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기존의 단축 힘 센서는 더 이상 현대 생산 및 기술의 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 6축 힘 센서는 점점 더 많은 학자들의 관심을 끌고 있습니다. 6축 힘 센서는 동시에 6개 방향의 힘과 토크를 측정할 수 있으며 기계, 로봇 팔, 항공우주, 생물의학 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 현재 연구되고 있는 6축 힘센서는 일반적으로 많은 문제점을 안고 있다. 추가 연구를 위해서는 고정밀, 고감도 센서가 시급히 필요합니다. 본 논문에서는 이론적 분석, 유한요소 시뮬레이션 및 시뮬레이션 실험을 결합하고 기존 센서 연구를 기반으로 센서 구조를 최적화합니다. 새로운 유형의 고정밀 6축 힘 센서가 제안되었습니다. 주요 연구 내용은 다음과 같습니다.

1. 센서의 다양한 성능을 심층적으로 분석하고 센서 기하학적 매개변수를 통해 센서 성능 변화의 법칙을 탐색한 후. 새로운 형태의 합성보형 6축 힘센서 구조를 제안한다. 센서는 구조가 간단하고 변형이 뚜렷하며 패치 위치 작동이 쉽습니다. 직교 테스트와 유한 요소 시뮬레이션 방법은 센서의 크기 매개변수를 결정하는 데 사용됩니다.

2. abaqus 분석 소프트웨어를 사용하여 센서 모델을 구축하고 센서에 대한 정적 및 동적 분석을 수행합니다. 외력 하중을 받는 센서의 변형률 분포와 센서의 처음 6차의 고유 진동수를 얻습니다. 결과는 센서의 선형성이 양호하다는 것을 보여줍니다.

3. Whits 서지 컵의 기본 원리를 바탕으로 6차원 힘 센서의 레이아웃을 결정합니다. 유한요소법의 해석 결과를 바탕으로 탄성체의 변형 면적을 결정하고, 센서 구조의 규모를 결합하여 합리적인 레이아웃을 수행합니다. 그리고 출력을 적절하게 높이고 패치에 있는 6차원 힘 센서의 차원 간 결합 문제를 줄입니다.

4. 센서를 위한 특수 교정 장치를 개발합니다. 센서의 구조와 모양에 따라 특수 센서 교정 장치 세트를 설계하십시오. 시뮬레이션 실험 결과에 따르면 센서가 분리되었습니다. 제곱법과 BP 신경망 방법을 사용하여 이들 사이의 관계를 계산하고 센서의 교정 연구를 완료합니다. 이 연구는 BP 신경망 방법이 더 나은 디커플링 효과를 가지고 있음을 보여줍니다.