[发明专利]基于MOGA算法的直角坐标机器人悬臂优化仿真方法

摘要

本发明公开了基于MOGA算法的直角坐标机器人悬臂优化仿真方法，包括:1）在建模软件中构建悬臂模型并将模型的尺寸在软件中进行参数化处理；2）将构建好的模型通过插件直接导入ANSYS Workbench软件中并将尺寸参数进行参数化处理；3）在ANSYS Workbench中添加Static Structure模块进行有限元求解；4）选择优化输出参数；5）在ANSYS Workbench中添加响应面优化模块，选择优化设计点及实验设计方法；6）构建响应面模型，设置完成后进行更新；7）优化分析；8）优化结束。本发明可以快速得到产品设计的最优尺寸参数，降低研发设计成本、缩短研发周期、提高产品设计的质量。

主权项

1.基于MOGA算法的直角坐标机器人悬臂优化仿真方法，其特征在于包括以下步骤：/n第一步：在SOLIDWORKS建模软件中构建钣金悬臂模型，由于原模型为钣金折弯两边对称结构，因此建模时只需进行单边建模，因此分析系统进行有限元建模的零件为单边钣金悬臂梁；建模完成后将模型的尺寸在软件中进行参数化处理；/n第二步：在SOLIDWORKS软件中添加ANSYS Workbench插件；将构建好的模型通过插件直接导入ANSYS Workbench软件中，点选需要优化的尺寸参数，进行参数化处理；/n第三步：在ANSYS Workbench中添加Static Structure模块，对模型进行网格划分、边界条件加载及力加载，进行有限元求解；/n第四步：有限元求解结束后，选择求解结果中的总变形量、质量、体积等作为优化输出参数；/n第五步：在ANSYS Workbench中添加响应面优化模块，选择优化设计点及实验设计方法；/n第六步：构建响应面模型，响应面类型选择为Neural Network类型，其余选项默认，设置完成后进行更新；/n第七步：优化分析：选择将要优化的目标参数，优化类型选择MOGA，其余参数默认，设置完成后进行更新结果；/n第八步：优化结束，查看优化效果。/n