柔性机器人关节非线性动力学仿真：影响与深入研究

本论文主要探讨了人工智能与机器学习在柔性机器人关节非线性动力学仿真中的应用。标题《人工智能-机器学习-柔性机器人关节非线性及动力学仿真研究》聚焦于实际柔性关节对机器人动态性能的重要影响，传统的处理方式往往将其简化为线性扭转弹簧，这不能充分反映其复杂性。作者试图通过非线性扭转弹簧模型来更准确地理解和模拟。 首先，作者建立了包含刚性链接和非线性扭转弹簧的机器人动力学方程，进行了平面3R机器人的数值仿真。仿真结果显示，非线性扭转弹簧显著影响着机器人关节误差和末端执行器的精度，揭示了非线性因素对系统动态性能的关键作用。研究还深入探讨了非线性的线性部分、刚性链接的集中质量以及关节驱动器的角加速度如何共同塑造柔性关节机器人的非线性动力学特性。 其次，为了更好地处理柔性连接，论文采用了柔性转子棒元件来发展动力学方程。通过这种方法，可以更精细地模拟关节的变形和响应，从而获得更精确的运动学和动力学性能。这种仿真模型对于设计和控制柔性机器人系统具有重要的理论价值，有助于优化机械结构和控制策略，提升机器人的柔顺性和精度。 总体来说，这篇硕士学位论文不仅扩展了机器人动力学理论，特别是在处理柔性关节时，而且引入了机器学习方法来处理复杂的非线性问题。通过实验和仿真结果，本文为理解柔性机器人关节的动态行为提供了新的见解，并为未来机器人技术的发展提供了实用工具。