شماره ركورد
34716
پديد آورنده
هليا موثق عزيزي
عنوان
تجزيه و تحليل ديناميكي ربات همكار پايه متحرك انعطافپذير n لينكي و تحليل پايداري آن
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي مكانيك
سال تحصيل
1401
تاريخ دفاع
1404/08/04
استاد راهنما
دكتر حبيب نژاد كورايم
استاد مشاور
ندارد
دانشكده
مهندسي مكانيك
چكيده
سيستم هاي رباتيكي همكار با پايههاي متحرك به طور گسترده براي وظايف جابهجايي اشياء بهكار گرفته ميشوند كه شامل برهمكنشهاي ديناميكي پيچيده ميان جسم مورد حمل و عملگرهاي رباتيكي هستند. مدلسازي دقيق اين برهمكنشها به دليل اثرات اصطكاكي غيرخطي و همزيستي معادلات حركتي پيوسته و ناپيوسته همچنان چالشبرانگيز است. در ميان اين موارد، تغيير حالت هاي ناشي از اصطكاك مانند پديدهي چسبندگي–لغزش (Stick–Slip) تأثير قابلتوجهي بر ديناميك هر دو، يعني جسم و سيستم ديناميكي، دارند. بسته به وضعيت تماس، شامل اتصال صلب يا لغزش اصطكاكي، جسم ميتواند از دو تا شش درجه آزادي برخوردار باشد كه اين امر بهطور چشمگيري رفتار كلي سامانه را تحت تأثير قرار ميدهد.
اين پژوهش يك چارچوب مدلسازي ديناميكي هيبريدي ارائه ميدهد كه مدل اصطكاكي LuGre را با تعريف سيستمهاي هيبريدي با فازهاي گسسته تلفيق ميكند تا هم ديناميك پيوسته و هم تغيير حالت هاي ناگهاني در حالتهاي تماس را نمايش دهد. ساختار هيبريدي پيشنهادي، هيسترزيس حاكم و رفتار لغزش–چسبش را از طريق معادلات ديفرانسيل غيرخطي همراه با منطق سوئيچينگ گسسته مدل ميكند.
يك مجموعهداده شامل 3000 نمونه تحت نيروهاي عمودي مختلف، جهتهاي متفاوت لغزش و پروفايلهاي گوناگون سرعت توليد شد و مجموعهاي از زيرشبكههاي عصبي براي تخمين پارامترهاي ايستا و ديناميكي ناشناختهي مدل LuGre آموزش داده شدند. روش شناسايي پيشنهادي به دقت تخمين 92٫5٪ دست يافت كه امكان بازسازي مقاوم و از نظر فيزيكي سازگار نيروهاي اصطكاكي را فراهم ميسازد. پارامترهاي آموختهشده در معادلات ديناميكي هيبريدي ادغام شده و از طريق شبيهسازي و آزمايش روي يك ستاپ آزمايش رباتيكي تكلينك انعطافپذير اعتبارسنجي شدند.
تاريخ ورود اطلاعات
1405/02/06
عنوان به انگليسي
Dynamic Analysis of flexible n-link cooperative manipulator and stability
تاريخ بهره برداري
10/26/2026 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
هليا موثق عزيزي
چكيده به لاتين
Cooperative robotic systems with mobile bases are increasingly employed for object transportation tasks that involve complex dynamic interactions between manipulated objects and robotic end-effectors. Accurately modeling these interactions remains challenging due to nonlinear frictional effects and the coexistence of continuous and discontinuous motion regimes. Among these, friction-driven transitions such as stick–slip significantly influence the dynamics of both the object and the manipulators. Depending on the contact condition, rigid fixation or frictional sliding, the object may exhibit two to six degrees of freedom, which substantially affect the overall system behavior. This paper presents a hybrid dynamic modeling framework that integrates the LuGre friction model with a discrete-phase hybrid systems formulation to represent both continuous dynamics and abrupt transitions in contact states. The hybrid structure captures presiding hysteresis and slip–stick behavior through nonlinear differential equations combined with discrete switching logic. A dataset of 3,000 samples was generated under varying normal forces, slip directions, and velocity profiles, and a set of sub-neural networks was trained to estimate the unknown static and dynamic parameters of the LuGre model. The proposed identification method achieved an estimation accuracy of 92.5%, enabling robust and physically consistent reconstruction of frictional forces. The learned parameters were integrated into the hybrid dynamic equations and validated through simulation and experiments on a flexible single-link robotic testbed. The resulting model provides high-fidelity friction prediction and supports applications such as coordinated manipulation, payload stabilization, and friction-aware control in contact-rich robotic environments.
كليدواژه هاي فارسي
سيستم هيبريدي , تماس اصطكاكي , مدل غيرخطي LuGre , تخمين پارامترها , شبكههاي عصبي , بازوهاي همكارحلقه بسته
كليدواژه هاي لاتين
Hybrid systems , frictional contact , LuGre model , parameter estimation , neural networks , closed chain manipulators
Author
Helia Movasegh Azizi
SuperVisor
Dr. Moharam Habibnejad korayem