Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36043

Назва: Technological systems investigation machineʼs tools with parallel structure kinematics
Інші назви: Дослідження технологічних систем верстатів з кінематикою паралельної структури
Автори: Ємець, Владислав Володимирович
Yemets, Vladyslav
Приналежність: Донбаська державна машинобудівна академія, Краматорськ, Україна
Donbass State Engineering Academy, Kramatorsk, Ukraine
Бібліографічний опис: Yemets V. Technological systems investigation machineʼs tools with parallel structure kinematics / Vladyslav Yemets // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2021. — Vol 102. — P. 37–44.
Bibliographic description: Yemets V. (2021) Technological systems investigation machineʼs tools with parallel structure kinematics. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 102, pp. 37-44.
Є частиною видання: Вісник Тернопільського національного технічного університету (102), 2021
Scientific Journal of the Ternopil National Technical University (102), 2021
Журнал/збірник: Вісник Тернопільського національного технічного університету
Том: 102
Дата публікації: 22-чер-2021
Дата подання: 30-кві-2021
Дата внесення: 11-гру-2021
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2021.02.037
УДК: 621.9
621.914.1
Теми: паралельні механізми
ВКПС
МКПС
зразок
нейронна мережа
фрезерування
шорсткість
точність
parallel mechanisms
PSKV
PSKM
samples
neural network
milling
roughness
precision
Кількість сторінок: 8
Діапазон сторінок: 37-44
Початкова сторінка: 37
Кінцева сторінка: 44
Короткий огляд (реферат): Досліджено структуру технологічних систем з паралельною кінематичною структурою. Завдання оптимізації розташування шляху складається з трьох наборів, а саме: набору змінних конструкцій, набір цільових функцій та набір проектних обмежень. Відповідно, завдання оптимізації спрямоване на визначення змінних конструкцій, наприклад гексапод, трипод, триглайд та інші, що характеризують шлях виготовлення поверхні з метою мінімізації або максимізації цільових функцій, що підлягають обмеженням проектування. Математична модель гексапод включає в себе зворотну і пряму кінематичні завдання. Розв’язування зворотної кінематичної задачі для гексапод зав’язане на обчисленні довжини стійок і розташуванні шарнірів при даному положенні рухомої платформи. Проведено вимірювання спектральних характеристик, якісних і кількісних показників оброблених зразків. Також виконано розрахунки по співвідношенню вихідних параметрів, режимів різання й отримання якісних характеристик Ra і T для кожного з 25 зразків. Проведено огляд кінематичних пар за класами та визначення їх функціонально-структурних характеристик, що дає змогу оцінити ступінь свободи для механізмів з кінематикою паралельної структури. Для структурного спрощення, зменшення часу та складності при виборі схеми ВКПС їх зображено у графічному вигляді кінематичних структур. Для оцінювання якості системи, а також її можливості в базовому стані виконувати покладені на неї функції складено таблицю вихідних даних, а також проведено вибірку, з якою складено матрицю даних для охоплення всього можливо діапазону вихідних параметрів, що суттєво впливає на результат. На графіках показано спектральні характеристики технологічних систем з МКПС по ділянках оброблених поверхонь зразків № 1, № 2 та № 3.
In the article examines the structure of technological systems with a parallel kinematic structure. The path location optimization problem consists of three sets, namely a set of design variables, a set of objective functions, and a set of design constraints. Accordingly, the optimization task is aimed at identifying design variables, such as hexapod, tripod, triglide, and others, that characterize the surface fabrication path in order to minimize or maximize objective functions subject to design constraints. The Hexapod mathematical model includes inverse and direct kinematic problems. The solution of the inverse kinematic problem for hexapods is tied to calculating the length of the racks and the location of the hinges at a given position of the movable platform. The spectral characteristics and qualitative and quantitative indicators of the processed samples were measured. Calculations were also performed on the ratio of initial parameters, cutting modes, and obtaining quality characteristics of Ra and T for each of the 25 samples. Kinematic pairs by class are reviewed and their functional and structural characteristics are determined, which makes it possible to estimate the degree of freedom for mechanisms with parallel structure kinematics. For Structural Simplification and reduction of time and complexity when choosing a PSKM scheme, they are shown in the graphical form of kinematic structures. To assess the quality of the system, as well as its ability to perform the functions assigned to it in the basic state, a table of output data was compiled, as well as a sample from which a data matrix was compiled to cover the entire possible range of output parameters, which significantly affects the result. The graphs show the spectral characteristics of technological systems with PSKV for the sections of the treated surfaces of samples No. 1, No. 2 and No. 3.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36043
ISSN: 2522-4433
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://doi.org/10.17084/2016.IV-1(28).9
https://doi.org/10.15446/dyna.v84n201.59572
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3005141
https://doi.org/10.1016/j.mechmachtheory.2017.09.014
https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.005
https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.135
https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106682
Перелік літератури: 1. Щелкунов Е. Б., Виноградов С. В., Щелкунова М. Е., Самар Е. В. Механизмы параллельной структуры в металлорежущих станках. «Ученые записки» Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. Науки о природе и технике. 2016. С. 67–72. DOI: https://doi.org/10.17084/2016.IV-1(28).9
2. Serje-Martinez Parallel kinematics machine tools: Research, development and future trends. Serje-Martinez, David Alfonso and Pacheco-Bolivar, Jovanny Alejandro. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2017. Vol. 84. Nо. 201. P.17–26. ISSN 0012-7353. DOI: https://doi.org/10.15446/dyna.v84n201.59572
3. Zhiyuan He An Error Identification and Compensation Method of a 6-DoF Parallel Kinematic Machine. Zhiyuan He, Binbin Lian, Qi Li, Yue Zhang, Yimin Song, Yong Yang, And Tao Sun, 9040. Vol. 8. 2020. P. 119038–119047, ISSN: 2169-3536. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3005141
4. Toquica J. S., and Oliveira P. and Motta J. M. S. T. and Borges D. L. A proposal to solve the inverse kinematics problem of a parallel robot configuration with neural networks. Proceedings of International Conference on Computers and Industrial Engineering, CIE, 2018. Р. 15 ISSN: 21648689.
5. Sun Tao Stiffness and mass optimization of parallel kinematic machine. Sun Tao, Binbin Lian. Mechanism and Machine Theory. Vol. 120. February 2018. P. 73–88. ISSN 0094-114Х. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mechmachtheory.2017.09.014
6. Dimitri Gouot, Frédéric Chapelle, Gérard Granet, Jean-Jacques Lemaire, Yuri Lapusta Methodology for the selection of a smart material as actuator in neurosurgical robotics. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 100. No. 4. Р. 5–10. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.005
7. Roman Butsiy Comparative analysis of neurointerface technologies for the problem of their reasonable choice in human-machine information systems Roman Butsiy Serhii Lupenko/ Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 100. No. 4. Р. 135–148. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.135
8. Juan S. Toquica, Patrícia S. Oliveira, Witenberg S. R. Souza, José Maurício S. T. Motta, Díbio L. Borges. An analytical and a Deep Learning model for solving the inverse kinematic problem of an industrial parallel robot. Computers & Industrial Engineering. Vol. 151. Р. 106682-106688. ISSN: 03608352. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106682
9. Каганов Ю. Т., Карпенко А. П. Моделирование и оптимизация некоторых параллельных механизмов. Информационные технологии. Приложение. 2010. № 5. С. 1–32.
10. Емец В. В., Ковалевский С. В. Проектування та дослідження технологічних можливостей приводів інтелектуальних мобільних машин. «Нейромережеві технології та їх застосування НМТіЗ-2017» Краматорськ: ДДМА, 2017. С. 54–59.
References: 1. Shchelkunov E. B., Mechanisms of parallel structure in metal-cutting machine tools. Shchelkunov E. B., Vynohradov S. V., Shchеlkunova M. E., Samar E. V. “Scientific notes” of the Komsomolsk-on-Amur State Technical University. Science of nature and technology. 2016. P. 67–72. DOI: https://doi.org/10.17084/2016.IV-1(28).9
2. Serje-Martinez Parallel kinematics machine tools: Research, development and future trends. Serje-Martinez, David Alfonso and Pacheco-Bolivar. Jovanny Alejandro. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2017. Vol. 84. No. 201. P. 17–26. ISSN 0012-7353. DOI: https://doi.org/10.15446/dyna.v84n201.59572
3. Zhiyuan He An Error Identification and Compensation Method of a 6-DoF Parallel Kinematic Machine. Zhiyuan He, Binbin Lian, Qi Li, Yue Zhang, Yimin Song, Yong Yang, And Tao Sun, 9040. Vol. 8. 2020. P. 119038–119047, ISSN: 2169-3536. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3005141
4. Toquica J. S. and Oliveira P. and Motta J. M. S. T. and Borges D. L. A proposal to solve the inverse kinematics problem of a parallel robot configuration with neural networks. Proceedings of International Conference on Computers and Industrial Engineering, CIE, 2018. Р. 15 ISSN: 21648689.
5. Sun Tao Stiffness and mass optimization of parallel kinematic machine. Sun Tao, Binbin Lian. Mechanism and Machine Theory. Volume 120. February 2018. P. 73–88 ISSN 0094-114Х. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mechmachtheory.2017.09.014
6. Dimitri Gouot, Frédéric Chapelle, Gérard Granet, Jean-Jacques Lemaire, Yuri Lapusta Methodology for the selection of a smart material as actuator in neurosurgical robotics. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 100. No. 4. P. 5–10. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.005
7. Roman Butsiy Serhii Lupenko Comparative analysis of neurointerface technologies for the problem of their reasonable choice in human-machine information systems. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 100. No. 4. P. 135–148. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.135
8. Juan S.Toquica An analytical and a Deep Learning model for solving the inverse kinematic problem of an industrial parallel robot. Juan S.Toquica, Patrícia S.Oliveira, Witenberg S.R.Souza, José Maurício S.T.Motta, Díbio L.Borges. Computers & Industrial Engineering. Vol. 151. Р. 106682–106688. ISSN: 03608352. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106682
9. Kahanov Yu. T., Karpenko A. P. Modelyrovanye y optymyzatsyia nekotorykh parallelnykh mekhanyzmov. Ynformatsyonnye tekhnolohyy. Prylozhenye. 2010. № 5. Р. 1–32.
10. Yemets V. V., Kovalevskyi S. V. Proektuvannia ta doslidzhennia tekhnolohichnykh mozhlyvostei pryvodiv intelektualnykh mobilnykh mashyn. “Neiromerezhevi tekhnolohii ta yikh zastosuvannia NMTiZ-2017”. Kramatorsk: DDMA, 2017. Р. 54–59.
Тип вмісту: Article
Розташовується у зібраннях:Вісник ТНТУ, 2021, № 2 (102)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.