歡迎來到蘇州全才智能科技有限公司!|保存桌面|手機瀏覽|管理入口|返回主站

蘇州全才智能科技有限公司

機器人,機械手,四軸機器人,六軸機器人

15106202588
首頁 > 供應產品 > 常州機械手 誠信服務 蘇州全才智能科技供應
常州機械手 誠信服務 蘇州全才智能科技供應
產品: 瀏覽次數:1035常州機械手 誠信服務 蘇州全才智能科技供應 
品牌: 1
單價: 1.00元/臺
最小起訂量: 1 臺
供貨總量:
發貨期限: 自買家付款之日起 天內發貨
有效期至: 長期有效
最后更新: 2023-01-12 22:26
 
詳細信息
品牌 : 1

    有時候由于模溫較高,工人在取件時也極為不方便,以上諸多問題都會造成生產效率低、產品質量不能有效保證,工人勞動強度大,人力成本過高。如何解決這個問題就成為了本領域的技術人員所要研究和解決的課題。[0003]申請號為“”的中國專利中,公開了名稱為“注塑件機械手自動鑲螺母夾具”的實用新型專利,其技術方案如下:包括定位構件和機械手構件,定位構件包括主板、定位柱組件、定位針組件和機械手連接定位銷;機械手構件包括連接板、氣缸、氣缸固定連接件、吸板和真空吸盤;主板上包括四個定位柱套孔、十個定位***、四個橡膠減震器孔、四個機械手連接螺孔;每個定位柱套孔中分別安裝一個定位柱組件;每個定位***中分別安裝一個定位針組件;主板中部有與機械手連接的定位銷;主板與連接板之間通過橡膠減震器固定;連接板通過氣缸固定連接件連接氣缸,常州機械手,常州機械手,氣缸的活塞桿連接吸盤吸板,吸板上安裝真空吸盤,常州機械手。本實用新型雖然具實現了自動放置10顆螺母,在模腔內一次完成10顆螺母定位,提高了產品合格率及生產效率、減輕作業者的工作強度。但是,其只適用于單一產品,并且只適合放螺母的的場合,因此,其應用具有局限性,并且在取件時,同樣需要拉開機器防護門,人工取件。

常州機械手

    amethodofmulti-objectiveoptimizationdrivenbymassandthefirstnaturalfrequencyandthefirstnaturalfrequencydeformationismodalanalysisofparameterizedmodelistestedbyusingthesoftwareapriatestructuralfiniteelementanalysissamplesindesignspaceareselectedbyusingthecentrapositedesignD)experimentpolynomialsareemployedtoconstructresponsesurface(RS)model,whichreflectstherelatioipbetweendesigninputsandstructuralresponseoutputs,ordingtotheresponseoutputsoftheseoptimizationmathematicalmodeloftheinjectionmoldingmanipulatorisestabparingtheParetosolutionofmulti-objectivegicalgorithm,filteringalgorithm,thenonlinearquadratigrammingalgorithmtogettheoptimalbysizeontheaveragesofsensitivityvaluebymeansofsensitivityanalysisbasedonweightedaveragemethod,whichcanhelpthedesignerstoeliminatepartofthedesignvariablesandivetheefficiencyoftheoptimization,:InjectionMoldingManipulator;Multi-ObjectiveOptimization;FiniteElementMethod中圖分類號:TH16;TG502文獻標識碼:A文章編號:1001-3997。

常州機械手

    令p1=x1、p2=x2、p3=x3、p4=x4、p5=x5、p6=x6、p7=x7建立優化設計數學模型如下:式中:Fd(X)、Fm(X)、Ff(X)—注塑機械手的一階模態比較大變形量、質量、一階固有頻率;—優化前機械手的比較大變形量、質量、一階固有頻率;X—設計尺寸變量;xi—第i個設計尺寸變量;—第i個設計尺寸變量上、下限約束值。多目標優化問題多目標優化問題往往要求各個目標函數同時達到比較好值,在求解過程中會產生一系列滿足要求的Pareto解。設計人員需要根據實際情況,從這些解中篩選出比較好的解,從而各個目標的優化效果達到比較好。優化算法的分類ANSYSWorkbench軟件在求解復雜結構的目標優化問題時,分別可以使用以下優化算法:多目標遺傳算法(MOGA)、篩選算法(Screening)、非線性二次規劃算法(NLPQL)。6優化結果比較及分析多目標遺傳算法(MOGA)優化結果AWBDX樣本數量的取值范圍為(0~10000),改變樣本的數量,可以得到不同的比較好解,如表2所示。表2不同樣本數量得到的比較好解TheOptimalSolutionareObtainedbyDifferentSampleSize樣本數量0010000m/kgd/mmf/Hz由表2可知:隨著樣本數量大小的改變,求解得到的整機質量、一階比較大變形量和一階固有頻率比較好解均不同。

常州機械手
詢價單