張虎，郭志飛，張錚，徐安林

(1.無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院機械技術(shù)學(xué)院，江蘇無錫 214121;2.江蘇大學(xué)機械工程學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 212013)

0 前言

并聯(lián)機床具有結(jié)構(gòu)緊湊、動態(tài)特性好、剛度大等優(yōu)點，其中三自由度并聯(lián)機床應(yīng)用最為廣泛［1－3］。并聯(lián)機床機構(gòu)的設(shè)計中，一般以機床的結(jié)構(gòu)對稱性、工作空間、靈活度、速度與承載能力等作為評價指標。依據(jù)機構(gòu)學(xué)相關(guān)理論，機床結(jié)構(gòu)參數(shù)(如桿長、機床床身尺寸)直接影響上述指標，因此在選型結(jié)束后，需要對機床結(jié)構(gòu)參數(shù)的進行優(yōu)化［4－6］。

要獲得較大的工作空間、高靈活度等多個優(yōu)化目標時，可將這一問題轉(zhuǎn)化成多目標優(yōu)化問題。遺傳算法［7］非常適用于解決復(fù)雜非線性和多維空間最優(yōu)解等問題，在計算科學(xué)、模式識別等方面有著廣泛應(yīng)用。

本文作者是在選定3-P-(2U-2S)這一并聯(lián)機構(gòu)構(gòu)型后，以工作空間、運動特性作為評價指標，將機床床身半徑R、連桿桿長L作為優(yōu)化設(shè)計參數(shù)，應(yīng)用遺傳算法來實現(xiàn)3-P-(2U-2S)機床機構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計。

1 并聯(lián)機床機構(gòu)基本特征介紹

并聯(lián)機床機構(gòu)結(jié)構(gòu)簡圖如圖1。移動副作為機床的驅(qū)動副，通過伺服電機驅(qū)動3個滑塊沿導(dǎo)軌直線移動，進而帶動動平臺實現(xiàn)三自由度平動，從而改變激光光頭的位置參數(shù)，與激光系統(tǒng)配合后，可實現(xiàn)三自由度平動激光加工(激光切割或焊接)。

圖1 機床結(jié)構(gòu)簡圖

2 并聯(lián)機床機構(gòu)的位置方程

設(shè)定機架定平臺OPi=R，O'Ai=r桿長為L，機床位置結(jié)構(gòu)簡圖如圖2所示。設(shè)定動平臺中心O'在靜坐標系O－XYZ下的坐標為(x，y，z)，各滑塊點Bi在{O}坐標系內(nèi)的坐標:

［Bi］o=(R cosαi-R sinαiZi)T

圖2 機床位置結(jié)構(gòu)簡圖

根據(jù)桿長約束方程可得到機床機構(gòu)位置反解方程如下:

3 機床機構(gòu)工作空間求解

并聯(lián)機床的工作空間求解，通用的方法一般可分為幾何解法和數(shù)值分析法。

數(shù)值分析法是根據(jù)約束條件(比如桿長約束、轉(zhuǎn)角約束)，利用位置逆解來搜索邊界和工作空間的內(nèi)部點集的方法。該方法得到的工作空間是空間點的集合，一般是通過計算機計算獲得，其優(yōu)點在于程序化、可以通過改變相關(guān)參數(shù)，得到不同參數(shù)下的工作空間。取表1中的機床參數(shù)進行計算。

表1 機床結(jié)構(gòu)參數(shù)

利用MATLAB計算得到工作空間和XOY方向投影的最大截面如圖3。

圖3 并聯(lián)機床工作空間與最大截面

同時，工作空間最大截面與機床結(jié)構(gòu)參數(shù)的關(guān)系分析如下。

根據(jù)運動學(xué)原理，3個支鏈末端最大回轉(zhuǎn)工作空間的交集，即為工作空間的最大截面如圖4，3個圓的方程如下:

圖4 工作空間最大截面

最大截面面積Smax，經(jīng)計算可得:

導(dǎo)軌長度一定時，Smax與工作空間大小成正相關(guān)。

4 機床機構(gòu)運動學(xué)特性求解

由于機床機構(gòu)具有三平動自由度，輸入與輸出均為線速度。設(shè)定輸入輸出速度矢量分別為vin，vout，得Jvin=vout，雅克比矩陣J反映了機床滑塊輸入運動與動平臺輸出運動的映射關(guān)系。

由式(1)可得到雅克比矩陣J如下:

得到:

設(shè)定κ(J)=cond(J)=‖J‖·‖J－1‖稱為雅克比矩陣條件數(shù)，反映了速度傳遞時的相對誤差可能的放大率［8］。

條件數(shù)的倒數(shù)，η(J)=1/κ(J)，稱為線速度傳遞各向同性(LCⅠ)，其值越大，則各項同性越好，速度傳遞性能在該點的傳遞性能越好，η(J)≤1，當η(J)=1，則各向同性處于最佳狀態(tài)。

應(yīng)用MATLAB軟件求解η(J)=1/κ(J)，得到LCⅠ。圖5是在LCⅠ在工作空間XOY面上的分布云圖與等高線圖。

從圖5中可以直觀地看出動平臺在機床中心附近時，機床的LCⅠ較高，沿中心向外圍擴散，即傳遞性能在機床機構(gòu)中心最好，沿直徑方向逐漸變差。在中心區(qū)域300 mm×300 mm(XOY平面)內(nèi)LCⅠ值較大，同時中心點與邊緣點的差值較小、分布均勻，說明機床加工工件時，運動的穩(wěn)定性好。

另一方面，對于在規(guī)定工作空間W下的綜合運動學(xué)性能，可通過全局條件指標GCⅠ來表示:

圖5 LCⅠ在分布云圖與等高線圖(R=500，L=700)

5 基于遺傳算法的機床機構(gòu)參數(shù)優(yōu)化

5.1 基本原理

遺傳算法［9］基于自然進化規(guī)則搜索和計算問題，能夠收斂得到全局最優(yōu)解，基本操作包括選擇、交叉和變異。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有很強的映射能力，常常用于函數(shù)逼近、模式識別等。將遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合，可以充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化的映射能力。通過BP網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建目標函數(shù)模型，來作為遺傳算法的尋優(yōu)函數(shù)。

5.2 具體步驟

設(shè)定機床機構(gòu)參數(shù)半徑R、桿長L為變量，分別取范圍為L∈［700，800］，R∈［500，600］(單位:mm)。

通過求解規(guī)定的工作空間(300 mm×300 mm×Z)的全局條件指標GCⅠ值，比較優(yōu)化機床機構(gòu)參數(shù)。通過求解可以到不同組合L、R得到的離散點(L，R，GCⅠ)，應(yīng)用BP網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建映射關(guān)系構(gòu)造目標函數(shù)，因此GCⅠ作為機床機構(gòu)運動特性的評價指標;另一方面，取工作空間最大截面Smax可以作為工作空間的評價指標。

將上述兩種指標，構(gòu)建評價函數(shù)通過“加權(quán)”的方式，來轉(zhuǎn)換成單目標優(yōu)化問題，通過遺傳算法訓(xùn)練，得到一組工作空間與GCⅠ值較好的組合解，從而將多目標優(yōu)化轉(zhuǎn)換成單目標優(yōu)化問題［97，104］，其數(shù)學(xué)模型如下:

其中ω1、ω2是賦給工作空間與GCⅠ的權(quán)值，f1、f2是參照滿意度函數(shù)法［10］構(gòu)造的對應(yīng)于工作空間與GCⅠ的子函數(shù)，稱為評估函數(shù)。由于兩者均期望為最大值，函數(shù)定義的方法如下。

其中，是響應(yīng)^yi是經(jīng)GCⅠ或Smax得到的一個任意值，Ui對應(yīng)最大值，Li對應(yīng)最小值，αi是常數(shù)。這樣經(jīng)過上述數(shù)值轉(zhuǎn)換后，工作空間與GCⅠ對應(yīng)的的評估函數(shù)f1、f2的任意數(shù)值是fi(^yi)，其大小在一個數(shù)量級，從而不會使工作空間與GCⅠ本身數(shù)值大小影響優(yōu)化效果。設(shè)權(quán)值與參數(shù)值ω1=ω2=1，α1=α2=1。

采用MATLAB遺傳算法GAOT工具箱，作為求解最優(yōu)值的求解工具。通過ga()相關(guān)語句，進行求優(yōu)計算。經(jīng)過100代的進化之后，得到最優(yōu)值收斂于1.259 7。

5.3 優(yōu)化結(jié)果

圖6是GCⅠ與工作空間在遺傳算法下的尋優(yōu)性能跟蹤圖，圖中虛線代表適應(yīng)度函數(shù)的最佳值(Best fitness)和實線代表平均值(Mean fitness)。

最優(yōu)參數(shù)值為:L=796.56;R=570.57

圖6 遺傳算法下的尋優(yōu)性能跟蹤圖

將上述優(yōu)化的機床機構(gòu)參數(shù)尺寸代入到式(3)，求解得到優(yōu)化后的工作空間最大截面，如圖其面積為4.219 7e+005 mm2，優(yōu)化后的LCⅠ在工作空間的分布如圖8。

分析圖3、5與圖7、8，說明優(yōu)化后機床機構(gòu)在保證工作空間下，運動特性條件指標得到了提高，這樣既能使并聯(lián)機床在工作空間上滿足加工要求，又能保證機床機構(gòu)的運動學(xué)性能。綜上，文中的機床機構(gòu)的參數(shù)優(yōu)化基本完成，優(yōu)化結(jié)果令人滿意。

圖7 優(yōu)化后，最大工作空間截面圖

圖8 LCⅠ在優(yōu)化后分布云圖與等高線圖

6 結(jié)論

通過計算給出了并聯(lián)機床機構(gòu)3-P-(2U-2S)的反解方程，應(yīng)用邊界搜索的方法得到機床機構(gòu)的工作空間，接著通過雅克比矩陣的求解得到并聯(lián)機床機構(gòu)的條件數(shù)方程。最后，應(yīng)用BP網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建映射函數(shù)，通過遺傳算法對機床機構(gòu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)(機床半徑R與桿長L)進行了尺寸優(yōu)化。通過優(yōu)化，并聯(lián)機床在工作空間和全局運動條件指標GCⅠ兩個綜合性能得到了提高。

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