(Luận văn thạc sĩ) xây dựng hệ thống gợi ý du lịch dựa vào thông tin người dùng

TÓMTẮTLUẬNVĂN TỐI ƯU HÓA HÌNH HỌC VÀ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY PID CHO ROBOT DELTA Học viên: Trần Thanh Hải Tuấn Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ Điện tử Mã số: 8520114 Khóa: 39 Trường Đại h

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA



TRẦN THANH HẢI TUẤN

TỐI ƯU HÓA HÌNH HỌC VÀ THIẾT KẾ

BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY PID CHO ROBOT DELTA

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ

DUT.LRCC

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA



TRẦN THANH HẢI TUẤN

TỐI ƯU HÓA HÌNH HỌC VÀ THIẾT KẾ

BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY PID CHO ROBOT DELTA

Chuyên ngành : KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ

Người hướng dẫn khoa học: TS VÕ NHƯ THÀNH

DUT.LRCC

LỜICẢMƠN

Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc tới TS Võ Như Thành cùng TS Lê Hoài Nam và TS Nguyễn Đình Sơn Các Thầy đã tận tình hướng dẫn và truyền cho em những kinh nghiệm quý báu trong nghiên cứu khoa học Em xin gửi lời cảm ơn tới Khoa Cơ khí, Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng đã tạo mọi điều kiện thuận lợi trong suốt quá trình làm luận văn này Em xin cảm ơn sự ủng hộ của bạn bè, đồng nghiệp đã giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi trong quá trình làm luận văn Cuối cùng,

em xin chân thành cảm ơn đến gia đình đã động viên ủng hộ trong suốt quá trình làm luận văn

Mặc dù đã cố gắng hoàn thành luận văn trong phạm vi và khả năng cho phép tuy nhiên, do thời gian có hạn nên đề tài nghiên cứu không tránh khỏi những thiếu sót, vì vậy em rất mong được sự thông cảm và góp ý của Quý Thầy để em có thể tiếp tục nghiên cứu và hoàn thành tốt hơn về sau

LỜICAMĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, các kết quả nghiên cứu được trình bày trong luận văn là trung thực, khách quan và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn đã được cám

ơn, các thông tin trích dẫn trong luận văn này đều được chỉ rõ nguồn gốc

TÓMTẮTLUẬNVĂN

TỐI ƯU HÓA HÌNH HỌC VÀ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY PID CHO

ROBOT DELTA Học viên: Trần Thanh Hải Tuấn Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ Điện tử

Mã số: 8520114 Khóa: 39 Trường Đại học Bách khoa - ĐHĐN

Tóm tắt – Robot Delta đang ngày càng được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp với nhiều

ưu điểm vượt trội như khả năng chịu tải lớn, độ cứng cao… Với nhu cầu tiết kiệm vật liệu

và chi phí trong quá trình thiết kế và chế tạo robot nhưng vẫn đảm bảo được các khả năng làm việc của robot như độ cứng và độ bền, việc sử dụng phương pháp tối ưu hóa hình học trong thiết kế là một giải pháp có thể giải quyết vấn đề trên Ngoài ra, ở Việt Nam, robot Delta thuộc lĩnh vực nghiên cứu vẫn còn mới, vẫn chưa có nhiều bài viết phân tích sâu về các phương pháp điều khiển áp dụng cho loại robot này Nghiên cứu này được đề xuất nhằm ứng dụng phương pháp tối ưu hóa hình học để tiết kiệm vật liệu trong quá trình chế tạo robot cũng như thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PID cho robot Các quy trình thiết kế lại cánh tay trên của robot cũng như bộ điều khiển Fuzzy PID đã giới thiệu Tác giả đã tóm tắt các kết quả đã đạt được và đưa ra các hướng phát triển tiếp theo

Từ khóa – Robot Delta; tối ưu hóa hình học; tiết kiệm vật liệu; bộ điều khiển Fuzzy PID; nâng cao năng suất

TOPOLOGY OPTIMIZATION AND DESIGNING FUZZY PID CONTROLLER

FOR DELTA ROBOT

Abstract – Delta robot is used more and more widely in industry with many advantages such as fast-moving speed, great productivity, etc With the need to reduce the material in designing and manufacturing process but still ensure the work capacity, using topology optimization method in design is an approach that can solve this problem Besides, nowadays, in Vietnam, there are a few researches in controlling Delta robot This thesis is proposed to apply topology optimization method for saving material in manufacturing process as well as to design the Fuzzy PID controller for robot The procedures to design the upper arm of Delta robot and Fuzzy PID controller are presented The achieved results are summarized and perspective of the work is provided

Key words - Robot Delta; Topology Optimization; saving material; Fuzzy PID controller; increasing productivity

DUT.LRCC

MỤCLỤC

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 3

1.1 Lịch sử phát triển 3

1.1.1 Robot có cấu trúc song song 3

1.1.2 So sánh robot chuỗi và robot song song 4

1.1.3 Ứng dụng của robot song song 5

1.2 Một số nghiên cứu về robot song song ở trong và ngoài nước 9

1.2.1 Các nghiên cứu ngoài nước 9

1.2.2 Các nghiên cứu trong nước 10

CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ LẠI CÁNH TAY TRÊN CỦA ROBOT DELTA SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA HÌNH HỌC 12

2.1 Phương pháp tối ưu hóa hình học 12

2.1.1 Giới thiệu 12

2.1.2 Thuật toán tối ưu hóa 13

2.1.3 Phân tích phần từ hữu hạn 13

2.2 Phần mềm hỗ trợ thiết kế tối ưu hóa hình học 14

2.3 Trình tự thiết kế lại cánh tay trên của robot Delta 15

2.3.1 Phân tích lực 15

2.3.2 Quá trình thực hiện tối ưu hóa trên phần mềm Solidthinking Inspire 20

2.4 Kết luận 24

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY PID CHO ROBOT DELTA 25

3.1 Tổng quan về điều khiển chuyển động 25

3.1.1 Giới thiệu chung 25

3.1.2 Bài toán điều khiển trong không gian khớp 25

3.1.3 Bài toán điều khiển trong không gian thao tác 26

3.2 Giới thiệu về bộ điều khiển PID và Fuzzy PID 26

3.3 Thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PID bằng phần mềm MATLAB/ Simulink và SimMechanics 28

3.3.1 Mô hình robot Delta 28

3.3.2 Thiết kế bộ điều khiển PID mờ 30

3.3.3 Kết quả mô phỏng 36

3.4 Kết luận 45

KẾT LUẬN VÀ TRIỂN VỌNG 46

DUT.LRCC

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 47 TÀI LIỆU THAM KHẢO 48

DUT.LRCC

DANHMỤCHÌNHVẼ,ĐỒTHỊ

Hình 1.1 Cấu trúc robot song song 3

Hình 1.2 Robot Puma [3] 4

Hình 1.3 Cơ cấu song song Gough [3] 5

Hình 1.4 Robot Delta ứng dụng trong công nghệ thực phẩm [2] 6

Hình 1.5 Cơ cấu song song Stewart [3] 6

Hình 1.6 Sản phẩm Persival của École Nationale d’Équitation (Pháp) [3] 6

Hình 1.7 Bộ mô phỏng xe đạp của Viện KAIST và sản phẩm Caren của Motek [3] 7

Hình 1.8 Sản phẩm SuriScope [1] 7

Hình 1.9 Robot CRIGOS dùng để phẫu thuật tái tạo xương [19] 8

Hình 1.10 Robot Stewart [3] 8

Hình 1.11 Robot Delta [2] 8

Hình 2.1 Trình tự thiết kế lại chi tiết sử dụng phương pháp tối ưu hóa hình học 15

Hình 2.2 Mô hình động học (a) và thiết kế 3D (b) của robot Delta 16

Hình 2.3 Bản vẽ CAD chi tiết cánh tay trên của robot Delta 17

Hình 2.4 Mô hình các cánh tay robot Delta trong mặt phẳng 17

Hình 2.5 Lực tác dụng lên các khâu của cánh tay số 1 18

Hình 2.6 Chuyển hệ tọa độ các lực tác dụng lên khâu phát động 19

Hình 2.7 Định nghĩa không gian thiết kế trong phần mềm 21

Hình 2.8 Định nghĩa vật liệu cho chi tiết trong phần mềm 21

Hình 2.9 Định nghĩa tải trọng cho chi tiết trong phần mềm 22

Hình 2.10 Định nghĩa liên kết cho chi tiết trong phần mềm 22

Hình 2.11 Định nghĩa các thông số của phần tử hữu hạn trong phần mềm 23

Hình 2.12 Một số kết quả tối ưu hóa trong phần mềm 23

Hình 2.13 Chi tiết hoàn chỉnh cánh tay trên của robot Delta 24

Hình 2.14 Chi tiết cánh tay trên của robot Delta sau khi được in 3D 24

Hình 3.1 Điều khiển trong không gian khớp 25

Hình 3.2 Điều khiển trong không gian thao tác 26

Hình 3.3 Cấu trúc của hệ thống sử dụng bộ điều khiển PID 27

Hình 3.4 Cấu trúc của hệ thống sử dụng bộ điều khiển PID mờ 28

Hình 3.5 Mô hình 3D của robot Delta sau khi đã được tối ưu hóa cánh tay trên 28

Hình 3.6 Mô hình SimMechanics của robot Delta 29

Hình 3.7 Cấu trúc bộ điều khiển chỉnh định tham số PID 30

Hình 3.8 Cấu trúc bộ điều khiển PID mờ 31

DUT.LRCC

Hình 3.9 Giao diện mô phỏng mờ 33

Hình 3.10 Hàm liên thuộc của tín hiệu e(t) 34

Hình 3.11 Hàm liên thuộc của tín hiệu de(t)/dt 34

Hình 3.12 Hàm liên thuộc của biến 𝐾𝑃 35

Hình 3.13 Hàm liên thuộc của biến 𝐾𝐷 35

Hình 3.14 Hàm liên thuộc của biến 𝛼 36

Hình 3.15 Cấu trúc bộ điều khiển PID mờ trong MATLAB 36

Hình 3.16 Đặc tính điều chỉnh PID và Fuzzy PID đối với động cơ điều khiển cánh tay thứ nhất của robot Delta không chịu tác dụng của ngoại lực 37

Hình 3.17 Đặc tính điều chỉnh PID và Fuzzy PID đối với động cơ điều khiển cánh tay thứ hai của robot Delta không chịu tác dụng của ngoại lực 38

Hình 3.18 Đặc tính điều chỉnh PID và Fuzzy PID đối với động cơ điều khiển cánh tay thứ ba của robot Delta không chịu tác dụng của ngoại lực 39

Hình 3.19 Biên độ chuyển động của cơ cấu chấp hành khi không chịu tác dụng của ngoại lực 40

Hình 3.20 Đặc tính điều chỉnh PID và Fuzzy PID đối với động cơ điều khiển cánh tay thứ nhất của robot Delta chịu tác dụng của ngoại lực 41

Hình 3.21 Đặc tính điều chỉnh PID và Fuzzy PID đối với động cơ điều khiển cánh tay thứ hai của robot Delta chịu tác dụng của ngoại lực 42

Hình 3.22 Đặc tính điều chỉnh PID và Fuzzy PID đối với động cơ điều khiển cánh tay thứ ba của robot Delta chịu tác dụng của ngoại lực 43

Hình 3.23 Biên độ chuyển động của cơ cấu chấp hành khi chịu tác dụng của ngoại lực 44

DUT.LRCC

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1 Hàm liên thuộc của hai biến đầu vào 32

Bảng 3.2 Hàm liên thuộc của ba biến đầu ra 32

Bảng 3.3 Luật điều khiển cho hệ số 𝐾𝑃 32

Bảng 3.4 Luật điều khiển cho hệ số 𝐾𝐷 33

Bảng 3.5 Luật điều khiển cho hệ số 𝛼 33

DUT.LRCC

DANH MỤC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

MỞĐẦU

Lý do chọn đề tài

Ngày nay, các loại robot đang ngày càng phát triển và phục vụ trực tiếp các nhu cầu thực tiễn của con người Robot song song ra đời nhằm khắc phục một số nhược điểm của các loại robot cổ điển kiểu chuỗi Đặc biệt, robot Delta là loại robot song song có rất nhiều ưu điểm: khả năng chịu tải lớn, độ cứng vững cao, tốc độ di chuyển nhanh, năng suất làm việc lớn…

Robot Delta được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: các dây chuyền lắp ráp, gắp thả trong công nghiệp; y học; quân sự; trong các phòng thí nghiệm phục vụ giảng dạy, nghiên cứu

Với nhu cầu tiết kiệm vật liệu và chi phí trong quá trình thiết kế và chế tạo robot nhưng vẫn đảm bảo được các khả năng làm việc của robot như độ cứng và độ bền, việc

sử dụng phương pháp tối ưu hóa hình học trong thiết kế là một giải pháp có thể giải quyết vấn đề trên

Ngoài ra, với mong muốn nâng cao khả năng hoạt động của mô hình robot Delta tại Viện Cơ khí và Tự động hóa, Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng, việc thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PID để điều khiển chuyển động là một giải pháp khả dĩ

Với các lý do trên, tác giả đã lựa chọn đề tài: “Tối ưu hóa hình học và thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta”

Mục tiêu nghiên cứu

 Tìm hiểu cấu trúc robot Delta;

 Phân tích lực tác dụng lên cánh tay để tối ưu hóa hình học;

 Xây dựng bộ điều khiển Fuzzy PID cho robot Delta

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Robot song song Delta ba bậc tự do RUU

Phương pháp nghiên cứu

Kết hợp nghiên cứu giữa nghiên cứu lý thuyết và mô phỏng:

DUT.LRCC

 Nghiên cứu lý thuyết:

o Tổng hợp và nghiên cứu tài liệu về bài toán động học, động lực học, trường làm việc của robot;

o Tổng hợp và nghiên cứu tài liệu về phương pháp tối ưu hóa hình học trong thiết kế cơ khí;

o Tổng hợp và nghiên cứu tài liệu về các phương pháp điều khiển robot

o Tạo tiền đề cho việc tiết kiệm vật liệu trong quá trình chế tạo robot;

o Phương pháp điều khiển robot bằng Fuzzy PID nhằm nâng cao hiệu quả làm việc của robot Delta theo từng ứng dụng cụ thể;

o Góp phần tạo ra mô hình robot song song kiểu Delta để phục vụ trong công tác giảng dạy, nghiên cứu…

Bố cục của luận văn

Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn gồm những phần chính sau đây:

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

Chương này sẽ trình bày tổng quan về lịch sử phát triển, ứng dụng của robot song song nói chung và robot Delta nói riêng, các nghiên cứu trong và ngoài nước về động học, điều khiển robot song song

1.1 Lịch sử phát triển

1.1.1 Robot có cấu trúc song song

Do được ứng dụng rộng rãi nên robot được phát triển rất đa dạng và phong phú Khái niệm robot có cấu trúc song song được Gough và Whitehall đưa ra vào năm 1962 [1] và ứng dụng của nó được khởi động bởi Stewart vào năm 1965 Ngày nay, robot song song đã có những sự phát triển vượt bậc và có khả năng đạt được 6 bậc tự do Robot có cấu trúc song song thường gồm có tấm đế di động được nối với tấm đế

cố định, dẫn động theo nhiều nhánh song song hay còn gọi là cánh tay Thường số cánh tay bằng số bậc tự do, được điều khiển bởi nguồn phát động đặt trên tấm đế cố định hoặc ngay trên cánh tay

Hình 1.1 Cấu trúc robot song song Robot Delta [2] là một dạng của robot song được được sáng chế bởi Reymond Clavel vào đầu thập niên 1980 Robot Delta bao gồm ba cánh tay được nối với các khớp quay ở tấm đế cố định Đặc điểm thiết kế chính của nó là sử dụng hình bình hành trong các cánh tay, giúp duy trì sự định hướng của bộ phận đầu cuối Robot Delta đã nhận được 36 bằng phát minh, trong đó có những bằng sáng chế quan trọng như của WIPO (WO 87/03528 cấp này 18/06/1987), bằng sáng chế Hoa Kỳ (US 4, 976, 582 cấp ngày 11/12/1990) và bằng sáng chế châu Âu (EP 0 250 470 cấp ngày 17/07/1991)

DUT.LRCC

1.1.2 So sánh robot chuỗi và robot song song

Robot chuỗi bao gồm các khâu cứng được liên kết bởi các khớp quay hoặc khớp trượt Một đầu của chuỗi này là cố định được gọi là bệ hoặc đế cố định, và đầu kia của chuỗi được trang bị một bàn kẹp được gọi là khâu thao tác Loại robot này được mô phỏng theo cánh tay của con người, có lợi thế là không gian làm việc lớn nhưng khả năng chịu tải tương đối kém Các cấu trúc chuỗi như vậy có xu hướng lớn và đắt tiền do yêu cầu về độ cứng liên kết và truyền tải lực giữa các khâu Chúng có thể được phân loại thêm như các thao tác không gian và phẳng Robot Puma là loại thao tác không gian điển hình (Hình 1.2) Do cấu trúc nối tiếp, tải trọng của loại robot này bị giới hạn bởi

mô men xoắn dẫn động của các động cơ trong chuỗi động Các động cơ và các khâu của các khớp kế tiếp trở thành tải trọng của các khớp trước đó Như vậy, tải trọng của robot

có thể chịu được là thấp và ảnh hưởng của quán tính rất lớn Kết quả là, tốc độ và khả năng tăng tốc của khâu thao tác có thể đạt được là tương đối thấp Khi ta nhìn vào các thông số kỹ thuật của một số robot chuỗi sẽ thấy rằng nó rất lớn và nặng nhưng chỉ có khả năng gắp những vật nhẹ [3] Hơn nữa, các sai số về truyền động được tích lũy từng khâu và cộng dồn đến khâu thao tác

Hình 1.2 Robot Puma [3]

Robot song song có độ cứng vững cao và khả năng chịu tải từ các thiết bị truyền động hoạt động song song để hỗ trợ tải Độ chính xác vị trí của robot song song cao vì các sai số được bù trung bình từ sai số của từng cánh tay do cấu trúc song song mà không

bị tích lũy như robot chuỗi Trong khi các chuỗi động học tạo ra các ràng buộc và giới hạn về không gian làm việc, các thiết kế điển hình có đặc tính quán tính thấp Các lĩnh vực ứng dụng robot song song bao gồm: máy CNC, máy chính xác cao, máy móc tự động hóa trong bán dẫn và công nghiệp lắp ráp điện tử tốc độ và gia tốc cao Để so sánh giữa robot chuỗi với robot song ta có Bảng 1.1

DUT.LRCC

Bảng 1.1 So sánh robot chuỗi và robot song song STT Tính năng Robot chuỗi Robot song song

1 Độ chính xác Thấp hơn Cao hơn

2 Không gian làm việc Lớn hơn Nhỏ hơn

3 Độ cứng vững Thấp hơn Cao hơn

4 Tỉ số tải/khối lượng Thấp hơn Cao hơn

5 Tải trọng quán tính Lớn hơn Nhỏ hơn

6 Tốc độ làm việc Thấp hơn Cao hơn

7 Độ phức tạp thiết kế/ điều khiển Đơn giản Phức tạp

1.1.3 Ứng dụng của robot song song

Robot song song đã được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống Một số ứng dụng cụ thể bao gồm:

a Ứng dụng trong công nghiệp

Hình 1.3 Cơ cấu song song Gough [3]

Vào năm 1949, Eric Gough đã đưa ra nguyên lý cơ bản và phát triển thiết bị tên là:

“Universal Tyre-Testing machine” (hay còn gọi là Universal Rig) dùng để kiểm tra lốp

xe cho hãng Dunlop (Hình 1.3) Thiết bị này chính thức đi vào vận hành năm 1955 Tấm dịch chuyển của thiết bị này có hình lục giác, mỗi góc nối với các khâu dẫn động tịnh tiến bằng các khớp cầu Đầu còn lại của các khâu tác động được nối với bệ bằng các khớp Cardan Các khâu có chiều dài thay đổi do cơ cấu dẫn động tịnh tiến Thiết bị này vẫn sử dụng đến năm 2000 Hiện nay, thiết bị này đang được trưng bày tại viện bảo tàng khoa học Anh

Robot Delta (Hình 1.4) được dùng trong dây chuyền đóng gói thực phẩm, làm thiết

bị nâng gắp…

DUT.LRCC

Hình 1.4 Robot Delta ứng dụng trong công nghệ thực phẩm [2]

b Ứng dụng trong mô phỏng

Vào năm 1965, Stewart [4] đã đề xuất sử dụng cơ cấu song song để làm thiết bị

mô phỏng bay (Hình 1.5) Hãng École Nationale d’Équitation (Pháp) đã phát triển một thiết bị được đặt tên là Persival dùng để huấn luyện các nài ngựa (Hình 1.6)

Hình 1.5 Cơ cấu song song Stewart [3]

Hình 1.6 Sản phẩm Persival của École Nationale d’Équitation (Pháp) [3]

DUT.LRCC

Viện KAIST (Hàn Quốc) đã phát triển thiết bị mô phỏng xe đạp (Hình 1.7) Motek đã chế tạo Caren dùng để huấn luyện thể thao và phục hồi chức năng cho người bệnh và khuyết tật

Hình 1.7 Bộ mô phỏng xe đạp của Viện KAIST và sản phẩm Caren của Motek [3]

c Ứng dụng trong y học

Công ty Elekta (Thụy Điển), một công ty chuyên về các trang thiết bị y tế đã dùng robot Delta để làm thiết bị nâng giữ kính hiển vi có khối lượng 20 kg dùng trong việc giải phẫu (Hình 1.8)

Hình 1.8 Sản phẩm SuriScope [1]

Một dự án của châu Âu chế tạo robot CRIGOS (Compact Robot for Image Guided Orthopedic) sử dụng cơ cấu Gough-Stewart nhằm hỗ trợ cho các bác sĩ một công cụ phẫu thuật xương hiệu suất cao (Hình 1.9)

DUT.LRCC

Hình 1.9 Robot CRIGOS dùng để phẫu thuật tái tạo xương [19]

d Các ứng dụng khác

Phòng thí nghiệm PCR tại Đại học kỹ thuật Sharif đã thiết kế, mô phỏng, phân tích động học và chế tạo một loại tay máy song song dùng để leo cột điện thay bóng đèn thay cho công nhân Đây là loại robot có 3 chuỗi động học, mỗi chuỗi động học được bố trí các khớp là UPU (U: Khớp Cardan, P: Khớp trượt)

Hình 1.10 Robot Stewart [3] Hình 1.11 Robot Delta [2]

Một trong những công trình đầu tiên là của Stewart năm 1965 [4], trong đó ông đã giới thiệu cách sử dụng các cấu trúc song song (ngày nay thường được biết đến với tên gọi bệ Stewart) cho việc mô phỏng bay Kể từ đó nhiều phiên bản của

bệ này đã được đề xuất và nghiên cứu

DUT.LRCC

1.2 Một số nghiên cứu về robot song song ở trong và ngoài nước

1.2.1 Các nghiên cứu ngoài nước

Về mặt cơ học, robot song song là hệ nhiều vật có cấu trúc mạch vòng Tính toán động lực học là bài toán cần thiết để thiết kế và nâng cao chất lượng điều khiển của robot song song Các phương pháp thiết lập phương trình động lực học của hệ nhiều vật cấu trúc mạch vòng được đề cập khá kĩ trong các tài liệu [5, 6] Sau đó, bài toán động học, động lực học đươc đề cập cụ thể hơn trong các tài liệu về robot song song [4, 7]

Wittenburg [6] là một trong những người đầu tiên đề xuất việc sử dụng các khái niệm về tách cấu trúc để giải bài toán động lực học của hệ nhiều vật có cấu trúc mạch vòng Nakamura [8] và Schiehlen [9] sử dụng các khớp chủ động để tham số hóa không gian cho bài toán động lực học Sau đó, các công trình khác được trình bày và phân tích tổng quát hơn để giải bài toán động lực học các robot song song dựa trên các dạng phương trình chuyển động khác nhau Ví dụ như [10, 11] sử dụng phương trình Lagrange-Euler, sử dụng nguyên lý công ảo [12-14] Staicu và đồng nghiệp [15] đề xuất phương pháp ma trận truy hồi (Recursive matrix method) để tính toán động lực học cho robot song song

Abdellatif và Heimann [16] sử dụng phương trình Lagrange dạng nhân tử để giải bài toán động lực học ngược một robot song song cụ thể

Một công trình nghiên cứu gần đây của nhóm tác giả Corves [17] đã đồng thời tính toán động lực học ngược robot song song Delta bằng ba phương pháp: Lagrange dạng nhân tử, nguyên lý công ảo, phương trình Newton – Euler sau đó giải các phương trình bằng phương pháp số thu được kết quả tương tự nhau Tuy nhiên, phương pháp Lagrange dạng nhân tử có thời gian tính toán ít nhất Mô hình hai chất điểm ở hai đầu của khâu hình bình hành của robot Delta được S B Park [18] sử dụng để thiết lập phương trình chuyển động bằng phương pháp Lagrange dạng nhân tử và tính toán động lực học ngược Nhóm tác giả Q Zhang [19] sử dụng phần mềm ANSYS để tính toán độ bền, biến dạng và tần số dao động riêng của robot này và R Kelaiaia [20] đã phân tích biến dạng tĩnh cho việc bù biến dạng để nâng cao độ chính xác của robot này

Một loại robot song song có tên 3-PRS được nhóm nghiên cứu của tác giả M.S Tsai [6, 21, 22] nghiên cứu và chế tạo Trong đó, bài toán động học thuận được giải bằng phương pháp số, bài toán động lực học ngược giải bằng cách thiết lập phương pháp Lagrange dạng nhân tử, phương pháp điều khiển dựa trên mô hình cũng được áp dụng

DUT.LRCC

thực nghiệm vào robot thực Dựa trên cơ sở đó, các tác giả Q Xu và Y Li [7, 23, 24] phát triển thêm phương pháp điều khiển dựa trên mô hình sử dụng mạng nơron

Nhóm tác giả Mueller đã xây dựng mô hình một loại robot song song dư dẫn động PKM [25-28] Trong đó, bài toán động lực học ngược được giải bằng phương pháp số và mô phỏng số phương pháp điều khiển dựa trên mô hình

Nhóm tác giả Liu [29] tính toán và xây dựng vùng làm việc lý tưởng của robot Delta dựa vào các phương trình động học thuận và ngược

Trong các tài liệu, hầu hết các nhà nghiên cứu thu được các phương trình chuyển động bằng cách xây dựng các giả định đơn giản hóa, chẳng hạn như tách một số khớp và kết nối với hệ thống như là một hệ thống cây với các phương trình liên kết, và áp dụng các nguyên lý động lực học cho các hệ thống cây trong khi bỏ qua mô men xoắn ở các khớp cắt Phương pháp này được gọi là tách cấu trúc (Subsystem) [3]

Trong các nghiên cứu kể trên về robot song song Delta không gian, các phương pháp được sử dụng để thiết lập phương trình chuyển động là Lagrange dạng nhân tử, nguyên lý công ảo, phương trình Newton – Euler, tách cấu trúc Khi thiết lập phương trình, thanh nối giữa hai khâu dẫn và bàn máy động được mô hình hóa bằng thanh đồng chất hoặc bằng hai khối lượng tập chung ở hai đầu thanh Cho đến nay chưa có công trình nào so sánh, đánh giá hai loại mô hình này

1.2.2 Các nghiên cứu trong nước

Các vấn đề động học, động lực học của hệ nhiều vật có cấu trúc mạch vòng được tác giả Nguyễn Văn Khang đề cập khá kỹ trong [30-33] Trong các tài liệu này, tác giả đưa ra cách thức thiết lập các phương trình động lực học của hệ nhiều vật có cấu trúc cây bằng các phương trình Lagrange loại 2 Với các robot song song tác giả sử dụng phương pháp tách cấu trúc và phương pháp Lagrange dạng nhân tử để thiết lập phương trình chuyển động của robot Tác giả đã trình bày hai phương pháp số giải bài toán động lực học ngược robot song song [4, 31, 34, 35] Đó là phương pháp dựa trên các phương trình Lagrange dạng nhân tử và phương pháp dựa trên các phương trình vi phân thu gọn

về các tọa độ tối thiểu Đặc biệt phương pháp thứ hai rất thuận tiện cho bài toán điều khiển robot Ngoài ra, tác giả cũng đề xuất ba thuật toán biến đổi phương trình chuyển động của hệ nhiều vật cấu trúc mạch vòng từ dạng phương trình vi phân - đại số sang

DUT.LRCC

phương trình vi phân thường để giải bài toán động lực học thuận [30, 36] Các kết quả bài toán động học ngược và điều khiển trượt sử dụng mạng nơron robot dư dẫn động cũng được nhóm nghiên cứu của tác giả công bố [30, 31]

Nhóm tác giả Nguyễn Quang Hoàng đã đề nghị giải pháp ổn định hóa phương trình liên kết của hệ nhiều vật có cấu trúc mạch vòng dựa trên nguyên lý trượt [37], phương pháp số giải bài toán động học ngược robot song song và chuỗi [26, 38]

Nhóm tác giả Trịnh Hoàng Kiên, Phạm Huy Hoàng [39] đã mô phỏng không gian thao tác và động lực học ngược robot song song phẳng ba bậc tự do 3RRR

Nhóm nghiên cứu của tác giả Phạm Văn Bạch Ngọc [40] đã lựa chọn mô hình,

mô phỏng động lực học và tính toán thiết kế để chế tạo một robot cơ cấu song song Hexapod ứng dụng trong gia công cơ khí Các máy công cụ truyền thống sau khi thêm bộ đồ gá vạn năng có thể gia công được những chi tiết có bề mặt phức tạp mà trước đây không thực hiện được

Nhóm nghiên cứu của tác giả Nguyễn Minh Thạnh [24, 41, 42] đã mô hình hóa và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến không gian thao tác trong quá trình mô hình hóa, đồng thời nhóm cũng đề xuất phương pháp tối ưu hóa thiết kế của tay máy song song dùng thuật toán di truyền

Nhóm tác giả Lê Đức Thọ, Nguyễn Hưng Long [43] đã nghiên cứu so sánh cấu trúc của robot song song dư dẫn động với cấu trúc của robot song song 6-RUS từ đó đưa ra cấu trúc robot tối ưu hơn

Nhóm tác giả Tưởng Phước Thọ [44] đã thiết kế cơ khí cho một mô hình robot Delta cụ thể trên cơ sở đó các tác giả đã tính toán động học ngược để phục vụ cho việc điều khiển robot

Nhóm tác giả Lê Hoài Nam, Lê Xuân Hoàng [45] đã nghiên cứu về bài toán động học, động lực học và phương pháp thiết kế hình học cho robot Delta kiểu ba khớp quay

từ đó đưa ra cấu trúc tối ưu hơn

Hiện nay có một số lượng lớn các nghiên cứu về động học và tĩnh học robot song song và các vấn đề này đã được giải quyết khá trọn vẹn Tuy nhiên còn ít nghiên cứu về động lực và điều khiển, tối ưu hóa hình học các chi tiết robot Đây là những vấn đề sẽ thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu trong thời gian tới

DUT.LRCC

CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ LẠI CÁNH TAY TRÊN CỦA ROBOT DELTA SỬ DỤNG

PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA HÌNH HỌC

Chương này sẽ trình bày các vấn đề liên quan về phương pháp tối ưu hóa hình học cũng như quá trình ứng dụng phương pháp tối ưu hóa hình học sử dụng phần mềm Altair Solidthinking Inspire để thiết kế lại cánh tay trên của robot Delta

2.1 Phương pháp tối ưu hóa hình học

2.1.1 Giới thiệu

Tối ưu hóa hình học (Topology Optimisation) hay còn gọi là tối ưu hóa tô-pô là phương pháp giải quyết vấn đề phân bố vật liệu bằng cách tối ưu các cấu trúc hình học bên trong của vật liệu Mục tiêu của tối ưu hóa hình học là xác định phân bố của vật liệu bằng cách tính toán các ràng buộc về độ bền của từng phần tử vật liệu bên trong Sau

đó, những phần tử vật liệu không chịu tác dụng lực hay những phần tử có ứng suất bên trong rất bé sẽ bị loại bỏ Phần còn lại sau khi loại bỏ những phần tử đó ta được một cấu trúc đã được tối ưu hóa hình học Nghiên cứu đầu tiên về phương pháp tối ưu hóa hình học được thực hiện bởi GS Bendsoe của khoa Kỹ thuật Cơ khí và Toán học của Trường đại học Kỹ thuật của Đan Mạch vào năm 1988 và sau đó hai học trò của ông là GS Sigmund và Peterson của nhóm nghiên cứu này đã mở rộng ra nghiên cứu tối ưu hóa hình học và ứng dụng trên nhiều lĩnh vực từ năm 1998 đến nay Hiện nay, có hai phương pháp tiếp cận chính trong việc tối ưu hóa hình học đó là phương pháp vật liệu đẳng hướng đồng nhất (SIMP: Solid Iso Material with Penalization) được phát triển bới GS Bendsoe và các cộng sự của Đại học Kỹ thuật, Đan Mạch từ năm 1988 và GS Rozvany và các cộng sự thuộc trường Đại học Kỹ thuật và Kinh tế Budapest, Hungary

từ năm 1992 Phương pháp tiếp cận thứ hai đó là tối ưu hóa cấu trúc tiến hóa hình học theo hai hướng (BESO: Bidirectional Evolutionary Structural Optimisation) do GS Querin và cộng sự thuộc trường Đại học Kỹ thuật, Vương Quốc Anh phát triển từ năm

1998 đến nay và được phát triển cho nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau Tối ưu hóa một cấu trúc hay hệ thống có thể chia ra làm ba loại:

 Tối ưu hóa kích thước: đó là việc tối ưu hóa các giá trị tham số có thể là bề dày của kết cấu, diện tích của mặt cắt ngang của các thanh hay phân bố bề dày của các tấm Việc tối ưu hóa kích thước không làm thay đổi không gian thiết kế và kết cấu bên trong mà chỉ thay đổi các kích thước của các phần

DUT.LRCC

tử trong kết cấu đó

 Tối ưu hóa hình dáng: đó là việc tối ưu hóa các thành phần bên trong kết cấu, có thể chọn lựa hoặc thêm bớt hay bố trí các thành phần kết cấu bên không gian thiết kế để đưa ra giải pháp tối ưu nhất

 Tối ưu hóa hình học: đó là việc tối ưu hóa bố trí vật liệu bên trong một không gian thiết kế cho trước sao cho thỏa mãn tốt nhất các điều kiện ràng buộc về độ bền, hình học

2.1.2 Thuật toán tối ưu hóa

Để có thể tìm được lời giải cho bài toán tối ưu, có nhiều phương pháp và thuật toán được đề xuất Trong đó, có ba thuật toán chính thực hiện bài toán tối ưu hóa hình học

đó là:

 Đồng nhất hóa (Homogenization)

 Vật liệu đẳng hướng (Solid Isotropic Material with Penalization - SIMP)

 Tối ưu hóa cấu trúc tiến hóa (Evolutionary Structural Optimization- ESO)

Ta có thể sử dụng nhiều thuật toán khác nhau để tìm lời giải cho bài toán tối ưu Mỗi thuật toán có những ưu và nhược điểm khác nhau và cho ra những kết quả tương đối đối giống nhau Tuy nhiên, tùy vào mức độ phức tạp của thuật toán và cũng như phương pháp lập trình trên các ngôn ngữ lập trình khác nhau mà chúng ta lựa chon thuật toán cho phù hợp Trong số những thuật toán đã giới thiệu ở trên, thì thuật toán SIMP

là thuật toán khá đơn giản trong lập trình Hơn nữa, thuật toán SIMP được sử dụng và tích hợp trong nhiều phần mềm thương mại về tối ưu hóa hình học như Abaqus, Ansys, Altair, Autodesk Chính vì lí do đó, tác giả lựa chọn sử dụng thuật toán SIMP trong đề tài nghiên cứu này để thực hiện thiết kế về tối ưu hóa hình học cho chi tiết cánh tay trên của robot Delta

2.1.3 Phân tích phần từ hữu hạn

Tất cả các phương pháp hay thuật toán tối ưu hóa hình học đều phụ thuộc vào kết quả của bước phân tích phần tử hữu hạn để đánh giá sự thay đổi của ứng xử kết cấu Phương pháp phân tích phần tử hữu hạn là một phương pháp số hóa nhằm tính toán và

dự đoán các ứng xử của một kết cấu hay một sản phẩm trong thế giới thực trước các tác động của lực, dao động, nhiệt, dòng chảy và các tác động vật lý khác Phân tích phần tử hữu hạn cho thấy được liệu một sản phẩm sẽ bị phá hỏng, mài mòn và có làm việc theo

DUT.LRCC

đúng thiết kế hay không

Phân tích phần tử hữu hạn làm việc bằng cách mô phỏng một đối tượng trong thực

tế thành một số lượng lớn các phần tử như phần tử lục diện hay tứ diện Những phần

tử này được gọi là lưới Mỗi phần tử trong lưới này được gán với một tính chất vật liệu

và một tải trọng sẽ được áp dụng lên kết cấu gồm các lưới phần tử này Các phần mềm phần tử hữu hạn sẽ hỗ trợ cho việc tính toán các ứng xử của mỗi phần tử thông qua việc giải các phương trình toán học liên quan với mỗi phần tử Sau khi tính toán ứng xử trên mỗi, phần mềm có nhiệm vụ kết nối các kết quả này cho toàn bộ kết cấu

Một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến kết quả tính toán trong phương pháp phân tích phần tử hữu hạn đó là cách tạo lưới các phần tử Do vậy, việc tạo lưới không gian thiết kế sẽ ảnh hưởng nhiều đến kết quả của quá trình tối ưu hóa hình học Như vậy, việc tạo lưới này liên quan đến độ chính xác của kết quả tối ưu hóa và thời gian tính toán của quá trình tối ưu hóa hình học Đối với bài toán tối ưu hóa 3 chiều, các phần tử tứ diện và lục diện thường được sử dụng nhiều Tuy nhiên, phần tử tứ diện được lựa chọn nhiều hơn nhờ vào số lượng phần tử ít hơn và thời gian tính toán giảm hơn 2.2 Phần mềm hỗ trợ thiết kế tối ưu hóa hình học

Hiện nay, trên thị trường có rất nhiều phần mềm hỗ trợ lập trình tối ưu hóa hình học với nhiều giao diện người dùng thân thiện và dễ sử dụng Trong đó, phải kể đến các phần mềm của các công ty lớn như: Altair, Dassault Système, TOSCA, Siemens, Ansys Trong đó phần mềm Hyperworks OptiStruct được Hyperworks cho phát hành đầu tiên vào những năm 1994 được xem là một trong những nhà công cấp phần mềm thương mại đầu tiên trong lĩnh vực tối ưu hóa kết cấu Tuy nhiên, cho đến ngày nay thì phần mềm này ít được sử dụng vì sự hạn chế của phương pháp tiếp cận khá cổ điển làm cho người sử dụng thông thường rất khó có thể thao tác trên đó

Phần mềm Simula Abaqus ATOM được phát hành phiên bản 6.11 vào năm 2011

có tích hợp thêm một mô-đun ATOM (Abaqus Topology Optimization Module) có nhiệm vụ việc tối ưu hóa cấu trúc Tuy nhiên, mô-đun này không hỗ trợ việc thiết kế và chuẩn bị không gian thiết kế trực tiếp trên phần mềm nên là cho người dùng có nhiều khó khăn trong việc triển khai các tham số trên không gian thiết kế

Phần mềm thiết kế tối ưu hóa FE Design Tosca Structure là một trong các phần mềm đáng tin cậy về tối ưu hóa hình học Tuy nhiên, phần mềm này dưới dạng một mô-

DUT.LRCC

đun độc lập và thường tích hợp với các phần mềm phân tích phần tử hữu hạn khác Phần mềm Siemens UnigraphicsNX với phiên bản NX8 được phát hành vào năm

2011 có tích hợp thêm mô-đun tối ưu hóa hình học Phần mềm này sử dụng lại mô-đun Tosca để giải quyết bài toán tối ưu hóa hình học Hơn nữa, phần mềm không có công cụ

xử lý bề mặt sau khi tối ưu hóa

2.3 Trình tự thiết kế lại cánh tay trên của robot Delta

Hình 2.1 thể hiện trình tự thiết kế lại chi tiết sử dụng phương pháp tối ưu hóa hình học Từ đó, cánh tay trên của robot Delta sẽ được thiết kế lại bằng cách áp dụng trình tự này

Hình 2.1 Trình tự thiết kế lại chi tiết sử dụng phương pháp tối ưu hóa hình học 2.3.1 Phân tích lực

Mô hình động học cũng như thiết kế 3D của robot Delta đang được phát triển tại Viện Cơ khí và Tự động hóa, trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng được biểu diễn ở Hình 2.2 Ý nghĩa các thông số hình học được tóm tắt trong Bảng 2.1

DUT.LRCC

(a) Mô hình động học

(b) Thiết kế 3D Hình 2.2 Mô hình động học (a) và thiết kế 3D (b) của robot Delta Bảng 2.1 Ý nghĩa các thông số hình học của robot Delta

Kí hiệu Ý nghĩa

𝑃𝑖 Điểm nối giữa khâu bị dẫn và tấm đế di động (𝑖 = 1, 2, 3)

𝑠𝐵 Chiều dài cạnh tam giác đều tấm đế cố định

𝑤𝐵 Khoảng cách từ tâm 𝑂 đến cạnh của tấm đế cố định

𝑢𝐵 Khoảng cách từ tâm 𝑂 đến đỉnh của tấm đế cố định

𝑠𝑃 Chiều dài cạnh tam giác đều tấm đế di động

𝑤𝑃 Khoảng cách từ tâm 𝑃 đến cạnh của tấm đế di động

𝑢𝑃 Khoảng cách từ tâm 𝑃 đến đỉnh 𝑃𝑖 (𝑖 = 1, 2, 3) của tấm đế di động

𝐿 Chiều dài cánh tay 𝐵𝑖𝐴𝑖 (𝑖 = 1, 2, 3)

𝑙 Chiều dài của mỗi khâu bị dẫn

ℎ Chiều rộng của mỗi khâu bị dẫn

Chi tiết dùng để tái thiết kế là khâu phát động (cánh tay trên), nối giữa tấm đế cố định và khâu bị dẫn (cánh tay dưới) Hình dạng của chi tiết được thể hiện ở Hình 2.3

Hình 2.3 Bản vẽ CAD chi tiết cánh tay trên của robot Delta Tác giả sử dụng phương pháp tách vật để tiến hành giải phóng các liên kết giữa các khâu trong robot Delta Từ đó, xác định được lực tác dụng lên chi tiết đang xét Vì việc phân tích động lực học của robot Delta trong không gian ba chiều rất phức tạp nên

để đơn giản hóa, tác giả sử dụng mô hình robot Delta trong mặt phẳng như Hình 2.4

Hình 2.4 Mô hình các cánh tay robot Delta trong mặt phẳng Trong đó:

B1B2: Khoảng cách giữa tâm khớp quay 𝐵1 và 𝐵2

L1 = L2 = L3 = L = 0,2m: Chiều dài các khâu phát động

DUT.LRCC

l1 = l2 = l3 = l = 0,28m: Chiều dài các khâu bị dẫn

sB = 0,1√3m: Chiều dài tấm đế cố định

sP = 0,05√3m: Chiều dài tấm đế di động

ml1 = ml2 = ml3 = m = 0,5kg: Khối lượng khâu bị dẫn

Từng cánh tay của robot sẽ được tách riêng để thực hiện phân tích lực Từng khâu

ở mỗi cánh tay sẽ được tách thành các vật riêng biệt Lực tác dụng lên từng khâu gắn với cánh tay: tấm đế di động, khâu bị dẫn, khâu phát động được thể hiện trong Hình 2.5

(a) Tấm đế di động (b) Khâu bị dẫn (c) Khâu phát động

Hình 2.5 Lực tác dụng lên các khâu của cánh tay số 1

Áp dụng phương trình cân bằng lực cho từng khâu ta được các hệ phương trình (1), (2)

{XP1 = 0

YP1 = PP (1) {

YA1 = Pl1+ YP1

XA1 =(Pl1+ YP1) cos α1− Pl1

cos α12sin α1 =

Hình 2.6 Chuyển hệ tọa độ các lực tác dụng lên khâu phát động

Trong đó:

XA1

⃗⃗⃗⃗⃗⃗ , Y⃗⃗⃗⃗⃗⃗ là lực ban đầu tác dụng lên khâu phát động A1

X⃗⃗ , Y⃗⃗ là lực sau khi chuyển hệ tọa độ tác dụng lên khâu phát động

Khi đó, ta có giá trị của X⃗⃗ , Y⃗⃗ là:

Bài toán trở thành bài toán tối ưu hóa cực đại với hàm mục tiêu (5):

{

max f(θ1, α1) =1

2(

Pl1 + YP1sin θ1 −

2.3.2 Quá trình thực hiện tối ưu hóa trên phần mềm Solidthinking Inspire

Có thể nói phần mềm Solidthinking Inspire của hãng Altair là một công cụ mạnh nhất hiện nay trong mô phỏng và thiết kế sáng tạo (Generative Design) hỗ trợ thiết kế tối ưu hóa Phần mềm này có giao diện người dùng thân thiện và dễ thao tác Đặc biệt, phần mềm có thêm công cụ PolyNURBS hỗ trợ người dùng xây dựng bề mặt của chi tiết sau khi tối ưu hóa hình học

Để thực hiện được một tiến trình tối ưu hóa trên phần mềm, chúng ta cần thực hiện lần lượt các bước sau:

a) Định nghĩa không gian thiết kế và không gian cố định

Đây là bước khởi tạo mô hình 3D của chi tiết cần sử dụng phương pháp tối ưu hóa hình học trên phần mềm Solidthinking Inspire Người sử dụng cần định nghĩa không gian thiết kế trên sản phẩm Không gian thiết kế (Design space) là không gian mà ở đó phần mềm sẽ loại bỏ các vật liệu cho đến khi thỏa mãn mục tiêu thiết kế Không gian

cố định (Non-design space) là không gian mà phần mềm sẽ không được can thiệp trong quá trình tối ưu hóa hình học Hay nói cách khác, nó là không gian cố định và không tham gia vào quá trình loại bỏ vật liệu

Sau khi có được bản vẽ của chi tiết thì ta cần định nghĩa các không gian thiết kế trên chi tiết Việc định nghĩa này được thực hiện bằng thao tác click chuột phải lên đúng chi tiết mà chúng ta cần định nghĩa Sau đó lựa chọn “design space” là không gian thiết

kế cho chi tiết (Hình 2.7)

DUT.LRCC

Hình 2.7 Định nghĩa không gian thiết kế trong phần mềm b) Định nghĩa vật liệu và tải trọng

Người sử dụng cần định nghĩa loại vật liệu được sử dụng của chi tiết được thiết kế

và xác định chính xác các loại tải trọng có thể có khi chi tiết làm việc trong môi trường thực tế

Việc định nghĩa này được thực hiện thông qua menu “Structure”

Để định nghĩa vật liệu, ta chọn vào biểu tượng như Hình 2.8, để chọn lựa loại vật liệu phù hợp trong thư viện vật liệu của phần mềm

Hình 2.8 Định nghĩa vật liệu cho chi tiết trong phần mềm

DUT.LRCC

Để định nghĩa tải trọng tác dụng lên chi tiết cần thiết kế, ta chọn mục “Loads” như Hình 2.9

Hình 2.9 Định nghĩa tải trọng cho chi tiết trong phần mềm c) Định nghĩa các ràng buộc khác

Ngoài những ràng buộc về tải trọng, vật liệu của chi tiết thiết kế, người sử dụng cần định nghĩa thêm các ràng buộc quan trọng khác như kết nối của chi tiết với các chi tiết khác nếu có, định nghĩa về các điều kiện chuyển vị và liên kết (Hình 2.10)

Hình 2.10 Định nghĩa liên kết cho chi tiết trong phần mềm

DUT.LRCC

d) Định nghĩa về kích cỡ phần tử hữu hạn

Sau khi hoàn thành xong các bước kể trên, người sử dụng sẽ chọn menu

“Optimize” để tiến hành quá trình tối ưu hóa Tuy nhiên, trước khi chạy chương trình tối ưu hóa cần định nghĩa một số thông số đầu vào liên quan đến kích thước của phần tử hữu hạn Kích thước của các phần tử đã chọn nếu quá nhỏ thì thời gian chạy tối ưu sẽ càng lớn nhưng kết quả sẽ chính xác hơn Ngoài ra, người sử dụng cần định nghĩa thêm mục tiêu tối ưu hóa là độ cứng của chi tiết hay khối lượng và ràng buộc là giảm bao nhiêu khối lượng của chi tiết (Hình 2.11) Sau khi hoàn thành các yêu cầu trên, người

sử dụng chọn “Run” để thực hiện quá trình tối ưu hóa hình học

Hình 2.11 Định nghĩa các thông số của phần tử hữu hạn trong phần mềm

Sau khi thực hiện quá trình tối ưu hóa hình học, phần mềm sẽ cho ta kết quả cuối cùng (Hình 2.12)

Hình 2.12 Một số kết quả tối ưu hóa trong phần mềm e) Vẽ lại chi tiết

Tiếp theo, chúng ta sẽ chọn kết quả tối ưu phù hợp với các điều kiện ràng buộc

DUT.LRCC

ban đầu để tiến hành vẽ lại bằng công cụ PolyNURBS trong phần mềm vì sau khi tối ưu

bề mặt của chi tiết tương đối gồ ghề, không thể sử dụng để chế tạo ngay được do quá trình rời rạc hóa của phương pháp phần từ hữu hạn

Chi tiết hoàn chỉnh cánh tay trên của robot Delta được thể hiện trong Hình 2.13

Hình 2.13 Chi tiết hoàn chỉnh cánh tay trên của robot Delta Hình ảnh thực tế sau khi được in 3D của chi tiết được thể hiện trong Hình 2.14

Hình 2.14 Chi tiết cánh tay trên của robot Delta sau khi được in 3D

2.4 Kết luận

Trong chương này, các kiến thức liên quan đến phương pháp tối ưu hóa hình học cũng như quá trình sử dụng phương pháp tối ưu hóa hình học dùng phần mềm Solidthinking Inspire để thiết kế lại cánh tay trên của robot Delta đã được trình bày Kết quả thu được là chi tiết cánh tay trên của robot Delta đã được tối ưu hóa để cắt giảm lượng vật liệu sử dụng trong quá trình chế tạo nhưng vẫn đảm bảo được khả năng làm việc so với chi tiết ban đầu

DUT.LRCC

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY PID CHO ROBOT DELTA

Chương này sẽ giới thiệu khái quát về bộ điều khiển PID và Fuzzy PID cũng như kết quả mô phỏng trên phần mềm MATLAB/ Simulink và SimMechanics để thể hiện

ưu điểm của bộ điều khiển Fuzzy PID trong quá trình điều khiển

3.1 Tổng quan về điều khiển chuyển động

3.1.1 Giới thiệu chung

Nhiệm vụ của bài toán điều khiển chuyển động: Đảm bảo khâu thao tác (End effector) chuyển động bám theo quỹ đạo cho trước trong không gian làm việc Cho trước quỹ đạo mong muốn xd (t), yêu cầu điều khiển để quỹ đạo thực tế x thỏa mãn:

3.1.2 Bài toán điều khiển trong không gian khớp

Gồm hai bài toán nhỏ:

- Bài toán động học ngược: