| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 SCARA机器人研究现状及发展趋势 | 第11-15页 |
| 1.2.1 SCARA机器人国外研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 SCARA机器人国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 SCARA机器人关键技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.4 SCARA机器人的发展趋势 | 第15页 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 SCARA机器人本体构成及其运动学模型 | 第17-31页 |
| 2.1 SCARA机器人本体结构 | 第17-19页 |
| 2.2 SCARA机器人运动学模型 | 第19-29页 |
| 2.2.1 机器人位姿描述 | 第20-24页 |
| 2.2.2 机器人运动学方程 | 第24-26页 |
| 2.2.3 SCARA机器人正、逆运动学分析 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 优化设计理论及方法分析 | 第31-43页 |
| 3.1 结构优化设计 | 第31-32页 |
| 3.2 多目标优化问题及其主要算法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 多目标优化问题的数学描述 | 第32页 |
| 3.2.2 基于Pareto最优概念的多目标遗传算法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 NSGA-II算法 | 第34-35页 |
| 3.3 机器人多目标优化设计方法 | 第35-40页 |
| 3.3.1 试验设计方法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 有限元分析方法 | 第36-38页 |
| 3.3.3 基于Python语言的ABAQUS二次开发方法 | 第38-40页 |
| 3.4 多目标遗传算法软件平台mode Frontier | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 SCARA机器人大臂多目标优化设计 | 第43-62页 |
| 4.1 大臂受力分析 | 第43-44页 |
| 4.2 机器人大臂设计方案的确定 | 第44-46页 |
| 4.2.1 大臂结构方案设计 | 第44-45页 |
| 4.2.2 大臂材料选用 | 第45-46页 |
| 4.3 大臂的多目标优化设计 | 第46-59页 |
| 4.3.1 大臂多目标优化数学模型建立 | 第47-49页 |
| 4.3.2 基于modeFrontier多目标优化设计模型 | 第49-51页 |
| 4.3.3 基于有限元模型的ABAQUS运行脚本 | 第51-54页 |
| 4.3.4 基于modeFrontier的多目标优化设计计算 | 第54-59页 |
| 4.4 大臂优化Pareto解集的择优分析 | 第59-60页 |
| 4.4.1 基于modeFrontier软件的MCDM方法 | 第59页 |
| 4.4.2 机器人大臂Pareto前沿择优结果分析 | 第59-60页 |
| 4.4.3 机器人大臂实际应用方案说明 | 第60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 基于作业区域面积最大及末端挠度最小的臂长优化分配 | 第62-87页 |
| 5.1 基于0S和2? 的多目标优化的数学模型 | 第62-66页 |
| 5.1.1 优化变量的确定 | 第63页 |
| 5.1.2 目标函数的确定 | 第63-65页 |
| 5.1.3 约束条件的确定 | 第65页 |
| 5.1.4 多目标优化的数学模型 | 第65-66页 |
| 5.2 基于modeFrontier的多目标优化设计模型 | 第66-67页 |
| 5.3 基于ABAQUS的整机有限元建模与计算 | 第67-76页 |
| 5.3.1 基于刚柔耦合模型的机器人受载工作过程中的最大挠度位姿求解 | 第68-74页 |
| 5.3.2 基于ABAQUS的整机有限元计算 | 第74-76页 |
| 5.4 mode Frontier多目标优化设计分析与Pareto择优 | 第76-82页 |
| 5.4.1 多目标优化设计数据分析 | 第76-80页 |
| 5.4.2 多目标优化设计Pareto择优 | 第80-82页 |
| 5.5 机器人重复定位精度试验及作业区域面积验证 | 第82-86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 本文主要研究工作总结 | 第87-88页 |
| 6.2 研究展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
