6-RSS并联机器人机构的多目标优化设计及应用

本文主要探讨了6-RSS并联机器人机构的多目标优化设计问题，发表于2012年的《太原科技大学学报》第33卷第4期。6-RSS并联机器人以其特有的优点如大刚度、强承载能力、高精度和轻量化等特点，在空间探索、工业生产线和数控机床等领域展现出广泛应用价值。与串联机器人相比，其机构设计的复杂性和优化需求更为显著。 作者刘丽琴等人针对6-RSS并联机器人机构，构建了一个多目标优化模型，主要关注工作空间和速度全域性能这两个关键性能指标。他们认识到单一目标优化设计可能无法兼顾所有性能，因此采取了多目标优化策略，这在并联机构设计中显得尤为重要。为了解决复杂的优化问题，他们采用了改进的基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法，这是一种进化计算方法，能够处理多目标优化问题并寻找多个Pareto解，即在不同性能指标上达到最优解的平衡点。 在优化工作空间时，文章采用蒙特卡洛方法，这是一种统计模拟方法，通过大量随机抽样来估计未知参数或概率分布，从而提高搜索效率。对于有约束的优化问题，他们引入了随机排序法，这有助于在满足约束条件下寻找到更优的解决方案。 最终，研究结果显示，这种方法成功地为6-RSS并联机器人机构设计提供了多个性能优化方案，供使用者根据具体需求进行选择。这充分验证了多目标优化设计在并联机构设计中的实用性和有效性，为并联机器人技术的发展提供了新的设计思路和方法。 关键词：并联机器人、机构设计、多目标优化、粒子群优化、蒙特卡洛方法和随机排序法。这项研究不仅提升了6-RSS并联机器人机构的综合性能，也为其他并联机器人系统的设计提供了有价值的经验和技术参考。