基于区间分析的低自由度并联机器人多目标优化设计

低自由度并联机器人具有结构简单，驱动部件少，维护费用低，控制策略设计容易等优点。但由于存在寄生运动和非正方形雅可比矩阵等特殊运动学性质，低自由度并联机器人的结构优化设计就变得更加困难，成为阻碍其发展的主要因素。. 本项目将以三自由度并联机器人为研究对象对其进行基于区间分析的多目标优化设计。优化目标总体分为强制性和可妥协性两大类。强制性优化目标为硬性设计要求，包括工作空间，寄生运动幅值，奇异性和精度。可妥协性优化目标包括造价，惯性，刚性等。作为一种新的，高效的数值分析方法，区间分析算法计算出每个性能指标在参数变化区间内的精确上下界，并利用区间相容性原理给出几乎所有（而不仅仅是唯一）的能够满足所有强制性设计要求的优化解。这些解构成参数空间中潜在的可行解区间，进而对可行解区间进行采样，并计算采样点上可妥协性设计指标的值，就可以完成对可妥协性要求的最佳协调，从而理想地解决了多目标优化问题。