Optimal design of serial link robotic manipulators via genetic algorithms

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Ramalho, Gabriel Martins Franco
Orientador(a): Duda, Fernando Pereira
Banca de defesa: Bhaya, Amit, Castello, Daniel Alves
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
Departamento: Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Robótica
Otimização
Hidrolétrica
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/13789
Resumo: Essa tese tem como proposta a criação de uma metodologia de projeto que otimiza manipuladores robóticos feitos para tarefas específicas e submetidos a restrições. Durante o desenvolvimento dessa metodologia um estudo de caso in situ será usado como base para as suposições e escolhas. Esse estudo de caso escolhido é o processo de revestimento a calor nas turbinas hidrelétricas de Jirau. A metodologia criada utiliza o trabalho de Thomas Lambs como uma base e envolve a divisão do problema de otimização em duas partes: a otimização geométrica e a estrutural. As duas partes utilizaram da técnica de evolução diferencial acompanhado do método de otimização multivariável por peso. A otimização geométrica utilizará o comprimento dos segmentos dos manipuladores, eixos de cada junta e coordenadas x, y e z da base do manipulador como os genes do método genético. Já a função multiobjetiva utilizará o comprimento, destreza, gradiente da destreza e área de trabalho útil para maximizar a função custo. A otimização estrutural, por outro lado utilizará o diâmetro interno dos segmentos dos manipuladores como genes e otimizará o peso da estrutura e a deflexão do efetuador do manipulador. Utilizando esse estudo de caso, o manipulador robótico foi otimizado e a metodologia testada com sucesso.
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A otimização geométrica utilizará o comprimento dos segmentos dos manipuladores, eixos de cada junta e coordenadas x, y e z da base do manipulador como os genes do método genético. Já a função multiobjetiva utilizará o comprimento, destreza, gradiente da destreza e área de trabalho útil para maximizar a função custo. A otimização estrutural, por outro lado utilizará o diâmetro interno dos segmentos dos manipuladores como genes e otimizará o peso da estrutura e a deflexão do efetuador do manipulador. Utilizando esse estudo de caso, o manipulador robótico foi otimizado e a metodologia testada com sucesso.This thesis proposes the creation of a project methodology that optimizes robotic manipulators for specific tasks and subjected to constraints. During the development of this methodology, a in situ case study will be used as a base for suppositions and chooses. This case study is the in situ hard-coating process of the Jirau hydroelectric dams blades. The methodology created uses Thomas Lambs work as a base and involves dividing the optimization problem into two parts: a geometric optimization and a structural one. Both will use differential evolution in conjunction with a multiobjective weight method. The geometric optimization uses the manipulator segments lengths, joint axis and x,y and z coordinates as gens and the multi-objective fitness function uses the length, dexterity, dexterity gradient and work area to maximize the cost. The structural optimization, on the other hand, utilizes the inner diameter of the manipulator segments as gens and optimizes the weight of the structure and deflection of the end effector. Using the case study, a robotic manipulator was optimized and the methodology tested with success.Submitted by Marlon Silva (marlonviniciuspacheco@gmail.com) on 2021-02-21T15:15:27Z No. of bitstreams: 1 GabrielMartinsFrancoRamalho.pdf: 4587652 bytes, checksum: c49fc6b0fc37e51999d446857fdf3ca0 (MD5)Made available in DSpace on 2021-02-21T15:15:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GabrielMartinsFrancoRamalho.pdf: 4587652 bytes, checksum: c49fc6b0fc37e51999d446857fdf3ca0 (MD5) Previous issue date: 2019-05engUniversidade Federal do Rio de JaneiroPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUFRJBrasilInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de EngenhariaCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICARobóticaOtimizaçãoHidrolétricaOptimal design of serial link robotic manipulators via genetic algorithmsProjeto ótimo de manipuladores robótico seriais via algoritmos genéticosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisabertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81853http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/13789/2/license.txtdd32849f2bfb22da963c3aac6e26e255MD52ORIGINALGabrielMartinsFrancoRamalho.pdfGabrielMartinsFrancoRamalho.pdfapplication/pdf4587652http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/13789/1/GabrielMartinsFrancoRamalho.pdfc49fc6b0fc37e51999d446857fdf3ca0MD5111422/137892021-02-23 00:00:08.112oai:pantheon.ufrj.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestopendoar:2021-02-23T03:00:08Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false
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