Single Degree-of-Freedom Modeling of the Nonlinear Vibration Response of a Machining Robot
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Highly dynamic machining forces can cause excessive and unstable vibrations when industrial robots are used to perform high-force operations such as milling and drilling. Implementing appropriate optimization and control strategies to suppress vibrations during robotic machining requires accurate models of the robot’s vibration response to the machining forces generated at its tool center point (TCP). The existing models of machining vibrations assume the linearity of the structural dynamics of the robotic arm. This assumption, considering the inherent nonlinearities in the robot’s revolute joints, may cause considerable inaccuracies in predicting the extent and stability of vibrations during the process. In this article, a single degree-of-freedom (SDOF) system with the nonlinear restoring force is used to model the vibration response of a KUKA machining robot at its TCP (i.e., machining tool-tip). The experimental identification of the restoring force shows that its damping and stiffness components can be approximated using cubic models. Subsequently, the higher-order frequency response functions (HFRFs) of the SDOF system are estimated experimentally, and the parameters of the SDOF system are identified by curve fitting the resulting HFRFs. The accuracy of the presented SDOF modeling approach in capturing the nonlinearity of the TCP vibration response is verified experimentally. It is shown that the identified models accurately predict the variation of the receptance of the nonlinear system in the vicinity of well-separated peaks, but nonlinear coupling around closely spaced peaks may cause inaccuracies in the prediction of system dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».