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基于机械臂的3D打印技术研究

基于机械臂的3D打印技术研究

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作者：宋佳欣西安理工大学

学位级别：硕士

3D打印技术近年来发展迅速,突破了传统制造方法在复杂零件制作方面的瓶颈,可实现个性化定制,在工业生产及日常生活中得到了广泛的应用。但目前,传统3D打印机的本体结构主要为并联臂和三坐标式,存在无法实现倾斜表面或者曲面的加工、因... 详细信息

3D打印技术近年来发展迅速,突破了传统制造方法在复杂零件制作方面的瓶颈,可实现个性化定制,在工业生产及日常生活中得到了广泛的应用。但目前,传统3D打印机的本体结构主要为并联臂和三坐标式,存在无法实现倾斜表面或者曲面的加工、因受工作空间限制而无法打印大尺寸物品以及因打印头姿态固定不能进行复杂位姿的打印等问题,限制了3D打印机的应用范围。同时,3D打印分层算法和填充方式影响着模型的打印质量和效率,因此,很多学者专注于对3D打印分层算法和填充方式的研究。基于以上问题,本文以六轴机械臂作为3D打印机本体,对分层算法、填充方式以及机械臂逆运动学求解进行研究,旨在实现大空间下以多姿态方式实现高效打印。具体的研究内容如下:(1)通过分析现有的3D打印技术及手段,本文提出了基于机械臂的3D打印技术以实现零件的修复打印。通过建立六轴机械臂的运动学模型,根据D-H法则对其正、逆运动学和工作空间进行了推导和仿真分析。仿真结果表明六轴机械臂能实现多姿态的3D打印,且工作空间更大、空间利用率更高。(2)为降低3D打印因分层产生的阶梯效应,本文设计了基于阶梯斜高和体积误差的改进自适应分层算法。算法首先考虑到STL模型文件中存在微小三角形面片,根据三角形面片最小高度差和用户定义的分层厚度取值范围得到初始分层层厚,再判断利用此层厚分层时产生的最大体积误差是否满足限定值。当不满足最大体积误差限定值时,根据阶梯斜高确定是否采用更小分层厚度分层以降低打印件的阶梯效应。仿真结果证明采用基于阶梯斜高和体积误差的改进自适应分层算法能够缓解梯度效应,提高打印件的精度。(3)提出了基于平行线的渐变轮廓偏置填充方式。采用轮廓偏置距离由小变大的原则,根据偏置后的轮廓进行平行线填充,使轮廓与填充路径有效粘连且不影响表面质量。在轮廓偏置时,接近轮廓的位置密实填充,在远离轮廓位置降低填充率。在平行线填充时,采用奇数层纵向填充、偶数层横向填充的方式。这不仅能降低热收缩变形问题,也能提高打印效率。(4)建立基于多种群模糊遗传算法改进的bp(mpfga-bp)神经网络模型实现六轴机械臂的逆运动学求解以控制机械臂进行3D打印。在运动学正解范围内得到训练样本,以机械臂的位置和姿态作为输入,以各关节角作为输出,建立了本文所使用的六轴机械臂的逆求解网络模型。其中,利用多种群模糊遗传算法初始化网络的权值、阈值,对训练后的网络模型进行测试,并通过控制机械臂末端跟踪空间内任一曲线验证所建立的mpfga-bp神经网络模型的准确性。研究结果证明了本文所建立的机械臂的mpfga-bp神经网络模型逼近精度很高。(5)基于mpfga-bp神经网络逆求解模型,采用所设计的基于阶梯斜高和体积误差的改进自适应分层算法进行了 3D修复打印仿真。为验证仿真结果的正确性,完成了 PC与六轴机械臂间的通讯,采用所建立的mpfga-bp神经网络模型得到机械臂各关节角度控制机械臂运动,实现了以要求的姿态对任意平面内复杂轮廓的模拟跟踪打印。仿真和实验表明,本文所设计的改进自适应分层算法及所建立的mpfga-bp神经网络模型可用于实现基于机械臂的3D打印。仿真和实验结果表明,基于六轴机械臂的3D打印技术可实现大空间下以多姿态方式高效打印。

关键词：机械臂 3D打印改进自适应分层算法填充方式 mpfga-bp神经网络

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