基于GA-ELM的机械手振动预测模型研究与应用

摘要

在实际工作过程中,压铸模取件机械手在低频率下会产生明显的振动,影响机械手的工作精确度以及机械手整体稳定性。应用有限元重点对机械手进行静力学分析、模态分析,并针对实际工况分析瞬态动力学特性。同时,运用遗传算法-极限学习机(GA-ELM)模型对机械手振动变形量进行预测。以影响机械手振动的因素作为输入参数,包括工件重力载荷、水平惯性载荷、机械臂的长度及其横截面直径,以机械手末端振动最大变形量为输出参数,对其振动情况进行预测。最后,对比实际仿真,验证了预测结果的可靠性。