Full and reduced models for the elastodynamics of fully flexible parallel robots

雅可比矩阵与行列式 笛卡尔坐标系 引力奇点 并联机械手 机器人 计算机科学 刚度 转化(遗传学) 惯性 拓扑(电路) 算法 控制理论(社会学) 数学 应用数学 人工智能 数学分析 几何学 工程类 物理 组合数学 基因 化学 生物化学 经典力学 控制(管理) 结构工程
作者
Alessandro Cammarata
出处
期刊:Mechanism and Machine Theory [Elsevier]
卷期号:151: 103895-103895 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.mechmachtheory.2020.103895
摘要

The elastodynamic analysis of parallel robots still has limitations related to the difficulty of including parts with several input/output nodes. This results in the impossibility of considering fully flexible parallel mechanisms and, therefore, most of the models proposed in the literature only consider flexible legs connected to a rigid moving platform. In this paper, the MSA/CMS-based formulation proposed in Cammarata et al. (2019)[1] is extended to full and reduced models able to describe the elastodynamic of fully flexible parallel robots. In the proposed models, all components can be modeled using different types of finite elements and multiple forces can be applied at multiple input nodes while displacements can be evaluated at several output nodes. Within this MSA/CMS framework, important applications concerning the Cartesian matrices and the direct singularities are investigated. In particular, a novel derivation of the Cartesian stiffness and inertia matrices for parallel robots is provided. The proposed method allows for obtaining consistent Cartesian matrices at different nodes of interest without redefining the transformation matrices typical of the Jacobian-based methods. Finally, the numerical results reveal that the direct singularities of the lower-mobility parallel robots can be also detected using an MSA-based formulation without using any Jacobian analysis.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
sss发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
1秒前
1秒前
whr发布了新的文献求助10
1秒前
玩命的亦绿完成签到 ,获得积分10
2秒前
旧雨新知发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
4秒前
5秒前
5秒前
6秒前
大模型应助可耐的摩托采纳,获得10
6秒前
希望天下0贩的0应助干嘛采纳,获得10
6秒前
8秒前
1234发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
凤梨发布了新的文献求助20
10秒前
王俊杰发布了新的文献求助30
10秒前
Hello应助傅梦槐采纳,获得20
10秒前
xc发布了新的文献求助10
10秒前
www发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
斯文败类应助坦率的松采纳,获得10
13秒前
Owen应助黄颖采纳,获得10
14秒前
酸橙完成签到,获得积分10
14秒前
hailey发布了新的文献求助10
15秒前
米线儿完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
Licy完成签到,获得积分10
18秒前
黄树明发布了新的文献求助10
20秒前
无花果应助昏睡的飞雪采纳,获得10
20秒前
田様应助ohceria采纳,获得10
21秒前
脑洞疼应助唠叨的汉堡采纳,获得30
21秒前
暖小阳完成签到,获得积分10
22秒前
谷德猫宁完成签到 ,获得积分10
23秒前
23秒前
www完成签到,获得积分10
24秒前
24秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Social Cognition: Understanding People and Events 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6026593
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7670703
关于积分的说明 16183288
捐赠科研通 5174539
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2768806
邀请新用户注册赠送积分活动 1752171
关于科研通互助平台的介绍 1638066