수직 다관절 로봇의 세 가지 주요 부품인 베이스프레임, 하부프레임, 상부프레임의 경량화를 위하여 위상최적화를 적용하였다. 위상최적화를 위한 설계 영역은 기존 모델을 포함시키는 단순 영역으로 설정하고 이를 삼차원 솔리드 요소로 이산화하였다. 설계 변수들은 SIMP 법을 사용하여 각각의 요소의 물성치를 파라미터화 시켰다. 로봇의 다물체 동역학 해석으로부터 얻어진 하중들을 로봇의 하중조건으로 부여하였으며 최적화의 목적 함수는 구조의 정적, 동적 강성의 조합으로 설정하고 제한조건은 질량제한조건을 부과하였다. 위상최적설계로 얻은 결과는 주조 제조에 용이한 설계로 후처리하였다. 최종 최적화 모델은 기존 모델과 비교하여 비슷하거나 큰 정적, 동적 강성을 가지면서 베이스프레임은 11.0%, 하부프레임은 12.0%, 상부프레임은 10.0% 경량화시킬 수 있었다.
수직 다관절 로봇의 세 가지 주요 부품인 베이스프레임, 하부프레임, 상부프레임의 경량화를 위하여 위상최적화를 적용하였다. 위상최적화를 위한 설계 영역은 기존 모델을 포함시키는 단순 영역으로 설정하고 이를 삼차원 솔리드 요소로 이산화하였다. 설계 변수들은 SIMP 법을 사용하여 각각의 요소의 물성치를 파라미터화 시켰다. 로봇의 다물체 동역학 해석으로부터 얻어진 하중들을 로봇의 하중조건으로 부여하였으며 최적화의 목적 함수는 구조의 정적, 동적 강성의 조합으로 설정하고 제한조건은 질량제한조건을 부과하였다. 위상최적설계로 얻은 결과는 주조 제조에 용이한 설계로 후처리하였다. 최종 최적화 모델은 기존 모델과 비교하여 비슷하거나 큰 정적, 동적 강성을 가지면서 베이스프레임은 11.0%, 하부프레임은 12.0%, 상부프레임은 10.0% 경량화시킬 수 있었다.
Topology optimization is applied for the lightweight design of three main parts of a vertical articulated robot: a base frame, a lower and a upper frame. Design domains for optimization are set as large solid regions that completely embrace the original parts, which are discretized by using three-di...
Topology optimization is applied for the lightweight design of three main parts of a vertical articulated robot: a base frame, a lower and a upper frame. Design domains for optimization are set as large solid regions that completely embrace the original parts, which are discretized by using three-dimensional solid elements. Design variables are parameterized one-to-one to the material properties of each element by using the SIMP method. The objective of optimization is set as the multi-objective form combining the natural frequencies and mean compliances of a structure for which load steps of interest are selected from the multibody dynamics analysis of a robot. The obtained results of topology optimization are post-processed to designs favorable to manufacturability for casting process. The final optimized results are 11.0% (base frame), 12.0% (lower frame) and 10.0% (upper frame) lighter with similar or even higher static and dynamic stiffnesses than the original models.
Topology optimization is applied for the lightweight design of three main parts of a vertical articulated robot: a base frame, a lower and a upper frame. Design domains for optimization are set as large solid regions that completely embrace the original parts, which are discretized by using three-dimensional solid elements. Design variables are parameterized one-to-one to the material properties of each element by using the SIMP method. The objective of optimization is set as the multi-objective form combining the natural frequencies and mean compliances of a structure for which load steps of interest are selected from the multibody dynamics analysis of a robot. The obtained results of topology optimization are post-processed to designs favorable to manufacturability for casting process. The final optimized results are 11.0% (base frame), 12.0% (lower frame) and 10.0% (upper frame) lighter with similar or even higher static and dynamic stiffnesses than the original models.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구는 유한요소해석 기반 위상최적화 기법을 로봇의 주요부품의 경량 설계에 적용하고자 한다. 자동차 부품 설계에 구조최적화 기술의 적용이 활발한데 비하여 중장비 및 로봇 분야에 적용한 사례는 아직까지 많지는 않다.
그림에 표시된 베이스프레임, 하부프레임, 상부프레임은 로봇의 주요 부품으로써 로봇의 대부분의 질량과 강성 비중을 차지한다. 본 연구에서는 베이스프레임, 하부프레임, 상부프레임이 주조 공정을 통하여 제작된다는 것을 염두에 두고 최적설계를 수행하였다. 이를 위하여 Optistruct 에서 최적화 대상을 구성하는 부재들의 방향성을 설정하는 기능(draw direction constraint)을 활용하여 주조의 방향을 부여하였다.
제안 방법
Fig. 2(a)는 기존 베이스프레임을 나타내고 있으며 정적 해석을 위한 경계 조건으로는 밑바닥과 볼트로 체결되는 부분의 변위를 구속하였으며 하중은 다물체 동역학 해석 결과로부터 대표적인 3가지 하중 조건을 추출하여 부여하였다. Fig.
위상최적화는 부품의 주물 제작성을 고려하여 사출 방향 등을 정의하도록 한다. 유한요소해석은 상용 소프트 프로그램인 HyperMesh 의 Radioss 모듈을 사용하였고, 위상최적화 및 형상최적화는 상용 최적설계 소프트 프로그램인 HyperMesh 의 Optistruct 모듈을 사용하여 구현하였다.(7,8)
본 연구에서는 베이스프레임, 하부프레임, 상부프레임이 주조 공정을 통하여 제작된다는 것을 염두에 두고 최적설계를 수행하였다. 이를 위하여 Optistruct 에서 최적화 대상을 구성하는 부재들의 방향성을 설정하는 기능(draw direction constraint)을 활용하여 주조의 방향을 부여하였다.
4(b)는 이를 단순화시킨 위상최적화의 설계 영역이다. 정적 해석을 위한 경계 조건으로는 베이스프레임과 결합되는 부분의 모든 자유도에 대해 구속하였으며 감속기와 상부프레임과 결합되는 부분은 하중으로 다물체 동역학 해석으로부터 대표적인 3 가지 조건으로 설정하였다. 제작을 고려하여 주조 방향을 문제에 부여하였는데 수직 방향의 부재(Fig.
대상 데이터
본 연구에서는 위상최적설계를 이용하여 수직다관절 로봇의 주요부품인 베이스프레임, 하부프레임, 상부프레임 구조에 대한 경량화된 초기 레이아웃을 선정한다. 이를 후처리를 통하여 부드러운 표면을 가진 구조로 근사화하며 필요 시 형상 최적설계를 추가로 수행하도록 한다.
이론/모형
8 에 표시된 원형 주위 부분의 형상(또는 두께)를 변경함으로써 해당 하중조건에 대한 강성을 높이도록 한다. 이를 위하여 Optistruct 의 자유형상최적화(Free shape optimization) 기능을 사용하였다.
성능/효과
Table 1 은 최적화된 베이스프레임의 성능을 나열하였다. 각 하중 조건에 의한 컴플라이언스 값들은 최적화 결과 원 모델에 비하여 감소하거나 비슷한 값을 유지하였다.
수직 다관절 로봇의 주요부품의 경량화를 위하여 위상최적화 기반의 구조최적설계를 적용하였고 최적화 결과 베이스프레임은 약 11%, 하부프레임은 약 12%, 상부프레임은 약 10%의 경량화된 설계를 얻을 수 있었다. 베이스프레임은 위상최적설계를 수행하여 내면의 형상을 새롭게 설계할 수 있었고, 하부프레임은 위상최적설계와 형상최적설계를 수행하여 취약 부분이 보강된 새로운 레이아웃을 얻을 수 있었다. 상부프레임은 위상최적설계를 수행하여 외면의 구멍 위치와 내면의 형상을 최적화시켰다.
상부프레임은 위상최적설계를 수행하여 외면의 구멍 위치와 내면의 형상을 최적화시켰다. 본 연구에서 제시한 CAE 기반의 최적설계 기법은 이론적으로 완성된 검증된 기술이다. 이는 산업용 로봇 설계 분야를 비롯하여 거의 모든 기계 분야에서 산업체 연구인력들이 짧은 개발 기간에 효과적으로 사용할 수 있는 설계 기술로서 그 기술적 쓰임새가 크다.
그러나 이 경우 FE 모델의 크기가 매우 크게 되어 최적화에 소요되는 시간 비용은 부품별로 최적화를 수행하는 경우에 비해서 작게는 수배에서 많게는 열 배 이상 증가할 수 있으며 이는 초기 설계단계에서 적합하지 않다. 본 연구에서 제시한 부품별 최적설계 방법은 부품 레벨의 경량화가 시스템 레벨에 미치는 성능 변화를 고려하지는 않았지만 위상최적설계를 이용하여 부품별로 초기 구조 설계 레이아웃을 효율적으로 도출할 수 있음을 보여준다.
이는 산업용 로봇 설계 분야를 비롯하여 거의 모든 기계 분야에서 산업체 연구인력들이 짧은 개발 기간에 효과적으로 사용할 수 있는 설계 기술로서 그 기술적 쓰임새가 크다. 본 연구에서 제시한 부품별 최적설계 방법은 부품 레벨의 경량화가 시스템 레벨에 미치는 성능 변화를 고려하지는 않았지만 위상최적설계를 이용하여 효율적인 초기 설계 레이아웃의 도출이라는 성과를 얻는 데는 충분하다는 것을 보여준다. 물론 시스템 레벨 성능 해석 및 보강은 상세 설계단계에서 수행되어야 한다.
수직 다관절 로봇의 주요부품의 경량화를 위하여 위상최적화 기반의 구조최적설계를 적용하였고 최적화 결과 베이스프레임은 약 11%, 하부프레임은 약 12%, 상부프레임은 약 10%의 경량화된 설계를 얻을 수 있었다. 베이스프레임은 위상최적설계를 수행하여 내면의 형상을 새롭게 설계할 수 있었고, 하부프레임은 위상최적설계와 형상최적설계를 수행하여 취약 부분이 보강된 새로운 레이아웃을 얻을 수 있었다.
물론 시스템 레벨 성능 해석 및 보강은 상세 설계단계에서 수행되어야 한다. 실제로 본 연구의 연구 결과는 설계에 반영이 되었고 제작된 로봇의 경량화 효과 및 구조강성이 검증되었다. 현재 시스템 레벨의 최적 성능을 부품 레벨 최적화에서 구현하는 방법에 대하여 후속 연구를 수행하고 있다.
최종으로 최적화된 하부프레임의 성능을 Table 3 에 나열하였다. 제안한 위상 및 형상최적화법을 이용하여 기존 모델보다 경량화된 질량으로 정적인 강성 및 저차 고유진동수를 높인 하부프레임의 구조를 얻을 수 있었다. Table 3 에서 첫 번째 고유진동수의 감소가 관찰되었는데 상세설계 과정에서 위상최적화된 부품들을 결합하여 동역학 및 구조 해석을 수행함으로써 그것이 시스템 구조 강성에 끼치는 영향이 로봇의 작동 조건 하에서는 크지 않음을 확인하였다.
후속연구
본 연구에서는 위상최적설계를 이용하여 수직다관절 로봇의 주요부품인 베이스프레임, 하부프레임, 상부프레임 구조에 대한 경량화된 초기 레이아웃을 선정한다. 이를 후처리를 통하여 부드러운 표면을 가진 구조로 근사화하며 필요 시 형상 최적설계를 추가로 수행하도록 한다. 위상최적화는 부품의 주물 제작성을 고려하여 사출 방향 등을 정의하도록 한다.
실제로 본 연구의 연구 결과는 설계에 반영이 되었고 제작된 로봇의 경량화 효과 및 구조강성이 검증되었다. 현재 시스템 레벨의 최적 성능을 부품 레벨 최적화에서 구현하는 방법에 대하여 후속 연구를 수행하고 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
기계구조물을 설계할 때 가장 중요하게 고려해야 할 요소는 무엇인가?
고강성, 고강도, 경량화는 기계구조물을 설계할때 가장 중요하게 고려해야 할 성능들이다. 최근에는 이러한 성능들의 향상을 위하여 CAE 기반의 구조최적화 기법을 적용한다.
수직 다관절 로봇의 세 가지 주요 부품은 무엇인가?
수직 다관절 로봇의 세 가지 주요 부품인 베이스프레임, 하부프레임, 상부프레임의 경량화를 위하여 위상최적화를 적용하였다. 위상최적화를 위한 설계 영역은 기존 모델을 포함시키는 단순 영역으로 설정하고 이를 삼차원 솔리드 요소로 이산화하였다.
CAE 기반의 구조최적화 기법 중 위상최적화의 특징은 무엇인가?
최근에는 이러한 성능들의 향상을 위하여 CAE 기반의 구조최적화 기법을 적용한다. 그 중에서 위상최적화는 기존 모델을 포함하는 단순화된 설계영역을 사용하고, 이산화된 요소마다 설계변수를 부여함으로써 기존 설계와는 다른 새로운 레이아웃의 설계를 가능하게 한다.(1) 위상최적화의 이러한 장점은 1990 년대 중반 이후 부품 레벨의 설계에 적용되었고 최근에는 그 쓰임새가 매우 활발하다.
참고문헌 (9)
Bendsoe, M. P. and Sigmund O., 2004, Topology Optimization: Theory, Methods and Applications, Springer.
Leiva, J. P., Watson, B. C. and Kosaka, I., 1999, "Modern Structural Optimization Concepts Applied to Topology Optimization," 40th AIAA/ASME/ASCE/ AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Material Conference, St. Louis, MO, pp. 1589-1596.
Pedersen, C. B. W. and Allinger, P., 2006, "Industrial Implementation and Applications of Topology Optimization and Future Needs," IUTAM Symposium on Topological Design Optimization of Structures, Machines and Materials, pp. 229-238, Springer.
Schramm, U. and Zhou, M., 2006, "Recent Developments in the Commercial Implementation of Topology Optimization," IUTAM Symposium on Topological Design Optimization of Structures, Machines and Materials, pp. 239-248, Springer.
Yang, R. J. and Chahande, A. I., 1995, "Automotive Applications of Topology Optimization," Structural Optimization, Vol. 9, pp. 245-249.
Jang, G. W., Yoon, M. S. and Park, J. H., 2010, "Lightweight Flatbed Trailer Design by Using Topology and Thickness Optimization," Structural and Multidisciplinary Optimization, Vol. 41, No. 2, pp. 295-307.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.