購買設(shè)計請充值后下載，，資源目錄下的文件所見即所得，都可以點開預(yù)覽，，資料完整，充值下載可得到資源目錄里的所有文件。。?！咀ⅰ浚篸wg后綴為CAD圖紙，doc,docx為WORD文檔，原稿無水印，可編輯。。。具體請見文件預(yù)覽，有不明白之處，可咨詢QQ:12401814
湖 南 科 技 大 學(xué)
開題報告
學(xué) 生 姓 名：
學(xué) 院： 機電工程學(xué)院
專業(yè)及班級： 機械設(shè)計制造及其自動化四班
學(xué) 號：
指導(dǎo)教師：
2015年 3 月 12日
湖南科技大學(xué) 2015 屆畢業(yè)設(shè)計（論文）開題報告
題 目
三自由度搬運機械手之機構(gòu)設(shè)計
作者姓名
學(xué)號
所學(xué)專業(yè)
機械設(shè)計制造及其自動化
1、 研究的意義，同類研究工作國內(nèi)外現(xiàn)狀、存在問題（列出主要參考文獻）
研究的意義：在工業(yè)自動化生產(chǎn)中，無論是單機還是組合機床，以及自動生產(chǎn)流水線，都要用到機械手來完成工件的取放。
業(yè)機械手是近幾十年發(fā)展起來的一種高科技自動化生產(chǎn)設(shè)備。工業(yè)機械手的是工業(yè)機器人的一個重要分支。它的特點是可通過編程來完成各種預(yù)期的作業(yè)任務(wù)，在構(gòu)造和性能上兼有人和機器各自的優(yōu)點，尤其體現(xiàn)了人的智能和適應(yīng)性。機械手作業(yè)的準(zhǔn)確性和各種環(huán)境中完成作業(yè)的能力，在國民經(jīng)濟各領(lǐng)域有著廣闊的發(fā)展前景。
國內(nèi)外現(xiàn)狀：機械結(jié)構(gòu)向模塊化、可重構(gòu)化發(fā)展。
工業(yè)機械手控制系統(tǒng)向基于PC機的開放型控制器方向發(fā)展，便于標(biāo)準(zhǔn)化、網(wǎng)絡(luò)化;器件集成度提高，控制柜日見小巧，且采用模塊化結(jié)構(gòu);大大提高了系統(tǒng)的可靠性、易操作性和可維修性。
機械手中的傳感器作用日益重要，除采用傳統(tǒng)的位置、速度、加速度等傳感器外，裝配、焊接機械手還應(yīng)用了視覺、力覺等傳感器，而遙控機械手則采用視覺、聲覺、力覺、觸覺等多傳感器的融合技術(shù)來進行決策控制;多傳感器融合配置技術(shù)成為智能化機器人的關(guān)鍵技術(shù)。
關(guān)節(jié)式、側(cè)噴式、頂噴式、龍門式噴涂機械手產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化、通用化、模塊化、系列化設(shè)計;柔性仿形噴涂機器人開發(fā)，柔性仿形復(fù)合機構(gòu)開發(fā)，仿形伺服軸軌跡規(guī)劃研究，控制系統(tǒng)開發(fā);
焊接、搬運、裝配、切割等作業(yè)的工業(yè)機械手產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化、通用化、模塊化、系列化研究;以及離線示教編程和系統(tǒng)動態(tài)仿真。
存在問題：價格昂貴，實時性不理想，設(shè)備笨重并且大都停留在實驗階段。
2、 研究目標(biāo)、內(nèi)容和擬解決的關(guān)鍵問題（根據(jù)任務(wù)要求進一步具體化）
研究目標(biāo)：三自由度搬運機械手之機構(gòu)設(shè)計
研究的主要內(nèi)容：1）傳動系統(tǒng)簡圖；
2）大、小臂步進電機驅(qū)動傳動機構(gòu)的設(shè)計和計算；
3）立柱回轉(zhuǎn)運動機構(gòu)設(shè)計和計算；
4）總體裝配圖的設(shè)計；
5）控制原理圖的設(shè)計
關(guān)鍵問題：整體機械傳動部分的設(shè)計。
3、 特色與創(chuàng)新之處
可通過編程來完成各種預(yù)期的作業(yè)任務(wù)，在構(gòu)造和性能上兼有人和機器各自的優(yōu)點，尤其體現(xiàn)了人的智能和適應(yīng)性。機械手作業(yè)的準(zhǔn)確性和各種環(huán)境中完成作業(yè)的能力，在國民經(jīng)濟各領(lǐng)域有著廣闊的發(fā)展前景。
4、 擬采取的研究方法、步驟、技術(shù)路線
1)研究方法：基于solidworks三維設(shè)計制圖軟件，以現(xiàn)有文件、技術(shù)、資料、理論為基礎(chǔ)建立優(yōu)化模型，進行機構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計；
2)步驟：（1）傳動系統(tǒng)簡圖；（2）大、小臂步進電機驅(qū)動傳動機構(gòu)的設(shè)計和計算；（3）立柱回轉(zhuǎn)運動機構(gòu)設(shè)計和計算；（4）總體裝配圖的設(shè)計；（5）控制原理圖的設(shè)計
5、 擬使用的主要設(shè)計、分析軟件及儀器設(shè)備
Solid Works三維設(shè)計制圖軟件
6、參考文獻：?
[1]??鞏云鵬、田萬祿等主編.?機械設(shè)計課程設(shè)計 沈陽：東北大學(xué)出版社?2000?
[2]??孫志禮，冷興聚，魏嚴(yán)剛等主編.?機械設(shè)計 沈陽：東北大學(xué)出版社?2000?
[3]??劉鴻文主編.??材料力學(xué)?北京：高等教育出版社1991?
[4]??哈爾濱工業(yè)大學(xué)理論力學(xué)教研組編.?理論力學(xué) 北京：高等教育出版社?1997?
[5]??大連理工大學(xué)工程畫教研室編.?機械制圖 北京：高等教育出版社??1993?
[6]??孫?桓，陳作模主編.?機械原理 北京：高等教育出版社?2000?
[7]??高澤遠，王?金主編.?機械設(shè)計基礎(chǔ)課程設(shè)計 沈陽：東北工學(xué)院出版社?1987?
[8]??張?玉，劉?平主編.?幾何量公差與測量技術(shù) 沈陽：東北大學(xué)出版社?1999?
[9]??成大先主編.機械設(shè)計手冊(減(變)速器.電機與電器) 化學(xué)工業(yè)出版社
注：
1、開題報告是本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）的一個重要組成部分。學(xué)生應(yīng)根據(jù)畢業(yè)設(shè)計（論文）任務(wù)書的要求和文獻調(diào)研結(jié)果，在開始撰寫論文之前寫出開題報告。
2、參考文獻按下列格式（A為期刊，B為專著）
A：[序號]、作者（外文姓前名后，名縮寫，不加縮寫點，3人以上作者只寫前3人，后用“等”代替。）、題名、期刊名（外文可縮寫，不加縮寫點）年份、卷號（期號）：起止頁碼。
B：[序號]、作者、書名、版次、（初版不寫）、出版地、出版單位、出版時間、頁碼。
3、 表中各項可加附頁。
湖 南 科 技 大 學(xué)
英文文獻翻譯
學(xué) 生 姓 名： 張 杰
學(xué) 院： 機電工程學(xué)院
專業(yè)及班級： 機械設(shè)計制造及其自動化四班
學(xué) 號： 1103010422
指導(dǎo)教師： 李 鵬 南
2015年 5 月 28日
Robot skills for manufacturing: From concept to industrial deployment
Author: Mikkel Rath Pedersen,?,?Lazaros Nalpantidis,?Rasmus Skovgaard Andersen,?Casper Schou,?Simon B?gh,?Volker Krüger,?Ole Madsen
Reference: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0736584515000575
Due to a general shift in manufacturing paradigm from mass production towards mass customization, reconfigurable automation technologies, such as robots, are required. However, current industrial robot solutions are notoriously difficult to program, leading to high changeover times when new products are introduced by manufacturers. In order to compete on global markets, the factories of tomorrow need complete production lines, including automation technologies that can effortlessly be reconfigured or repurposed, when the need arises. In this paper we present the concept of general, self-asserting robot skills for manufacturing. We show how a relatively small set of skills are derived from current factory worker instructions, and how these can be transferred to industrial mobile manipulators. General robot skills can not only be implemented on these robots, but also be intuitively concatenated to program the robots to perform a variety of tasks, through the use of simple task-level programming methods. We demonstrate various approaches to this, extensively tested with several people inexperienced in robotics. We validate our findings through several deployments of the complete robot system in running production facilities at an industrial partner. It follows from these experiments that the use of robot skills, and associated task-level programming framework, is a viable solution to introducing robots that can intuitively and on the fly be programmed to perform new tasks by factory workers.
In order to remain competitive in a globalized environment, manufacturing companies need to constantly evolve their production systems and accommodate the changing demands of markets. Currently, production is experiencing a paradigm shift from mass production to mass customization of products. The impact of this trend on production systems is that they should adapt to handle more product variation, smaller life cycles, and smaller batch sizes – ideally batch size 1. Today, robot-based production is an essential part of the industrial manufacturing backbone. However, the concept of an industrial robot statically placed in a cell and continuously repeating a carefully predefined sequence of actions has remained practically unchanged for many decades. Contrary to traditional robot macros, our skills are characterized as being general, in that they can handle a variety of objects, and self-asserting, in that they contain pre- and postcondition checks. Finally, this set of skills for a given industry can be naturally extracted from a careful analysis of industrial standard operating procedures (SOP).
Robotics is expected to be one of the main enablers of this transition to the transformable factory of tomorrow. To reach the demanded level of flexibility robots, or more generally mobile manipulators, need to be able to move autonomously, cope with uncertainty in interactions with humans and partially known environments, handle a variety of different tasks, and be able to be reprogrammed fast by non-robot experts when a new task in the factory arises.
As mentioned earlier, mobile manipulators can be one of the enablers in robotics to accommodate the higher demand for flexibility in future industrial production. We argue that the use of robot skills is the key to making this happen. We will begin by showing how robot skills have been identified from the current work procedures in the industry.
This work has been focused on developing robotic systems suitable for the envisioned transformable factories of tomorrow. We have presented a conceptual model for object-centered robot skills that are similar to the abstraction level used when instructing tasks to human workers. We have shown how task-level programming can be combined with our notion of robot skills. This combination effectively acts as a higher abstraction layer, freeing the user from having to specify details such as cartesian coordinates, reference frames, or action specific parameters. The fact that skills are applied on objects, coupled with condition checks in our skills, makes it possible to use very intuitive HRI interfaces, such as kinesthetic teaching and gesture-based teaching for the definition of tasks. As a result, the notion of skills, the way we described and tested it in this work, allows non-robot experts to intuitively interact with and program a complex robotic system, such as an industrial mobile manipulator, with only minor training. Finally, as any other system intended for industrial use, robots equipped with our skills have been deployed and tested in real industrial scenarios, showing their robustness and effectiveness. We believe that our robot skills constitute a significant step towards achieving transformable robots, and that such an approach can ultimately increase competitiveness of manufacturing companies.
機器人制造技能:從概念到工業(yè)部署
作者: Mikkel Rath Pedersen,?,?Lazaros Nalpantidis,?Rasmus Skovgaard Andersen,?Casper Schou,?Simon B?gh,?Volker Krüger,?Ole Madsen
參考來源: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0736584515000575
由于制造業(yè)的總體轉(zhuǎn)變范式由大規(guī)模生產(chǎn)走向大規(guī)模定制和可重構(gòu)的自動化技術(shù),所以，機器人成為必須的發(fā)展趨勢。為了在全球市場更好地競爭,未來的工廠將需要完整的生產(chǎn)線,包括在需要的時候，自動化技術(shù)可以毫不費力地重新配置或改造。我們目前通用的概念是self-asserting機器人制造技能，它主要展示一組相對較小的技能是來自當(dāng)前工人指令,和如何轉(zhuǎn)移到這些工業(yè)移動機械手。一般機器人技能通過使用簡單的任務(wù)級別的編程方法可以直觀地連接到程序執(zhí)行各種任務(wù)的機器人。我們驗證的結(jié)果通過一些部署完整的機器人系統(tǒng)在運行生產(chǎn)設(shè)施的工業(yè)合作伙伴。它遵循從這些實驗,包括機器人的使用技能,和相關(guān)的任務(wù)級別的編程框架。引入機器人,可以直觀和動態(tài)被編程來執(zhí)行新任務(wù)由工廠工人，是一個可行的解決方案。
為了在全球化的環(huán)境下保持競爭力,制造企業(yè)需要不斷發(fā)展他們的生產(chǎn)系統(tǒng)和適應(yīng)不斷變化的市場需求。機器人將是可變形的未來工廠的主要推動者之一，然而達到要求的靈活性的機器人,或更普遍的移動機械手,需要能夠自主移動,并且在應(yīng)對不確定性與人類互動和部分已知的環(huán)境中,處理各種不同的任務(wù),并且能夠被重新編程快速non-robot專家在工廠發(fā)生當(dāng)一個新的任務(wù)。與傳統(tǒng)機器人相比,我們的技能具有一般性,他們可以處理各種各樣的對象，包含前置和后置條件檢查。最后,這個技能對于一個給定的行業(yè)可以從仔細分析自然提取的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)操作程序(SOP)。
如前所述,移動機械手可以是機器人技術(shù)的推動者之一,適應(yīng)未來的工業(yè)生產(chǎn)對靈活性的需求就越高。我們認(rèn)為,機器人的使用技能是實現(xiàn)這個目標(biāo)的關(guān)鍵。我們將開始通過展示機器人技術(shù)已確定從當(dāng)前的工作程序。定義的能力依賴于行動和感知序列,但動作本身是適應(yīng)特定的任務(wù)的一組參數(shù),從而使通用的技能在一定范圍內(nèi)。每個技能都有一個或多個直觀的參數(shù)作為輸入,這與所有的工廠工人有關(guān)，而這些參數(shù)對象的相關(guān)技能,和執(zhí)行的技能是密切基于該參數(shù)的。
在執(zhí)行階段,機器人執(zhí)行預(yù)定程序的感知和行動操作根據(jù)輸入?yún)?shù)完成技能。這些操作在理想情況下應(yīng)以這樣一種方式實現(xiàn),由指定的技能集成器來處理所有與參數(shù)相關(guān)的工廠。此外,重要的是，內(nèi)部的操作技能并不是盲目地執(zhí)行,而是依賴于傳感器的反饋,以確保穩(wěn)定,例如運動期間規(guī)劃避碰運動。操作員是從未接觸過內(nèi)的個人操作技能,但只有與完整的技巧和其直觀的參數(shù)。
在現(xiàn)實世界中，每個技能用于檢查程序之前都有關(guān)聯(lián)的一組前提條件和預(yù)測其執(zhí)行的結(jié)果。這些根據(jù)不同的條件可以從相關(guān)的世界模型驗證或通過特殊感應(yīng)操作來獲得。此外,隨著技能STRIPS-like配方先決條件和預(yù)測上啟用任務(wù)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,只有任務(wù)規(guī)范所需的目標(biāo)狀態(tài),考慮到機器人都有一個關(guān)聯(lián)的世界模型,從中可以提取當(dāng)前狀態(tài)的規(guī)劃問題。
定義的能力依賴于行動和感知序列,但動作本身是適應(yīng)特定的任務(wù)的一組參數(shù),從而使通用的技能在一定范圍內(nèi)。每個技能都有一個或多個直觀的參數(shù)作為輸入,這是所有的這些工作都集中在開發(fā)機器人系統(tǒng)適合明天的設(shè)想可變形的工廠。一個概念模型object-centered機器人被提出，它是類似于抽象層次使用的技能指導(dǎo)任務(wù)時對人類工人，它展示了如何結(jié)合我們的任務(wù)級別編程機器人的概念技能。這種組合有效地充當(dāng)一個更高的抽象層,讓用戶不必指定細節(jié),如笛卡兒坐標(biāo)參考框架,或行動的具體參數(shù)。技能應(yīng)用于對象,加上條件檢查在我們的技能,可以使用非常直觀HRI接口,如動覺教學(xué)和手勢的定義的教學(xué)任務(wù)。因此,技能的概念包括我們描述和測試它的工作方式,允許non-robot專家直觀地與和程序復(fù)雜機器人系統(tǒng)交互,如一個工業(yè)移動機械手,只有輕微的訓(xùn)練。最后,正如其他系統(tǒng)用于工業(yè)使用,機器人配備我們的技能已經(jīng)被部署和測試在實際工業(yè)場景中,顯示他們的魯棒性和有效性。相信我們的機器人技能將成為現(xiàn)可變形的機器人的重要舉措,最終,可以提高制造企業(yè)的競爭力。