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GABP-enabled multi-objective intelligent structural optimization method for soft robotic manipulator
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AI
DOI：10.1007/s10999-026-09995-1.png)
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摘要
En 中文
软体操作器因其对非结构化环境的适应性而受到越来越多的关注，产生了各种结构构型。然而，结构优化通常需要针对具体案例的参数分析，导致优化效率低下，而许多设计仍然严重依赖经验参数选择。本文提出了一种智能结构优化框架用于软体操作器。首先根据所考虑的操作器定义关键设计参数和性能指标以表征其结构性能。然后使用参数化有限元方法（PFEM）在变化的参数组合下生成性能数据集。随后训练遗传算法优化的反向传播神经网络（GABP）以建立非线性参数-性能关系，形成优化目标函数。最后应用多目标粒子群优化（MOPSO）算法从帕累托最优解中选出最优参数。所提出的优化框架通过一个缆绳驱动的波纹软体操作器案例研究进行验证。GABP模型准确捕捉了复杂映射，达到$$R^2 > 0.998$$，实验进一步验证了预测精度，刚度k的相对误差为0.63%，弯曲刚度EI为7.35%，固有频率f为3.28%。结构优化使相对柔顺性R提高了7.7%，负载能力P改善了1.9%，固有频率f提高了34.8%，展示了所提出优化框架在提升所考虑软体操作器结构性能方面的有效性。
Keyword:
Structural optimization
Deep learning
Soft manipulator
期刊
IF:
3.6
论文数:
257
被引数:
1.5K
机构
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