考虑多源混合不确定性的并联机器人降敏设计

陶明哲,徐敬华,张树有,谭建荣

Desensitization design for parallel robots under multi-source hybrid uncertainty

Mingzhe TAO,Jinghua XU,Shuyou ZHANG,Jianrong TAN

表 2 多靶分域优化与典型优化算法的效果对比

Tab.2 Comparison of multi-objective sub-regional optimization with typical optimization algorithm

方法 设计变量$ /\mathrm{c}\mathrm{m} $ 适应度 $ {r}_{{\mathrm{c}}} $ $ {r}_{{\mathrm{a}}} $ $ {l}_{{\mathrm{c}}} $ $ {l}_{{\mathrm{a}}} $ $ \left\| \Delta{\boldsymbol{Z}} \right\| /{\mathrm{mm}}$ $ k $ $ {F}_{\max} $ $ {D}_{\max} $ 原始设计变量 90 65 125 150 0.1691 1.18 8.88×10−5 1.58×104 PSO 105 55 115 140 0.1627 1.46 1.06×10−4 2.02×104 NSGA-II 87.85 64.31 115.02 159.68 0.1696 1.14 1.05×10−4 1.24×104 多靶分域优化 86.83 56.85 115.43 156.99 0.1668 1.07 9.63×10−5 1.20×104