1、【140】第45卷 第02期 2023-02收稿日期：2021-04-26基金项目：云南省科技厅重点研发项目（2018BA070）作者简介：陈昊然（1997-），男，四川乐山人，硕士研究生，研究方向为数字化设计与制造。基于ANSYS的串联机器人结构分析与优化设计Structure analysis and optimization design of series robot based on ANSYS陈昊然*，张 宇，张倩玉，段昊宇翔CHEN Hao-ran*，ZHANG Yu，ZHANG Qian-Yu，DUANHAO Yu-xiang(昆明理工大学 机电工程学院，昆明 650500)摘
2、 要：随着工业4.0与中国制造2025的提出，对工业机器人智能制造提出了更高的要求。目前，工业机器人存在工作效率低、重复定位精度底和稳定性低等问题。为解决这些问题，以自主研发的607型六自由度串联机器人为研究对象，首先，运用SolidWorks对机器人进行三维建模及样机装配；其次，利用ANSYS对机器人处于危险位姿下的结构强度进行有限元静力学与模态分析，仿真结果验证了机器人强度的可靠性；最后，对机器人占重比高及受力较为复杂的大臂进行了结构优化设计，优化后，其质量降低7.7%，位移形变降低10.6%，等效应力降低19.4%，使机器人刚度性能有所提升，同时实现了轻量化的目的。关键词：六自由度串联机
3、器人；ANSYS；有限元分析；优化设计中图分类号：TH69 文献标志码：A 文章编号：1009-0134(2023)02-0140-050 引言工业机器人13是集电气工程技术、计算机科学与技术、控制理论与控制科学、材料科学与工程等等多学科先进技术于一身的自动化装备4。在生产制造过程中，根据个性化需求进行特定的功能实现，一般面对恶劣环境、重复性较高的工作均会采用工业机器人代替人完成相应任务5。随着机器人技术的不断发展与革新，使其应用范围不断的扩大，广泛应用于工业生产、医疗、生活服务等民生领域6。随着机器人在工业行业中地位的不断提升，使得其在应用的环境和工作的内容变得较为复杂，这就对机器人的动态性
4、能、结构稳定性、定位精度、负载能力、轻量化等提出了更高的要求7,8。目前国内属关节型机器人销量最好、应用最广，其中又以六自由度串联机器人最为常见9,10。此类中小型机器人具有质量轻、体积小、重复定位精度高以及操作系统方便可靠等优点，因此具有较高的灵活性和较强的复杂环境适应能力11。本文针对六自由度串联机器人进行了相关研究，运用SolidWorks建立了机器人的简化三维模型并进行了样机装配，随后针对机器人在某一极限位姿进行了有限元静力学与模态分析，得到了机器人在该极限工况下应力应变分布及前六阶模态频率与振型，从而验证了机器人结构的可靠性，并在满足实际需求的前提下对机器人大臂进行了优化设计以提高机
5、器人刚度性能及实现设计轻量化的目的，为相关机器人的结构优化和稳定性研究打下了理论基础。1 机器人本体设计及模型建立六自由度串联机器人由多个可调节的关节组合而成，常应用于装配、分拣、搬运、上下分料等。607型机器人主要由六个模块组成，含基座、腰转关节、大臂、小臂、腕部和末端执行器，有6个自由度。由于机器人形状复杂，零部件较多，为提高后续有限元分析计算的效率和准确性，需对模型进行必要的简化。运用SolidWorks建立忽略孔、键槽等对计算分析影响不大的特征的机器人三维模型，简化及样机装配后的模型如图1所示。图1 机器人本体结构图2 有限元静力学分析静力学分析主要分析机器人在静力平衡系统中，在力和力
6、矩的作用下的应力应变分布情况12。将在SolidWorks中简化的机器人三维模型通过图形接口导入ANSYS Workbench中，使机器人底座与地面固定。经之前的研究分第45卷 第02期 2023-02【141】析可知，当机器人所有的臂水平伸直时处于最危险位姿，如图2所示。此时，机器人自身重力及负载产生的力矩最大，在此工况下执行末端的位移直接决定了机器人的重复定位精度，故选择该姿态进行应力和变形分析。图2 机器人极限位姿2.1 材料属性与网格划分为提高分析结果的准确性，所选材料的力学参数应尽可能的与实际材料相符。机器人通常采用铸铝及可锻铸铁等材料，它们的特性如表1所示，并在ANSYS Work
7、bench中分别对相应部件进行材料属性的定义。表1 机器人本体材料力学性能参数材料名称密度w2nkg/m3弹性模量/GPa 泊松比 屈服强度/MPa铸铝2820710.33256可锻铸铁73502060.3276 网格划分采用四面体单元，该单元可以很好的划分不规则模型且能有效的降低网格节点与单元个数，进而提高有限元分析软件的工作效率。将该模型网格划分单元尺寸设置为8mm，一共产生了365167个节点，240019个单元，网规的平均值为0.812，达到了一定的计算分析精度，进而保证了分析结果的可靠性，划分结果如图3所示。图3 机器人网格划分模型2.2 边界条件及载荷在实际应用中，机器人会通过基座
8、螺栓与地面固定，因此，在ANSYS Workbench中将机器人调整为水平姿态后在基座与地面之间添加固定约束。机器人主要受到自身重力和外部负载两种载荷，由于机器人执行末端的额定载荷为6Kg，故在执行末端施加60N竖直向下的力，并赋予机器人重力属性。2.3 仿真结果与分析通过上述边界条件及载荷的设定后，经仿真得到机器人在极限位姿下的位移变形与等效应力云图，如图4所示。(a)位移(b)应力图4 位移变形与等效应力云图由位移变形云图可知，机器人在既定的极限位姿下，最大位移形变处于执行末端，大小为0.036mm。同时，由机器人的等效应力云图可知，它的最大应力处于腰转关节与大臂连接处，结果与实际相符，应
9、力大小为4.08MPa，远小于铸铝的屈服极限256MPa，结果表明机器人工作过程中满足刚度要求，可靠性高且保有较大余量。3 有限元模态仿真分析为进一步了解机器人的振动特性，根据机器人静力学分析结果，对其进行模态分析。由模态分析理论，可建立机构的强迫矩阵方程：2()()iiKw Mjw CF w+=(1)式中：M质量矩阵；C阻尼矩阵；K刚度矩阵；F(w)激振力。根据此方程即可求出振型i和固有频率wi。当为自由振动时，在最小理论下，阻尼对振动规律影响较小，因此，在计算固有频率时可将其忽略13。简化后的振动方程为：2()0iiKw M=(2)由此特征方程可以求得N个特征值，即系统的固有频率为：w12
10、w22wn2。求其反解即可得振型。607型机器人具有6个自由度，为有效减少有限元分析的计算量，所以只开展机器人前6阶模态研究分析。因受篇幅所限，故只展示前两阶振型图。通过仿真分析得到了机器人在既定极限位姿下的模态，如图5所示，前6阶固有频【142】第45卷 第02期 2023-02率如表2所示。(a)第一阶(b)第二阶图5 机器人在极限位姿下的模态振型图表2 固有频率模态阶数固有频率/Hz振型描述1125.74手腕上下摆动2141.89手腕左右摆动3404.53腰转部件与手腕俯仰4477.71大臂摆动5683.33小臂俯仰6812.13大臂和小部转动 由表2可知，机器人在极限位姿下一阶固有频率
11、为125.74Hz，基频达到了较高水平，且固有频率在不断递增。其结果显示，机器人整体具有良好的刚性，不会引发共振现象，满足机器人的动态性能，初步说明机器人结构设计合理。4 大臂的结构优化设计4.1 优化变量根据前面对机器人的模态分析结果可知，机器人结构还有一定的优化空间。因此，为了进一步提高机器人的整体性能，下面将对它所组成零部件进行优化设计。大臂在机器人整机中占重比高，且受力较为复杂，所以改善其力学性能对整机具有较大意义。因此，本文选取机器人的大臂作为优化对象，其结构简图如图6所示。(a)轴测图 (b)正视图 (c)侧视图图6 大臂简化图首先，对大臂进行有限元静力学分析。根据大臂在实际工作中
12、的受力情况，在大臂输入端采用固定支撑，在与腰转关节连接处施加24Nm的力矩，在与小臂连接处添加11Nm的力矩，并赋予其重力属性，经仿真分析可得位移与应力云图，分别如图7和图8所示。图7 位移图8 应力大臂的静力学参数如表3所示。表3 大臂静力学参数表质量/kg最大位移/mm最大应力MPa大臂56.3890.0000971921.0086 结合之前的研究分析和参考相关文献后，选取大臂尺寸中的D1,D2,D3参数为变量，优化变量如图9所示。图9 优化变量示意图利用ANSYS DesignExplorer对其进行优化，通过观察灵敏度图可知各优化变量对大臂性能的影响，如图10所示。图10 优化变量对大
13、臂质量、位移和应力灵敏度图第45卷 第02期 2023-02【143】观察图10最左边部分是优化变量分别对大臂质量的灵敏度。D1和D2对大臂质量是正影响，其中，D2灵敏度最高，D1次之；D3对大臂质量是负影响。因此，从轻量化的角度出发，采用减小D1、D2尺寸最好。观察图10中间部分是优化变量分别对大臂位移形变的灵敏度。D1和D2对大臂位移形变是负影响，其中，D2灵敏度最高，D1次之；D3对大臂位移形变是正影响。因此，从降低位移形变的角度出发，采用减小D3尺寸最好。观察图10最右边部分是优化变量分别对大臂等效应力的灵敏度。D1和D2对大臂等效应力是负影响，其中，D2灵敏度最高，D1次之；D3对大
14、臂等效应力是正影响。因此，从降低等效应力的角度出发，采用增大D1、D2尺寸最好。4.2 约束条件本次优化的目的在于提高机器人大臂力学性能的同时不降低机器人的力学性能，且大臂的优化设计需满足材料的刚度和强度要求。综合上述条件，可以建立大臂优化的数学模型：(3)4.3 优化结果分析经ANSYS DesignExplorer仿真分析计算后，生成符合条件的试验优化设计组，如表4所示。表4 优化试验数据组优化点输入参数输出参数D1D2D3质量（Kg）位移（mm）应力（MPa）160.8117.2164.66956.9390.00093997 0.91332263.2111.2765.5256.3670.
15、00096489 0.93083354.4112.7659.56455.1730.000984530.9031462.4100.8968.92453.6530.00107341.212555.2103.3560.41553.5340.00104761.0788665.6102.3758.71355.0510.00095099 0.98945761.6120.1760.07357.4980.000945130.9839864.8115.7267.22257.770.00094362 0.91968957.6105.3463.81853.3280.00103081.01221056.8114.24
16、69.77553.2560.00102590.97961159.2108.3162.11652.6220.00098130.934931256118.6961.26556.9150.00093551 0.887961360109.7962.96756.1530.000974081.02371464121.6657.86255.9720.00085330.873651558.4106.8266.37153.6630.00103431.1283决策变量对约束条件及目标响应面图如11和图12所示。(a)质量(b)位移(c)应力图11 决策变量D1、D2对约束条件及目标函数的响应曲面(a)质量(b)位移【144】第45卷 第02期 2023-02(c)应力图12 决策变量D2、D3对约束条件及目标函数的响应曲面在图11和图12中，观察分析质量响应曲面可知当D1、D2最小，D3最大时，目标函数质量值最小；观察分析位移形变响应曲面可知当D1、D2最大，D3最小时，目标函数位移形变值最小；观察分析等效应力响应曲面可知当D1、D3最小，D2最大时，目标函数等效应力值最小。因此，在获得最优设计参数组时，
