Nghiên cứu thiết kế giảm thiểu khối lượng bàn tay kẹp đa nhiệm của robot công nghiệp cho vận chuyển phục vụ gia công lazang

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu thiết kế giảm thiểu khối lượng bàn tay kẹp đa nhiệm robot công nghiệp cho vận chuyển phục vụ gia công lazang NGUYỄN THANH XUÂN Xuan.NT202326M@sis.hust.edu.vn Ngành Kỹ thuật Cơ Điện Tử Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Lê Giang Nam Trường: Cơ Khí Nhóm chun mơn Cơ Điện Tử HÀ NỘI, 01/2023 Chữ ký GVHD CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn: Nguyễn Thanh Xuân Đề tài luận văn: Nghiên cứu thiết kế giảm thiểu khối lượng bàn tay kẹp đa nhiệm robot công nghiệp cho vận chuyển phục vụ gia công lazang Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ Điện Tử Mã số SV: 20202326M Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày… .………… với nội dung sau: - Tăng kích thước, chất lượng hình: Hình 1.2, 1.3 - Bổ sung phần mơ tả cho hình: Hình 2.3, 2.13, 2.12, 2.16 - Chỉnh sửa lại lề: Đồng kích thước lề toàn luận văn - Chỉnh sửa cách đánh số công thức: Căn chỉnh lại lề ô đánh số công thức PT2.2 - Chỉnh sửa lỗi soạn thảo: Lỗi tả cách dùng từ trang 2, 25, 26, hình 2.35 (cụ thể bảng đây) Trước sửa Sau chỉnh sửa Trang “đang cần” “đang dần” “đại diện đại diện” “đại diện” 25 “giảm thiếu” “giảm thiểu” 26 Ngày tháng năm 2023 Giáo viên hướng dẫn Tác giả luận văn Lê Giang Nam Nguyễn Thanh Xuân CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG LỜI CẢM ƠN Trong thời gian học tập làm luận văn tốt nghiệp, tơi nhận nhiều giúp đỡ, đóng góp nhiệt tình thầy cơ, gia đình bạn bè Trước hết, xin gửi lời cảm ơn đến PGS TS Lê Giang Nam, Khoa Cơ Điện Tử, Trường Cơ Khí – Đại học Bách Khoa Hà Nội, người trực tiếp định hướng, bảo suốt q trình học tập, nghiên cứu Tơi xin cảm ơn thầy cô giáo, cán Trường Cơ khí nói riêng Đại học Bách Khoa Hà Nội nói chung, xây dựng hướng dẫn mơn học sở, làm tảng kiến thức chuyên môn để tơi hồn thành luận văn Cuối cùng, tơi xin chân thành cảm ơn đến gia đình, bạn bè, đặc biệt thành viên phịng thí nghiệm VIMES đồng hành, động viên suốt khoảng thời gian vừa qua Lời cuối, xin chúc tất người ln có nhiều sức khỏe đạt nhiều thành công sống Hà Nội, ngày tháng năm 2023 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Cơng trình thực khoa Cơ Điện Tử - Trường Cơ khí – Đại học Bách Khoa Hà Nội hướng dẫn PGS.TS Lê Giang Nam Các số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác NGƯỜI HƯỚNG DẪN NGƯỜI CAM ĐOAN PGS.TS Lê Giang Nam Nguyễn Thanh Xuân TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN Robot với vai trò phụ trợ, vận chuyển dịng phơi liệu ngày phổ biến dây chuyền sản xuất công nghiệp Tuy nhiên việc sử dụng robot số hạn chế tồn tại, đặc biệt vấn đề tải trọng, khiến kết cấu robot thêm cồng kềnh tăng lượng tài nguyên sử dụng Do việc nghiên cứu thiết kế nhằm tối ưu cấu khâu dụng cụ mà robot phải mang điều cần thiết Luận văn trình bày nghiên cứu nhằm góp phần giải vấn đề trên, áp dụng cho sản phẩm kẹp robot công nghiệp dây chuyền gia công lazang tự động Các phương pháp khả thi bao gồm: Thiết kế theo kinh nghiệm; Thiết kế lại cấu trúc có tự nhiên Tối ưu hóa kết cấu Từ việc phân tích ưu nhược điểm phương pháp kể trên, Tối ưu hóa cấu trúc liên kết dựa mật độ phương pháp phù hợp để áp dụng đề tài Nội dung luận văn đề xuất quy trình áp dụng phương pháp phần mềm mô Ansys Workbench Kết sau kiểm tra đánh giá lại chứng minh hiệu mô hình sau thiết kế lại đáp ứng tiêu chí ban đầu Do kết luận văn phù hợp với vấn đề đặt Trong thực tế toán tối ưu hóa, tham số ràng buộc thay đổi tùy thuộc vào trường hợp cụ thể Tuy nhiên quy trình chung mở rộng phạm vi ứng dụng cho đối tượng khác thiết kế khí nói chung Trong tương lai, luận văn phát triển việc nghiên cứu kết hợp phương pháp tối ưu hóa nhằm nâng cao hiệu thiết kế, trường hợp cần thiết HỌC VIÊN Ký ghi rõ họ tên MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN iii LỜI CAM ĐOAN iii TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN iv MỤC LỤC v DANH MỤC HÌNH VẼ vii DANH MỤC BẢNG ix CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ ỨNG DỤNG ROBOT TRONG SẢN XUẤT CÔNG NGHIỆP 1.1 Vai trò robot sản xuất công nghiệp 1.2 Vai trò giảm nhẹ khối lượng khâu thao tác với robot công nghiệp 1.3 Ứng dụng robot ngành công nghiệp ô tô dây chuyền sản xuất lazang Tổng kết chương CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ THIẾT KẾ KHÂU THAO TÁC VÀ TỐI ƯU HÓA KẾT CẤU 2.1 Thiết kế khâu thao tác cho robot 2.1.1 Khái niệm, vai trò phân loại 2.1.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến thiết kế khâu thao tác robot 2.1.3 Tính tốn lực kẹp, giữ cần thiết 2.1.4 Tính toán, thiết kế khâu thao tác robot dây chuyền gia công lazang 14 2.2 Lý thuyết thiết kế giảm khối lượng 19 2.2.1 Thay đổi vật liệu 19 2.2.2 Giảm bớt lượng vật liệu sử dụng 20 2.2.3 Một số nghiên cứu thiết kế giảm khối lượng cho robot công nghiệp nước 22 2.3 Lý thuyết tối ưu hóa kết cấu 24 2.3.1 Tối ưu hóa kết cấu 24 2.3.2 Tối ưu hóa cấu trúc liên kết 27 2.3.3 Phương pháp SIMP tối ưu hóa cấu trúc liên kết 28 2.4 Quy trình tối ưu hóa tổng quát 30 Tổng kết chương 31 CHƯƠNG THIẾT KẾ GIẢM KHỐI LƯỢNG CHO BÀN TAY KẸP ROBOT TRONG HỆ THỐNG GIA CÔNG LAZANG 32 3.1 Quy trình tối ưu hóa kẹp robot 32 3.1.1 Xác định tham số tối ưu 33 3.1.2 Tiền xử lý mơ hình 33 3.1.3 Thiết lập tối ưu hóa 34 3.1.4 Đánh giá kết mô 35 3.1.5 Hậu xử lý mơ hình 37 3.1.6 Kiểm tra lại thiết kế sau tối ưu 37 3.2 Bàn luận kết thực 38 Tổng kết chương 39 KẾT LUẬN 40 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN VĂN TRONG TƯƠNG LAI 40 CÁC CÔNG BỐ KHOA HỌC CỦA ĐỀ TÀI 41 TÀI LIỆU THAM KHẢO 42 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Một số ứng dụng Robot cơng nghiệp (Nguồn: ABB Robotics) Hình 1.2 Biểu đồ tổng đơn hàng robot Nhật Bản năm 2021 xếp theo ứng dụng (Nguồn: Statista) Hình 1.3 Biểu đồ thống kê số lượng tơ lắp năm 2019 2020 theo lĩnh vực ứng dụng (Nguồn: Statista) Hình 1.4 Robot dây chuyền sản xuất lazang Hình 1.5 Quy trình gia cơng lazang sản xuất [7] Hình 2.1 Bộ kẹp khí song song hút chân khơng Hình 2.2 Tay kẹp có khả tự điều chỉnh Hình 2.3 Thiết bị chèn lấy sản phẩm ngành công nghiệp nhựa (Nguồn: Yushin America) Hình 2.4 Phân bố lực kẹp trường hợp kẹp ngón ngón [13] 10 Hình 2.5 Hình dạng ngón tay kẹp với biến thể khác [14] 11 Hình 2.6 Tay kẹp có lớp đệm cao su cho sản phẩm thủy tinh [16] 12 Hình 2.7 Lực hút trường hợp cốc hút nằm ngang, vật di chuyển dọc 13 Hình 2.8 Lực hút trường hợp cốc hút nằm ngang, vật di chuyển ngang 13 Hình 2.9 Lực hút trường hợp cốc hút nằm dọc 14 Hình 2.10 Mơ hình lazang 14 Hình 2.11 Bộ kẹp Zimmer GPH82100N-00-A 16 Hình 2.12 Thơng số kẹp GPH82100N-00-A 16 Hình 2.13 Mơ hình bàn tay kẹp robot 17 Hình 2.14 Các vị trí định vị lazang bàn tay kẹp 17 Hình 2.15 Trạng thái robot đặt phơi 18 Hình 2.16 Lực tác động vào tay kẹp vị trí đặt phơi 18 Hình 2.17 Chuyển vị mơ hình trạng thái đặt phơi 18 Hình 2.18 Ứng suất tập trung di chuyển với gia tốc tối đa 19 Hình 2.19 Đặc tính học sợi carbon gia cường so với thép [19] 19 Hình 2.20 Trung tâm hội nghị Luxembourg với cấu trúc gấp kiểu cọ [22] 20 Hình 2.21 Sân bay Stuttgart (Đức) [22] 21 Hình 2.22 Kết cấu dạng tổ ong chi tiết dạng tấm, mỏng 21 Hình 2.23 Ý tưởng kết cấu vỏ máy bay Airbus [23] 21 Hình 2.24 Minh họa tối ưu hóa kích thước, hình dạng cấu trúc liên kết [24] 22 Hình 2.25 Khâu robot chế tạo từ sợi carbon gia cường hợp kim nhôm [27] 23 Hình 2.26 Ngón kẹp cứng cho robot thiết kế theo hướng tối ưu hóa cấu trúc liên kết [28] 23 Hình 2.27 Ngón kẹp linh hoạt thiết kế theo hướng tối ưu hóa cấu trúc liên kết [29] 24 Hình 2.28 Tối ưu hóa kích thước dạng tự (a) phân cụm (b) 25 Hình 2.29 Giảm ứng suất tập trung bề mặt nhờ tối ưu hóa hình dạng [33] 26 Hình 2.30 Chi tiết tối ưu hóa theo cấu trúc liên kết [24] 26 Hình 2.31 Tối ưu hóa đường gân cho chi tiết dạng [34] 27 Hình 2.32 Minh họa phân bố vật liệu tối ưu [36] 28 Hình 2.33 Các phần tử lân cận tham gia lọc cho phần tử i [37] 29 Hình 2.34 Phân bố vật liệu khơng sử dụng lọc (trái) có sử dụng (phải) [32] 30 Hình 2.35 Quy trình tổng quát tối ưu hóa cấu trúc liên kết 30 Hình 3.1 Quy trình tối ưu hóa tổng quát Ansys 32 Hình 3.2 Hàm mục tiêu tối thiểu đáp ứng mơ hình 33 Hình 3.3 Các ràng buộc 33 Hình 3.4 Bộ kẹp tiêu chuẩn thực tế (a) mơ hình hóa (b) 34 Hình 3.5 Phân vùng vật liệu tối ưu (xanh) cố định (đỏ) 34 Hình 3.6 Mơ hình lưới bàn tay kẹp 35 Hình 3.7 Thơng số giải Ansys 35 Hình 3.8 Miền phân bố vật liệu mô 36 Hình 3.9 Đồ thị hàm mục tiêu qua vòng lặp 36 Hình 3.10 Đồ thị ràng buộc khối lượng qua vòng lặp 36 Hình 3.11 Tài ngun máy tính sử dụng cho mơ 37 Hình 3.12 Bộ kẹp sau thiết kế lại 37 Hình 3.13 Sai lệch vị trí đặt phơi sau thiết kế lại 38 Hình 3.14 Ứng suất tối đa tăng/giảm tốc 38 Hình 3.15 Mơ hình tay kẹp sau tối ưu 38 DANH MỤC BẢNG Bảng 2-1 Hệ số ma sát số loại vật liệu thông thường [12] 10 Bảng 2-2 Áp lực bề mặt dạng tiếp xúc [15] 11 Bảng 2-3 Thông số vật liệu kẹp 17 CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ ỨNG DỤNG ROBOT TRONG SẢN XUẤT CƠNG NGHIỆP 1.1 Vai trị robot sản xuất cơng nghiệp Cơng nghiệp hóa, đại hóa xu hướng chung ngành công nghiệp Các hệ thống sản xuất theo ln cải tiến theo hướng nhanh hơn, xác hơn, linh hoạt hơn, để đáp ứng nhu cầu ngày cao đa dạng việc sử dụng hàng hóa Robot (tay máy) cơng nghiệp thành phần quan trọng hệ thống sản xuất Các thuật ngữ robot công nghiệp gắn liền với hệ thống sản xuất tự động, thông minh, … Robot với nhiều ưu điểm ngày ứng dụng nhiều lĩnh vực khác cơng nghiệp [1]: Gia cơng (gia cơng khí, cắt laser, cắt tia nước, mài, đánh bóng, …); Hàn (hàn đường, hàn điểm, hàn tia laser, …); Phun dung dịch (sơn, chất kết dính, …) Thơng qua chương trình điều khiển lập trình, robot thay sức lực trí óc người nhiệm vụ nặng nhọc, nguy hiểm, đặc biệt cơng việc có tính lặp lại cách bền bỉ an tồn Hình 1.1 Một số ứng dụng Robot công nghiệp (Nguồn: ABB Robotics) Sự phát triển robot công nghiệp với tiến khoa học kỹ thuật nói chung, phiên robot công nghiệp đời với cải tiến với ưu điểm vượt trội Có thể kể đến đặc điểm như: Đảm bảo chất lượng tính quán: Song hành với phát triển công nghệ khác IIoT (Industial Internet of Things) mô đôi số (Digital Twin), robot cơng nghiệp hỗ trợ tiến hành vài quy trình sản xuất, đảm bảo chất lượng sản phẩm tốt với thao tác xác, đáng tin cậy Ngồi cịn giúp giảm thời gian thiết lập hệ Tổng kết chương Dựa sở lý thuyết khâu thao tác robot công nghiệp, thiết kế truyền thống cho bàn tay kẹp lazang phục vụ vận chuyển robot hệ thống gia công tự động thực Hiện có nhiều phương pháp để giảm thiểu khối lượng cho kết cấu khí Tuy nhiên, với trường hợp bàn tay kẹp cho robot, phương pháp SIMP (Solid Isotropic Material with Penalization) tối ưu hóa cấu trúc liên kết phù hợp để áp dụng, vấn đề liên quan đến giai đoạn thiết kế ý tưởng đồng liệu thiết kế, mô kiểm tra đánh giá Đây phương pháp phổ biến nhất, tích hợp nhiều phần mềm tính tốn, mơ Do vậy, nội dung tối ưu hóa bàn tay kẹp lazang phục vụ vận chuyển robot hệ thống gia công tự động phương pháp SIMP trình bày chương luận văn 31 CHƯƠNG THIẾT KẾ GIẢM KHỐI LƯỢNG CHO BÀN TAY KẸP ROBOT TRONG HỆ THỐNG GIA CƠNG LAZANG 3.1 Quy trình tối ưu hóa kẹp robot Hiện nay, cơng nghệ máy tính phát triển mức độ cao, nhiều thuật tốn phát triển, tối ưu tích hợp vào phần mềm kỹ thuật, hỗ trợ tối đa cho q trình tính tốn, thiết kế Trong có phương pháp SIMP tối ưu hóa cấu trúc liên kết, có sẵn nhiều phần mềm thiết kế, mô phổ biến Ansys Workbench, Abaqus, Solidworks, … Trong nghiên cứu này, cơng việc tối ưu hóa cấu trúc liên kết thực giải có sẵn modul Topology Optimization phần mềm Ansys Workbench Quy trình tối ưu hóa cụ thể đề xuất sau: Hình 3.1 Quy trình tối ưu hóa tổng quát Ansys Xác định tham số tối ưu: Xác định hàm mục tiêu, ràng buộc khối lượng, chuyển vị, … phân vùng vật liệu tối ưu cố định Tiền xử lý mơ hình: Đơn giản hóa mơ hình, hiệu chỉnh lại kích thước bề mặt nhằm nâng cao hiệu chia lưới đồng thời mở rộng miền không gian thiết kế ban đầu Thiết lập tối ưu hóa: Nhập mơ hình thơng số vật liệu, điều kiện tải trọng tham số tối ưu xác định Đánh giá kết mô phỏng: Xem xét phân bố vật liệu theo ràng buộc đặt trước yếu tố gia công chế tạo theo ý đồ người thiết kế Hậu xử lý mơ hình: Thiết kế lại theo hình dáng phân bố vật liệu nhằm làm mịn bề mặt lưới, đồng thời thỏa mãn yêu cầu chế tạo Đánh giá thiết kế mới: Thực mô kiểm tra, so sánh với yêu cầu đấu vào nhắm lại thiết kế 32 3.1.1 Xác định tham số tối ưu Hàm mục tiêu: Trong phương pháp SIMP, mục tiêu tối ưu hóa phổ biến tối đa hóa độ cứng kết cấu với lượng loại bỏ khối lượng định [36], điều đồng nghĩa với mục tiêu tối thiểu hóa đáp ứng bàn tay kẹp với điều kiện tải đặt vào Hình 3.2 Hàm mục tiêu tối thiểu đáp ứng mơ hình Ràng buộc: Các ràng buộc đặt vào nhằm tạo giới hạn buộc mơ hình phải tn thủ q trình mô phỏng: - Khối lượng: Giữ lại 35% so với ban đầu - Sai lệch vị trí: Xét sai số vị trí đặt lazang vào máy, lấy ≤ 0.2mm theo tất phương - Ràng buộc hình học: Đối xứng tương tự thiết kế ban đầu Hình 3.3 Các ràng buộc 3.1.2 Tiền xử lý mơ hình Phân vùng vật liệu tối ưu: Để tăng tốc độ toán xử lý phần tử hữu hạn, chi tiết nhỏ chiếm trọng lượng không đáng kể bị loại bỏ Việc tối ưu hóa tập trung vào cụm khung thép có khối lượng lớn Tạo phận thay thế: Các chi tiết tiêu chuẩn đóng vai trị tạo nên độ cứng cho kết cấu bị loại bỏ khỏi mơ hình trước mơ phỏng, trường hợp kẹp khí nén Zimmer GPH82100N-00-A Các mơ hình cung cấp sẵn phục vụ cho việc thiết kế, kết cấu hình học gây khó khăn tạo lưới mơ Do vậy, khối hình đơn giản tạo để thay thế, kích thước lắp ghép tương tự sản phẩm thật nhằm không làm thay đổi kết cấu chung bàn tay kẹp Vật liệu sử dụng cho 33 khối tùy chỉnh lại để không thay đổi tính khối lượng tổng thể bàn tay kẹp Hơn nữa, hình khối loại bỏ phân vùng vật liệu tối ưu nên việc tạo phận thay không ảnh hưởng đến kết mô (a) (b) Hình 3.4 Bộ kẹp tiêu chuẩn thực tế (a) mơ hình hóa (b) Hình 3.5 Phân vùng vật liệu tối ưu (xanh) cố định (đỏ) ( 3.1.3 Thiết lập tối ưu hóa Mơ hình phần tử hữu hạn: Bao gồm 75973 phần tử 171409 nút lưới (Hình 3.6) 34 Hình 3.6 Mơ hình lưới bàn tay kẹp Bài tốn tĩnh học: Dữ liệu từ mơ kiểm tra đáp ứng mơ hình trình bày phần 2.1.4.4 lấy làm điều kiện biên để thực tối ưu hóa Trong trường hợp này, yêu cầu độ xác nên kết trường hợp đặt phôi lấy làm liệu cho phần tính tốn tối ưu hóa Bộ giải: Phương pháp sử dụng mặc định Ansys 2022R2 Tối ưu hóa dựa mật độ với việc sử dụng SIMP (hệ số hình phạt 3) [38] (Hình 3.7) Hình 3.7 Thơng số giải Ansys Cấu hình máy tính: Mơ thực máy tính với xử lý Intel core i5-10500U, tốc độ 3.2GHz, 32GB Ram 3.1.4 Đánh giá kết mô Miền phân bố vật liệu: Kết mơ (Hình 3.8) cho thấy miền vật liệu khơng có điểm gián đoạn đáng kể, ràng buộc hình học thỏa mãn, hàm mục tiêu ràng buộc hội tụ qua số vòng lặp định (Hình 3.9)(Hình 3.10) Mơ hình làm sở để thiết kế lại bước 35 Hình 3.8 Miền phân bố vật liệu mơ Hình 3.9 Đồ thị hàm mục tiêu qua vịng lặp Hình 3.10 Đồ thị ràng buộc khối lượng qua vòng lặp 36 Thời gian xử lý: Thời gian mô máy 37 phút 03 giây, nhớ đệm sử dụng xấp xỉ 5.1GB Với cấu hình máy sử dụng, thời gian mơ máy tương đối thấp, đảm bảo cho quy trình phát triển sản phẩm theo hình thức đơn loạt nhỏ Ở luận văn bỏ qua thời gian xử lý có yếu tố người thao tác phần mềm số liệu mang tính cá nhân, khơng phù hợp để đánh giá hiệu việc thực phương pháp Hình 3.11 Tài ngun máy tính sử dụng cho mơ 3.1.5 Hậu xử lý mơ hình Mơ hình bàn tay kẹp thiết kế lại dựa kết mô (Hình 3.12) Một số vị trí hiệu chỉnh lại theo kinh nghiệm nhằm phù hợp với hình thức gia công thực tế Khối lượng kẹp 36.38 kg, giảm 29.3% so với thiết kế ban đầu Hình 3.12 Bộ kẹp sau thiết kế lại 3.1.6 Kiểm tra lại thiết kế sau tối ưu Tại vị trí đặt phơi: Sai lệch vị trí 0.195mm (Hình 3.13) 37 Hình 3.13 Sai lệch vị trí đặt phôi sau thiết kế lại Tại trạng thái tăng/giảm tốc tối đa: Ứng suất lớn mơ hình 37.56 MPa (Hình 3.14), nhỏ giới hạn chảy vật liệu thép (250 MPa) Hình 3.14 Ứng suất tối đa tăng/giảm tốc Hình 3.15 Mơ hình tay kẹp sau tối ưu 3.2 Bàn luận kết thực Việc ứng dụng phương pháp SIMP tối ưu hóa cấu trúc liên kết, sử dụng giải có sẵn phần mềm Ansys Workbench cho thấy hiệu áp dụng với kẹp robot công nghiệp Thiết kế sau tối ưu giảm đáng kể khối lượng độ cứng tương đương với thiết kế ban đầu Với hình thức sản xuất chủ yếu cho khâu thao tác robot đơn loạt nhỏ, mơ hình lược bỏ tiểu tiết nhằm đẩy nhanh tốc độ tính tốn Thời gian mơ cấu hình máy tính cho thấy việc tính tốn tối ưu 38 khơng địi hỏi cao tài ngun sử dụng Tuy vậy, thời gian xử lý mơ hình trước sau mô chiếm phần lớn tổng thời gian thực quy trình tối ưu hóa Điều mang tính chất cá nhân cải thiện dựa kỹ người thiết kế Quy trình áp dụng phương pháp SIMP Ansys Workbench áp dụng cho chi tiết cụm chi tiết khác tương tự Tuy nhiên, việc lựa chọn tham số xử lý phần mềm phụ thuộc vào trường hợp cụ thể tuân theo mục đích người thiết kế Tổng kết chương Bàn tay kẹp robot công nghiệp cho việc vận chuyển lazang hệ thống sản xuất tự động tối ưu, khối lượng thiết kế giảm 29.3% so với thiết kế theo hình thức truyền thống Quy trình tối ưu hóa phương pháp SIMP Ansys Workbench ứng dụng thành công Quy trình áp dụng cho khâu thao tác khác robot Tuy nhiên, số bước thủ công, chủ yếu phần hậu xử lý mơ hình nên xem xét để tự động hóa nhằm giảm thiểu tổng thời gian xử lý tối ưu quy trình 39 KẾT LUẬN Robot trở thành thành phần quan trọng hệ thống sản xuất công nghiệp, từ dây chuyền đơn giản đến phức tạp Tuy nhiên việc sử dụng robot cần nghiên cứu nhằm cải tiến hiệu khai thác tiềm chúng Một số nghiên cứu giảm thiểu khối lượng cho khâu thao tác nhiệm vụ vận chuyển dòng nguyên vật liệu Qua việc điều tra, tổng hợp tư liệu, luận văn nêu quy trình áp dụng phương pháp SIMP tối ưu hóa cấu trúc liên kết cho bàn tay kẹp robot vận chuyển hệ thống gia công lazang tự động Các bước mô thiết kế thực phần mềm Ansys Workbench, kết cho thấy bàn tay kẹp sau tối ưu giảm đáng kể khối lượng độ cứng tương đương với ban đầu Thiết kế đảm bảo số tiêu chí gia cơng chế tạo, phù hợp với môi trường thực tế Quy trình đề xuất luận văn áp dụng cho khâu thao tác khác robot công nghiệp HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN VĂN TRONG TƯƠNG LAI Nghiên cứu ảnh hưởng tham số xử lý mơ hình thơng số giải đến kết mô Nghiên cứu giải pháp nhằm rút ngắn thời gian thiết kế, nâng cao chất lượng mô giảm thiểu công đoạn xử lý có yếu tố kinh nghiệm người Sử dụng kết phương pháp nghiên cứu luận văn vào việc sản xuất chế tạo thiết bị thực tế 40 CÁC CÔNG BỐ KHOA HỌC CỦA ĐỀ TÀI Lê Giang Nam, Nguyễn Thanh Xuân, “Ứng dụng tối ưu hóa cấu trúc liên kết Ansys Workbench thiết kế giảm thiểu khối lượng khâu dụng cụ cho robot cơng nghiệp” – Tạp chí Cơ khí Việt Nam (số 297 – tháng 12/2022) Giang Nam Le, Thanh Xuan Nguyen, “A lightweight design of end effector for industrial robot” - The Third International Conference on Material, Machines, and Methods for Sustainable Development (MMMS2022) 41 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M Wilson, "Chapter - Typical Applications," in Implementation of Robot Systems, Oxford, Butterworth-Heinemann, 2015, pp 75-102 [2] Ping Yao, Kang Zhou, Yuan Lin, Yong Tang, "Light-Weight Topological Optimization for Upper Arm of an Industrial Welding Robot," Metals, vol 9, no 9, 2019 [3] Giovanni Carabin, Erich Wehrle, Renato Vidoni, "A Review on EnergySaving Optimization Methods for Robotic and Automatic Systems," MDPI, vol 6, no 4, 2017 [4] Statista, "Total shipment volume of manipulators and robots in Japan in 2021, by application," 05 2022 [Online] Available: https://www.statista.com/statistics/944924/japan-manipulator-robots-totalshipment-volume-by-application/ [Accessed 20 08 2022] [5] B C T V Nam, "Vai trị ngành cơng nghiệp tơ kinh tế quốc dân," 21 07 2021 [Online] Available: https://moit.gov.vn/tin-tuc/phattrien-cong-nghiep/vai-tro-cua-nganh-cong-nghiep-o-to-doi-voi-nen-kinh-tequoc-.html [Accessed 2022 08 22] [6] Statista, "Sales value of new robot installations in the automotive industry worldwide from 2018 to 2022, by country," 24 02 2021 [Online] Available: https://www.statista.com/statistics/1018731/robotics-automotive-industrysales-value-worldwide/ [Accessed 22 08 2022] [7] O Atsan, "Chiron WM 08, Okuma LAW-V24, Wheel Rim Processing, Jant Prosesi," 10 2011 [Online] Available: https://www.youtube.com/watch?v=MD3OleRIyxw&ab_channel=OnderAt san [Accessed 14 2022] [8] INLEARC, "Robot End-of Arm Tooling," [Online] Available: https://www.tthk.ee/inlearcs/7-robot-end-of-arm-tooling/ [Accessed 14 2022] [9] A I Automation, "EOAT in Robots: A Basic Overview," 19 2017 [Online] Available: https://www.automate.org/blogs/eoat-in-robots-abasic-overview [Accessed 14 2022] [10] G Causey, "Guidelines for the design of robotic gripping systems," Assembly Automation, vol 23, no 1, pp 18-28, 2003 [11] Johannes Schmalz, Lucas Giering, Matthias Hölzle, Niklas Huber, Gunther Reinhart, "Method for the Automated Dimensioning of Gripper Systems," in 6th CIRP Conference on Assembly Technologies and Systems (CATS), Munich,Germany, 2016 42 [12] N Lappalainen, Master’s thesis - Additive Manufacturing and Simulation in Design and Manufacturing of a Robotic Gripper, 2021 [13] I America, "Selection Guide (Gripping Force)," [Online] Available: http://www.intelligentactuator.com/partsearch/robocylinder/appndx74_Mo del_Selection_by_RCP2_Gripper.pdf [Accessed 20 2022] [14] J Ted Zajac, "Robotic Gripper Sizing: The Science, Technology and Lore," Zaytran Automation, [Online] Available: https://www.grippers.com/size.htm [Accessed 14 2022] [15] Akhtar Khurshid, Abdul Ghafoor, M Afzaal Malik, "Robotic Grasping and Fine Manipulation Using Soft Fingertip," Advances in Mechatronics, pp 155-174, 2011 [16] Z B R Lee Guang Beng, "High-end technology for effective operating environment in a glass manufacturing industry," in International Conference on Applications and Design in Mechanical Engineering 2012 (ICADME 2012), Penang, Malaysia, 2012 [17] Camozzi, "Example of Vacuum calculation" [18] O o E E & R Energy, "Lightweight Materials for Cars and Trucks," [Online] Available: https://www.energy.gov/eere/vehicles/lightweightmaterials-cars-and-trucks [Accessed 14 2022] [19] Yue Liu, Bernd Zwingmann, Mike Schlaich, "Carbon Fiber Reinforced Polymer for Cable Structures—A Review," MDPI, vol 7, no 10, pp 20782099, 2015 [20] A C Centre, "Composite Centre," [Online] Available: https://www.amrc.co.uk/facilities/composite-centre [Accessed 14 2022] [21] Ling Zhao, Jianfeng Ma, Ting Wang, Denghai Xing, "Lightweight Design of Mechanical Structures based on Structural Bionic Methodology," Journal of Bionic Engineering, vol 7, pp S224-S231, 2010 [22] I Hmidet, "Bionic Design," [Online] Available: https://parametrichouse.com/bionic-design/ [Accessed 22 2022] [23] S C Rich, "Aircraft Design Inspired by Nature and Enabled by Tech," 16 2012 [Online] Available: https://www.smithsonianmag.com/artsculture/aircraft-design-inspired-by-nature-and-enabled-by-tech-25222971/ [Accessed 14 2022] [24] A W Gebisa, H G Lemu, "A case study on topology optimized design for addtive manufacturing," in First Conference of Computational Methods in Offshore Technology (COTech2017), Stavanger, Norway, 2017 [25] G Lakshmi Srinivas, Arshad Javed, "Multi-body dynamic optimization for upper arm of industrial manipulator," AIP Conference Proceedings, vol 2281, no 1, 2020 43 [26] LAN Xiang, ZHAO Xiaoyu, "Application of carbon fiber composite materials in the field of industrial robots," in 2019 International Conference on Robotics, Intelligent Control and Artificial Intelligence, New YorkNYUnited States, 2019 [27] Haibin Yin, Jing Liu, Feng Yang, "Hybrid Structure Design of Lightweight Robotic Arms Based on Carbon Fiber Reinforced Plastic and Aluminum Alloy," IEEE Access, vol 7, 2019 [28] M Sugavaneswaran, N Rajesh, N Sathishkumar, "Chapter - Optimization and Its Fabrication Using Design of Robot Gripper with Topology Additive Manufacturing," in Advances in Additive Manufacturing and Joining, Tamil Nadu, India, Springer Nature Singapore Pte Ltd., 2020, pp 75-85 [29] Rixin Wang, Xianmin Zhang, Benliang Zhu, Hongchuan Zhang, Bicheng Chen, Haonan Wang, "Topology optimization of a cable-driven soft robotic gripper," Industrial Application Paper, vol 62, pp 2749-2763, 2020 [30] Đ V Phương, "Luận văn thạc sỹ khoa học - Nghiên cứu ứng dụng phần mềm Tosca để tối ưu thiết kế chi tiết khí," Hà Nội, 2018 [31] G H Anh, "Luận văn Thạc sỹ khoa học - Phân tích kết cấu trụ đứng thân máy phay CNC với giải pháp tối ưu hóa Topology," Hà Nội, 2012 [32] R LARSSON, "Methodology for Topology and Shape Optimization: Application to a Rear Lower Control Arm," in Masters thesis in Applied Mechanics, Găoteborg, Sweden, 2016 [33] Abaqus, "About structural optimization," [Online] Available: https://abaqusdocs.mit.edu/2017/English/SIMACAEANLRefMap/simaanl-coptover.htm#simaanl-c-optover-bead [Accessed 14 2022] [34] P HENEY, "Design optimization: Topology and much more," 16 07 2015 [Online] Available: https://www.3dcadworld.com/design-optimizationtopology-and-much-more [Accessed 20 2022] [35] Juan Pablo, Brian C.Watson, Iku Kosaka, "A Comparative Study of Topology and Topometry Structural Optimization Methods Within the Genesis Software," in LS-DYNA Anwenderforum, Novi, USA, 2007 [36] D Systemes, "SIMP Method for Topology Optimization," 2019 [Online] Available: https://help.solidworks.com/2019/English/SolidWorks/cworks/c_simp_met hod_topology.htm [Accessed 14 2022] [37] Pedersen, Christian Gejl; Lund, Jeppe Jessen; Damkilde, Lars; A Kristensen, Anders, "Topology Optimization - Improved Checker-Board Filtering With Sharp Contours," in Proceedings of the 19th Nordic Seminar on Computational Mechanics, Esbjerg, Denmark, 2006 44 [38] Ansys, "Ansys help 2," [Online] Available: https://ansyshelp.ansys.com/account/secured?returnurl=/Views/Secured/cor p/v222/en/wb_sim/ds_topo_opt_overview.html?q=SIMP [Accessed 20 2022] [39] R Tara, "If Your Design Needs to Lose Weight, Here’s Every Reason to Try Generative Design," 2021 [Online] Available: https://www.engineering.com/story/if-your-design-needs-to-lose-weightheres-every-reason-to-try-generative-design [Accessed 14 2022] [40] Tomas Kellner, Yari Bovalino, "Laser Metalz: Bionic Design Is The Next Frontier For 3D Printing," 08 06 2017 [Online] Available: https://www.ge.com/news/reports/laser-metalz-bionic-design-next-frontier3d-printing [Accessed 22 2022] [41] Ansys, "Ansys Help," [Online] Available: https://ansyshelp.ansys.com/account/secured?returnurl=/Views/Secured/cor p/v211/en/wb_sim/ds_topology_optimization.html?q=topology%20optimiz ation) [Accessed 20 2022] 45