基于近似模型的重载仿生腿多目标优化

• 作者: 陈伟 谭旭瑞 杨阔 刘昕晖 吉林大学机械与航空航天工程学院
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 优化设计 结构轻量化 参数化 近似模型 重载仿生腿
• 年，卷（期）: 2023,（6）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 84-93
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2023172

摘要

针对大型六足机器人在运动过程中腿部刚度不足和振动的问题，提出一种基于近似模型的多目标综合优化方法 .建立有限元模型，分析各类复杂工况下腿部结构强度、刚度和模态频率等性能，确定仿生腿的优化空间.对仿生腿静态及动态性能建立参数化模型，定义相应的设计变量，采用优化拉丁超立方方法分别对仿生腿基节、大腿和小腿模块进行试验设计，获取初始样本点，拟合各模块响应面模型、克里格模型和径向基函数神经网络模型，通过误差分析选定精度最高的近似模型，并联合第二代非支配排序遗传算法，以静态刚度、质量和首阶固有频率为目标，约束最大应力，对仿生腿进行优化设计，对优化后的结果进行分析验证.结果表明，重载仿生腿经所述方法优化后，在满足结构强度的前提下，平地工况最大变形下降9.73%，斜坡工况最大变形下降9.46%，首阶固有频率提升3.45%，仿生腿总体质量下降8.63%.