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科研进展

深圳先进院软体机器人形态学计算研究取得进展

时间:2020-07-28  来源:集成所神经工程主题 甘阳洲 文本大小:【 |  | 】  【打印

  近日,太阳集团娱乐网址8722集成所神经工程主题夏泽洋研究员TEAM等在软体机器人形态学计算关键的研究取得新进展。相关研究结果以Optimal Design of Soft Pneumatic Bending Actuators Subjected to Design-Dependent Pressure Loads为题发表在IEEE/ASME Transactions on Mechatronics杂志上(2019, 24(6): 2873-2884 ),夏泽洋研究员为该论文通讯作者。

  软体驱动器的策划方法可以分为两类:仿生策划方法和形态学计算方法。与需要大量实验的仿生策划方法相比,形态学计算方法可以按照赋性DIV的策划需求生成创新的结构。现有的形态学计算方法一般基于拓扑优化方法实现,不能直接应用于弯曲型软体气动驱动器(SPBA)策划,因为SPBA的形态一贯还与所承受的策划有关的压力载荷相关,其施加的地位取决于具体的内部腔体结构。易于 ,作者们提出了一种基于双向渐进拓扑结构优化法的SPBAs形态学计算框架,以解决软体机器人形态学计算及优化关键小case。

  该优化策划框架基于数值拓扑优化方法建立,并将SPBA视为顺应性机构,设定的优化倾向是实现特定加载压力下的较小弯曲变形和结构刚度。在有限圆归纳中,策划域中的每个圆素按照灵敏度设置为实体或空腔,灵敏度用倾向函数对策划变量的导数近似逼近。迭代优化时,定义压力感化于可移动的实体边界表面。通过如该 优化得到的驱动器拓扑结构结果制作样机,在无负载实验中对其性能进行了评估。再是,为验证该方法的有效性和实用性,策划了具有和不具有应变限制层的矩形实体和圆柱形SPBA,分别得到了使莫过于现较小弯曲运动的优化结果。

  该研究从理论归纳角度验证了广泛应用的气动网格式(PneuNets)软体驱动器的结构合理性。再是,该方法可以改动当上软体驱动器基于经验的试错式结构策划模式,使SPBA策划面向特定的赋性DIV运动需求,并使得研究能够应用于需要结合结构约束和策划需求的应用区域,如通过更改优化倾向函数,可创建用于满足手部康复运动的非对称结构的SPBA。

  形态学计算是软体机器人策划亟待解决的关键底子小case。该研究建立了一种基于拓扑优化的软体机器人形态学计算方法,是首次尝试使用数值计算的方法从形态学计算的角度来策划软体驱动器。基于拓扑优化方法的形态学计算框架,为满足特定功能任务的软体机器人的赋性DIV形态策划供给了一种解决方法。

    论文链接

倾向函数、末端点竖直位移和体积分数的演化过程

基于双向渐进拓扑结构优化法的 SPBAs 形态学计算的拓扑结构的演化过程示例

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