基于ABAQUS拓撲優化的SCARA機器人大臂優化設計*

王 寧

(佛山隆深機器人有限公司,廣東 佛山 528000)

0 引 言

隨著工業自動化的發展,機器人其可代替人工完成大多數重復性工作而應用領域越來越廣泛[1]。SCARA機器人由于占地面積小、運動節拍快、工作區域大等特點,在電子、3C、醫療等行業中被廣泛運用[2-4]。傳統SCARA機器人為保證機器人本體剛性,其結構負載冗余量較大,結構支撐較為厚重,這會導致機器人功耗增加,運動速度降低。此外,最大負載及整體性能也會受到限制,電機、減速機等標準件成本隨之增加。而輕量化設計能夠有效解決和優化這些問題。這使得輕量化設計在提高機器人性能、降低成本以及減少能量損失方面作用明顯。

很多專家及科研機構的研究主要集中在材料替換及結構優化方面。例如Ping等[5]利用ABAQUS和ADAMS軟件分析了焊接機器人在極限工況下的應力情況。之后通過ABAQUS軟件實現拓撲優化,在性能及精度提升的前提下,實際質量降低了17.9%。孫晨光等[6]利用ANSYS軟件對SCARA機器人大臂進行拓撲優化,在大臂外型尺寸固定不變的情況下去除多余部分材料,使其質量降低20%,結構前三階固有頻率提升,結構變形量降低。宋浩等[7]提出了一個6-DOF工業焊接機器人的靜態動力學分析和拓撲優化方法,并最終驗證了利用相關軟件進行結構設計和拓撲優化的可行性。管貽生等[8]提出工業機器人的結構分析和優化設計方法,最終優化后機器人的總靜態變形減少78.1%,并且在質量增量只有6%前提下實現五階固有頻率提高49.06%,這意味著在完成拓撲和結構優化的過程中,運用軟件工具的方法是有效且可行的?，F階段在工業機器人結構的輕型設計上有了很多突破,但針對SCARA機器人優化研究相對較少。SCARA機器人大臂起到了支撐末端負載、連接小臂與底座的作用。在滿足其剛性、抗扭轉能力的同時,也要求其盡量輕量化。因此,在保證使用結構功能的情況下,根據受力情況進行有效的步筋支撐以及去除多余材料是主要的設計思路。此外,由于實際的使用工況及生產過程很少被考慮,很多優化模型不能被實際驗證[9],也無法獲得實際的性能參數。因此,將有限元計算與實際產品相結合是探索未來機械結構設計及應用的有效方法。

筆者主要討論機器人實際工況下的負載及受力情況,并基于ABAQUS軟件對原有模型進行極限工況下的力學分析及模態分析。在保證原有大臂使用性能的前提下對其進行輕量優化,并對優化后模型進行相應的動態分析,最終對優化后產品進行實際產品驗證。

1 機器人優化思路及預處理

文中研究的SCARA機器人行程為1 000 mm,機器人總體質量為51 kg,其中一二軸距離及二三軸距離分別為550、450 mm。機器人末端負載10 kg,Z軸上下速度17 m/s,加速度34 m/s2。該機器人為串聯機器人,可進行水平和豎直范圍運動。機器人結構類似于懸臂梁結構,由底座、大臂、小臂、末端執行器組成,靜態條件下底座連接位置的位移絕對固定。其中大臂為主要部件之一,占據機器人三成質量及體積,此零件質量對機器人性能有十分顯著的影響。因此,文中選擇大臂作為結構優化設計對象。

1.1 機器人結構優化思路

機器人大臂結構優化流程圖如圖1所示,具體優化步驟如下:①對原模型進行特征簡化,以便于劃分網格及仿真準備;②導入模型相關參數及外界條件;③對簡化后的模型進行力學分析;④基于力學結果對模型進行拓撲優化;⑤根據拓撲優化結果重新設計優化后大臂模型,并進行分析對比及模型調整;⑥若優化后模型沒有達到最優解,則再次進行優化。若已達到目的則整個優化過程結束[10]。

圖1 拓撲優化流程

1.2 模型預處理

在進行仿真分析之前需要進行結構特征簡化,在大臂原始模型上有很多倒角、凹槽等特征,例如大臂的鑄造拔模角或金屬加工避空、倒角等。這些特征對于大臂的力學性能影響很小,但其存在會降低分析速度及網格質量。因此,可用SolidWorks軟件去除不必要特征,輸出簡化模型后導入ABAQUS軟件中,簡化后模型如圖2所示。采用適用復雜模型計算的C3D10單元進行四面體網格劃分,網格密度設置為10,最終網格劃分元素為50 438個,共有79 399個節點。

圖2 簡化模型 圖3 SCARA機器人受力分析

1.3 參數確認

SCARA機器人大臂材料為鋁合金A356,材料密度2 760 kg/m3,泊松比0.33,彈性模量7.3×e10N/m,屈服強度2.54×108kg/m3,抗拉強度280 MPa,屈服應力180 MPa。

根據機器人質量、載荷可得出:l1=0.29 m,l2=0.55 m,l3=0.225 m,l4=0.49 m,F1=180 N,F2=190 N,F3=440 N;另外一二軸加速度分別為:J1=9.973 m/s2,J2=14.136 m/s2。因此計算可得機器人加速情況下受到的側向力F4=514.52 N,F5=508.9 N。根據圖3受力分布以及機器人本身受力和力矩條件可以得到以下方程:

∑MX(F)=0,∑MY(F)=0,∑MZ(F)=0

(1)

∑FX=0,∑FY=0,∑FZ=0

(2)

FZ0-F1-F2-F3=0

(3)

MX-F1×l1-F2×(l2+l3)-F3×(l2+l4)=0

(4)

2 機器人靜力學及模態分析

SCARA機器人整體可看作一種特殊的懸臂梁結構,機器人運行時大臂應力大小及變形量直接影響機器人運動精度,因此使用ABAQUS軟件對大臂進行靜力學仿真。首先固定大臂末端與減速機連接位置,基于之前的受力分析給大臂輸入各方向的受力。靜力學仿真后結果如圖4所示。由圖中可看到,原結構的大臂末端變形向重力方向及機器人水平受力方向偏移,位移最大變形量為0.076 mm。所受應力位置集中在大臂底座連接位置附近,最大應力為44.1 MPa。

圖4 靜力學分析結果

基于模態分析的大臂的前四階振動模型如圖5所示。在模態分析的外部條件中取消了外力影響,增加底座連接處的固定約束。由于實際振動幅度較小,因此圖片顯示使用70倍放大因子。與實際模型比較,大臂一二階振動時的振動中心在小臂連接處附近,沿Y軸上下振動。三階振動方向除了沿Y軸振動的同時,還出現了X軸方向的扭轉。最大振動中心與一二階振動一致。四階振動模式下,小臂連接處及大臂中心均發生了沿Y軸的振動現象。最大位移位置同時出現在大臂中心及小臂連接處。通過模態分析發現,大臂中心位置至小臂連接位置向后抗扭能力較差,可適當調整該部分結構模型,以提高大臂整體剛性。

圖5 模態分析結果

基于ABAQUS進行大臂前十二階模態分析,結果如表1所列。從表中可以看出,除了前三階頻率外,振動頻率都高于1 000 Hz,在實際生產使用中并不會產生影響,因此結構優化目的主要是提升前三階固有頻率。

表1 模態分析后的不同振頻 /Hz

3 機器人拓撲優化

3.1 優化前設置

設置凍結區域。大臂的兩端法蘭位置與底座及小臂通過螺栓連接,該位置存在緊密的裝配關系,結構位置重要且復雜難以處理,因此大臂兩端連接位置設為凍結區域。將凍結區域與優化區域分離,即大臂兩端連接區域凍結不進行拓撲優化分析。另外,為獲得拓撲優化結構需對優化區域進行填充,非優化凍結區域及優化填充區域如圖6所示。

圖6 優化與凍結區域劃分 圖7 拓撲優化結果及模型對比

設置優化參數。材料密度范圍:0.001～1;懲罰因子:3;設計響應:總應力,前四階固有頻率、體積;目標函數:最小總應力;約束條件:體積小于填充體積的50%或大于等于前三階固有頻率;約束限制:凍結非設計區域;循環次數:20次迭代循環。

3.2 優化結果展示

優化后模型形狀如圖7所示。從圖7(a)可以看到,拓撲優化后模型中間區域呈交叉網狀分布,各孔洞大小不均,且部分區域無法滿足實際加工及使用要求,因此需根據優化結果適當調整填充材料以滿足實際使用,并填充外壁使大臂模型更加連貫。填充后模型如圖7(b)所示。

拓撲優化計算后對大臂中心的筋條布置進行了重新規劃。通過優化前后模型比較可以看出,優化后模型采用一些網格支撐筋結構代替了原有直筋設計和厚重的背板支撐。原先內部筋厚度從20 mm減少至15 mm,背板支撐和側壁的厚度也相對減少。這樣在減少大臂質量的同時,增強了機器人大臂的抗扭能力及剛性。

4 優化后結果對比分析

對優化后的大臂重新進行仿真驗證,輸入優化前相同參數對優化后大臂進行靜力學分析與模態分析。若優化后大臂的優化效果不佳,則重新進行模型優化。大臂最終優化后的力學結果如表2所列,大臂受力變形如圖8所示。

表2 模態分析后的不同振頻

圖8 優化后大臂靜力學模型

對比發現,優化后大臂與原大臂相比,質量從14.968 kg降低至13.779 kg,同比減少了7.9%(1.189 kg)。模型質量降低能夠提高機器人在運行時的性能,減少運動慣量。施加相同載荷后發現,優化后大臂變形量從0.076 mm降低至0.06 mm,變形量減小了21.1%。所受應力也降低了5.4%(2.4 MPa)。觀察模態分析發現,機器人大臂的前三階固有頻率均有所增加,增大較為明顯的是二三階固有頻率,分別增加了10.1%和27.6%。低階固有頻率提高可降低機器人共振的可能性,使得機器人的整體性能得到改善。

5 結 論

為降低SCARA機器人重量并適當提升機器人產品性能,文中對SCARA機器人大臂進行了輕量化設計分析。得到以下結論。

(1) 通過對機器人載荷情況的分析,確定了機器人大臂相關參數。通過ABAQUS軟件的靜力學分析及模態分析,確定原大臂最大變形量為0.076 mm,最大應力44.1 MPa。前四階振動頻率分別為194、326、660、1 075 Hz。其中大臂變形量主要在大臂末端與減速器連接位置。為后續結構優化提供數據支持。

(2) 利用ABAQUS軟件進行拓撲優化發現,模型中間區域呈交叉網狀分布,之后根據拓撲模型對原大臂進行重新設計,最終得到優化后模型。

(3) 對優化后大臂再次分析發現,大臂質量減少了1.189 kg,整體變形量降低21.1%,應力減少5.4%,二三階固有頻率分別提升10.1%和27.6%。大臂各項指標均有所提升,實現了大臂輕量化目的,為后續機器人性能提升提供理論支持。