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従来の単軸力センサーは、現代の生産とテクノロジーのニーズを満たすことができなくなりました。 6 軸力センサーは多くの学者の注目を集めています。 6 軸力センサーは 6 方向の力とトルクを同時に測定でき、機械、ロボットアーム、航空宇宙、生物医学などの分野で広く使用されています。しかし、現在研究されている6軸力センサは一般的に多くの問題を抱えています。さらなる研究のためには、高精度かつ高感度のセンサーが緊急に必要とされています。この論文では、理論解析、有限要素シミュレーション、シミュレーション実験を組み合わせて、既存のセンサー研究に基づいてセンサーの構造を最適化します。新型の高精度６軸力覚センサを提案した。主な研究内容は以下のとおりです。

1. センサーのさまざまな性能を詳細に分析し、センサーの幾何学的パラメーターによるセンサー性能の変化の法則を調査した後。新しいタイプの複合梁型６軸力センサ構造を提案した。センサー構造がシンプルで変形が分かりやすく、パッチ位置の操作も簡単です。センサーのサイズ パラメーターを決定するために、直交テストおよび有限要素シミュレーション手法が使用されます。

2. abaqus 解析ソフトウェアを使用してセンサー モデルを構築し、センサーに対して静的および動的解析を実行します。外力荷重下でのセンサーのひずみ分布とセンサーの最初の 6 次の固有振動数が得られます。結果は、センサーが良好な直線性を持っていることを示しています。

3. ホイッツサージカップの基本原理に基づいて、6 次元力センサーの配置を決定します。有限要素法の解析結果に基づいて、弾性体の変形領域を決定し、センサー構造のスケールを組み合わせて、その上に合理的なレイアウトを実行します。そして出力を適切に増加させ、パッチ上の6次元力センサーの次元間結合問題を軽減します。

4. センサー用の特別な校正装置を開発します。センサーの構造と形状に応じて、専用のセンサー校正装置のセットを設計します。シミュレーション実験の結果によれば、センサーは切り離されています。二乗法と BP ニューラル ネットワーク法を使用してそれらの間の関係を計算し、センサーの校正研究を完了します。この研究では、BP ニューラル ネットワーク手法の方がより優れたデカップリング効果があることが示されています。