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제안 방법
- 본 논문에서는 실험계획법을 이용하여 Robot- Arm 부위의 최적 사양을 유도해 보았으며 그 결과를 CATIA V5 를 통해 해석해 보았다. 실험 계횝법을 이용하여 256회의 실험을 통해 알 수 있는 제어인자의 성향을 16회만으로 알아낼 수 있었으며 그 결과 Robot 의 1번째 Arm 의 side thickness 7} 가장 큰 제어인자임을 알 수 있었다.
- 설계변수의 변경은 전적으로 엔지니어의 경험과 시행착오에 의존하기 때문에 소요시간의 변동이 크며, 최적의 설계 변수를 찾기가 힘들다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 실험계획법(design of Experiments, DOE)을 이용하여 로봇 암 부위 의 설계변수들을 직교배열표(Orthogonal array )를 구성하여 해석을 수행하였으며, 결정된 최적사양은 해석을 통해 최초 설계된 로봇암 부위와 비교하여 검증하였다.
- 목적함수는 최대처짐량과 질량이다. 즉, 최대 처짐량과 질량을 동시에 최소로 하는데 중요한 인자를 실험 계획을 이용하여 찾아낸 것이다. 이는 다목적함수의 문제로서 최적화 기법을 사용하기 위해서는 식(1)에서 와 같이 weight factor 와 Scale factor 를 적절히 설정하여 여 러 목적함수들이 선형 결합한 하나의 목적함수로 지정하고 그 값을 최소화하여야 한다.
대상 데이터
- 로봇 암의 설계에 있어 제어인자는 Fig.2 와 같이 5개로 선정하였으며 각 제어인자에 대한 수준 수는 4수준으로 Table 1 과 같다. 직교 배열표는 L16(4人5)을 이용하였으며, 각 제어인자와 대응하는 직교 배열표를 만들어보면 Table 2 와 같으며 총 16 회의 실험만으로 256 번(V )의 실험을 대신할 수 있다.
데이터처리
- 모델링 및 해석을 위해 사용한 툴은 CATIA V5R14 이며, 위에서 작성한 직교배열표에 따라 총 16변의 해석을 수행하였다. 목적함수는 최대처짐량과 질량이다.
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