구멍과 같은 구조적 인 응답에 영향을 미치지 않는 기능을 단순화하여 계산 비용을 줄일 수 있습니다. 적절한 재료 모델 (예 : 비스듬한 isotropic hardening for steel, hyperelastic for Rubber seals).

2단계: 메시징 및 요소 선택

높은 주문 요소 (수압 6 hedral 또는 tetrahedral)을 사용하여 굽힘 부품. 예상된 응력 윤활제 또는 접촉 영역과 함께 지역의 메쉬를 정의합니다. 비선형 분석은 메쉬 품질에 민감합니다. 메쉬 융합 연구를 수행하십시오.

단계 3: 정의 짐과 경계 조건

로봇의 인지형 데이터에 근거한 현실적인 힘, 토크 및 진지변환을 적용하십시오. 를 포함하십시오 , ] 무한 부하 , ]외부 탑재량 및 열 필드. 동적 시나리오를 위해, 적당한 시간 통합을 사용하십시오.

4 단계 : 해결 선택 및 설정

분석 유형 선택: 정적 (단단한 또는 안정된 부하), implicit 동적 (온도 비율), 또는 명시적 동적 (고속 충격). 시간 단계 크기를 조정하여 융합을 보장합니다. 통합을 보장하기 위해 자동 안정제와 같은 고급 해결제를 사용하십시오.

단계 5: 시뮬레이션을 실행

로봇의 비선형 FEA에 대한 전형적인 소프트웨어 패키지는 ANSYS Mechanical], Abaqus, COMSOL Multiphysics], ]]LS-DYNA를 포함합니다. 이 도구는 큰 변형, 접촉, 비선형 물질을 처리합니다. ].].].].

6 단계 : 포스트 프로젝션 및 디자인 Iteration

분석 스트레스, 변형, 변위 및 접촉 압력 윤곽선. 실패 기준을 식별: 동일한 (von Mises) 응력 초과 수율, 궁극적 인 인 인 인 인장 강도를 초과하는 주요 응력, 또는 허용 한계 위의 누적 플라스틱 변형. 기하학, 재료, 또는로드 조건을 정확하게 조정하고 재 실행.

사례 연구: 로봇 팔의 내구성 향상

6 축 산업용 로봇 제조업체는 무거운 페이로드 팔의 손목 관절에서 조기 피로를 관찰했습니다. 선형 FEA는 2.5의 안전 계수를 예측했지만 필드 단위는 고속에서 200,000 사이클 후에 부수했습니다. 엔지니어는 알루미늄 합금 (6061-T6)에 비해 기하학적 비선형을 통합하는 Abaqus를 사용하여 비선형 분석 수행하고 베어링 표면에 비선형 분석이 수행되었습니다.

가장 빠른 가속 중, 손목 하우징 경험 localized outputing]는 그 후속 사이클에 대한 스트레스 인상자가되었다. 베어링은 열팽창으로 인해 변경되며, 재료의 내구 제한을 넘어 접촉 압력이 증가한다. 하중 경로의 더 두꺼운 섹션을 재설계하여 높은 피로 강도로 티타늄 합금으로 전환하여 팀의 조기 고장을 제거했다. 유효성 검사 후, 재설계되지 않은 수명 : 1.5 % [FLT]의 수명 : 2 % [FLT]의 수명 : 2 % [FLT]의 수명 : 2 % [FLT]의 수명 : 30 %]의 수명을 증가 [FLT]

도전과 모범 사례

그 혜택에도 불구하고 비선형 분석은 엔지니어가 주소를 입력해야 할 장애물을 제시합니다.

Computational Cost: 고휘도 모델은 시간 또는 해결하기 위해 일이 필요할 수 있습니다. symmetry, submodeling 및 런타임을 줄이기 위해 적응 메쉬를 사용하십시오.
Material Data Availability: 정확한 비선형 재료 특성(예: 응력 변형 곡선, 피로 S-N 데이터)는 필수적입니다. 표준화된 시험이나 문학에서 데이터를 얻으십시오.
Convergence Difficulties: Nonlinear Solrs는 인적성 또는 심한 요소 왜곡에 접촉하기 때문에 융합될 수 있습니다. 직원 접촉 안정화 및 메쉬 품질 검사.
Validation: 항상 물리적 변형 게이지 또는 피로 테스트 데이터와 시뮬레이션 결과를 correlate. 측정된 응답을 기반으로 모델 가정을 조정한다.

최고의 관행은 기본으로 간단한 선형 모델을 시작, 비선형 효과를 증가, 그리고 감도 연구]을 사용하여, 일반적으로 매개 변수를 식별.

로봇의 비선형 분석의 미래 동향

이 필드는 빠르게 진화하고 있습니다. 몇 가지 새로운 트렌드는 비선형 분석이 더 접근하고 내구성 평가에 대한 강력한 것을 약속합니다.

Machine Learning과 통합

비선형 FEA 데이터에 훈련된 Surrogate 모델은 실시간 구조적 대응을 예측할 수 있으며, 작업 중에 피로 손상을 모니터링하는 로봇 시스템의 디지털 트윈을 가능하게 합니다.

멀티 물리 시뮬레이션

구조, 열 및 전자기 효과를 결합하는 커플 분석은 센서, 액추에이터 및 무선 충전 코일을 통합하는 것과 같이 중요한 역할을합니다. 예를 들어 비선형 열 기계 분석은 모터가 관절과 재료 강도에 영향을 미치는지 예측합니다.

기업소개

3D 프린팅 티타늄 또는 폴리머 격자 구조 전시 복합 비선형 행동 (예 : anisotropic plasticity, porosity에서 피로). 이러한 재료에 맞게 비선형 분석은 경량, 내구성 로봇 프레임을 최적화 할 것입니다.

이러한 추세에 대한 깊은 독서를 위해, ]의 최근 리뷰보기로봇과 컴퓨터 통합 제조.