Um algoritmo de otimização Levenberg Marquardt baseado em mapeamento caótico logística-tenda para melhorar a precisão de posicionamento de robôs de usinagem.

Resumo A precisão da usinagem de peças é criticamente influenciada pelos erros geométricos na cinemática de robôs de usinagem, que afetam diretamente a precisão de posicionamento absoluto. Para enfrentar esse desafio, este artigo introduz um algoritmo de otimização Levenberg Marquardt baseado em um mapeamento caótico logística-tenda, projetado para identificar e compensar com precisão esse erro geométrico. A abordagem começa com a construção de um modelo cinemático direto e um modelo de erro específico para o robô. Em seguida, o algoritmo é adotado para identificar e compensar o erro geométrico. O método estabelece um intervalo de mapeamento em torno das soluções candidatas iniciais derivadas de aplicações iterativas do algoritmo Levenberg Marquardt. Dentro desse intervalo, o método de mapeamento caótico logística-tenda gera um conjunto diversificado de soluções candidatas. Esses candidatos são avaliados com base em seus valores de adequação, com a solução ótima selecionada para iterações subsequentes. Experimentos empíricos de compensação validaram a precisão e eficácia do método proposto, demonstrando um aumento de 6% na precisão de compensação e uma melhoria de 47,68% na eficiência em comparação com abordagens existentes de ponta. Esse processo não apenas minimiza o erro de truncamento inerente ao algoritmo Levenberg Marquardt, mas também aprimora significativamente a eficiência da solução. Além disso, experimentos de simulação em processos de usinagem validam ainda mais a capacidade do método de melhorar significativamente a qualidade da usinagem de peças.