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전통적인 단일 축 힘 센서는 더 이상 현대 생산 및 기술의 요구를 충족시킬 수 없습니다. 6 축력 센서가 많은 학자들의 관심을 끌고 있습니다. 6 축력 센서는 동시에 6 방향으로 힘과 토크를 측정 할 수 있으며 기계, 로봇 암, 항공 우주, 생물 의학 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 현재 연구 된 6 축 힘 센서에는 일반적으로 많은 문제가 있습니다. 추가 연구를 위해서는 고정밀 및 고감도 센서가 시급히 필요합니다. 이 논문은 이론적 분석, 유한 요소 시뮬레이션 및 시뮬레이션 실험을 결합하고 기존 센서 연구를 기반으로 센서의 구조를 최적화합니다. 새로운 유형의 고정밀 6 축 힘 센서가 제안됩니다. 주요 연구 내용은 다음과 같습니다.

1. 센서의 다양한 성능에 대한 심도있는 분석 후 센서 기하학적 매개 변수로 센서 성능의 변화에 ​​대한 법칙을 탐색합니다. 새로운 유형의 복합 빔 유형 6 축력 센서 구조가 제안됩니다. 센서는 간단한 구조, 명백한 변형 및 패치 위치의 쉽게 작동합니다. 직교 테스트 및 유한 요소 시뮬레이션 방법은 센서의 크기 매개 변수를 결정하는 데 사용됩니다.

2. Abaqus 분석 소프트웨어를 사용하여 센서 모델을 구축하고 센서에서 정적 및 동적 분석을 수행하십시오. 외부 힘 하중 하에서 센서의 변형 분포와 센서의 처음 6 개의 순서의 고유 주파수가 얻어진다. 결과는 센서에 선형성이 우수하다는 것을 보여줍니다.

3. Whits Surge Cup의 기본 원리에 따라 6 차원 힘 센서의 레이아웃을 결정하십시오. 유한 요소 방법의 분석 결과를 기반으로 탄성 본체의 변형 영역을 결정하고 센서 구조의 스케일을 결합하고 합리적인 레이아웃을 수행하십시오. 출력을 적절하게 늘리고 패치에서 6 차원 힘 센서의 차원 간 커플 링 문제를 줄입니다.

4. 센서의 특수 교정 장치를 개발하십시오. 센서의 구조와 모양에 따라 특수 센서 교정 장치 세트를 설계하십시오. 시뮬레이션 실험 결과에 따르면 센서가 분리됩니다. 제곱 방법과 BP 신경 네트워크 방법을 사용하여 이들 간의 관계를 계산하고 센서의 교정 연구를 완료하십시오. 이 연구는 BP 신경망 방법이 더 나은 분리 효과를 가지고 있음을 보여줍니다.