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任务书

自动装钞机械手系统设计任务书

时间:2020/10/21 8:36:00  作者:  来源:  查看:0  评论:0
内容摘要: 江苏科技大学毕业设计(论文)任务书学院名称:机械工程学院  专  业: 机械电子工程 学生姓名:       学  号:&...

江苏科技大学

毕业设计(论文)任务书

学院名称:机械工程学院    业: 机械电子工程 

学生姓名:         号:    

指导教师:          称:     教授     

 

毕业设计(论文)题目:

自动装钞机械手系统设计

一、毕业设计(论文)内容及要求(包括原始数据、技术要求、达到的指标和应做的实验等)

1、查阅相关资料,了解课题的背景、意义及国内外发展慨况,并根据文献资料分析该系统所涉及的关键技术或难点,将其作为复杂工程问题并对照毕业要求对应的能力指标点进行研究和设计。

2、主要设计参数:

搬运负载呈长方形:长15cm,宽10cm,高24cm;

负载重量:2.2Kg。

钞箱外形尺寸:长386mm,宽218mm,高130mm;

机械手X/Y/Z运动范围:1×0.6×0.4m;绕Y旋转范围:0~90°

电机:全部选用步进电机;

控制:三菱PLC;

机构可实现回零位各轴均有限位开关、各轴可不同步联动。

3、根据以上设计参数进行自动装钞机械手系统方案设计,龙门式搬运机器人本体结构设计,开箱机械手和钞箱固定装置的设计,电气和气动元件的选型,软件程序的仿真;在方案设计阶段,应通过多种方案比较,选择综合性能较优的方案。

4、借助三维和二维设计软件,进行搬运装置和开箱机械手的结构设计,三位建模和二维装配图设计,并通过有限元优化设计软件进行必要的强度计算校核;如有必要,可应用Adams等软件进行相应的仿真模拟验证。

5电气和气动元器件的选型计算,根据条件进行必要的验证试验,主要机构图纸的设计绘制

6、设计方案和技术路线应按照项目管理要求,与企业的相关部门进行必要沟通和协调,注意遵守相关法律、职业道德规范,考虑对社会、环境的影响,并对所设计的系统进行技术经济性分析或成本估算。

7、选择与毕业题目相关的外文文章或专利,翻译不少于5000单词的相关英文文献资料,并用合规范的技术语言表达原文。

8、按符合规范要求的论文格式要求及合适的文字表达,撰写毕业设计论文一份(不少于1.5万字),论文提交前需进行查重。

二、完成后应交的作业(包括各种说明书、图纸等)

1、专业外文资料翻译;

2、自动钞箱机械手设计方案(包含三维结构)一份

3、自动钞箱机械手结构设计图;

4、毕业设计说明书。

三、完成日期及进度

2018226日至2018529日。

 

进度安排:

任务书下达后,了解课题任务,查阅有关资料,熟悉课题内容,学习相关软件。

1.1-2周(2.26~3.11):提交开题报告,专业外文资料翻译;

2.3-4周(3.12~3.25):自动钞箱机器手系统方案设计;

3.5-7周(3.26~4.15):机械手零部件选型、计算,准备中期报告;

4.8-9周(4.16~4.29):完成整体三维图及部分零部件图纸设计完成中期检查答辩;

5.10~11周(4.30~5.13):进一步完成相关图纸设计和电气设计;

6.12~13周(5.14~5.27撰写设计说明书,打印图纸和毕业设计说明书;

7.14周(5.28~ 答辩,材料归档

四、主要参考资料(包括书刊名称、出版年月等): 不低于8

著作图书文献

[1] 李元文工业机械手设计[M]北京:机械工业出版社, 1996

[2] 张建民. 机电一体化系统设计[M]. 高等教育出版社, 2014.

[3] 杨万海. 多传感器数据融合及其应用[M]. 西安电子科技大学出版社, 2004.

[4] 郭洪红. 工业机器人技术——面向21世纪高等学校系列教材[M]. 西安电子科技大学出版社, 2006.

[5] 刘金琨. 先进PID控制MATLAB仿真[M]. 电子工业出版社, 2016.

[6] 马江. 六自由度机械臂控制系统设计与运动学仿真[D].北京工业大学,2009

[7] Fichter E F. A Stewart-Platform based manipulator: general theory and practical construction[M]. Sage Publications, Inc. 1986.

翻译图书文献

[1] 亚历山大著.电路基础.于杰译. 机械工业出版社.2013:31-45.

[2] R.C.希伯勒著.动力学.李俊峰,袁长清,吕敬译.机械工业出版社.2015:41-57.

[3] Franklin G F,Powell J D,Naeini A E.动态系统的反馈控制.朱齐丹,张丽珂,原新译.电子工业出版社,2004.

[4] (美)刘昶著.微机电系统基础.黄庆安译.机械工业出版社.2013.

学术刊物文献

[1] 周卫东. 基于CAN总线通讯的机械臂控制系统设计[J]. 南京工程学院学报(自然科学版),2007,04:42-46.

[2] 郭柏林, 胡正义. 基于ADAMS的搬运机械手轨迹规划与仿真[J]. 湖北工业大学学报, 2007, 22(4):37-39.

[3] 张颖, 吴成东, 原宝龙. 机器人路径规划方法综述[J]. 控制工程, 2003, 10(s1):152-155.

[4] 吴广顺, 凌雷, 方素香,等. PLC在搬运机器人控制系统中的应用[J]. 机床与液压, 2006(2):188-190.

[5] 金伟. 基于DSP的机械臂控制系统设计[J]. 自动化与仪器仪表,2011,03:30-32.

[6] 滕冠,刘恒. 基于模糊控制的机械臂控制系统设计与实现[J]. 大众科技,2015,01:85-87..

[7] 欧艳华. 基于PID的现代加工生产机械臂控制系统设计[J]. 轻工科技,2015,04:59-60.

[8] Stouthamer R, Breeuwer J A, Hurst G D. Wolbachia pipientis: microbial manipulator of arthropod reproduction.[J]. Annual Review of Microbiology, 1999, 53(53):71-102.

学术会议论文

[1] 赵丹丹, 黄越, 邹志云,等. 搬运机器人的机械手机电一体化设计[C]// 中国计量协会冶金分会2015年会论文集. 2015.

[2] 郭柏林, 胡正义. 基于ADAMS的搬运机械手轨迹规划与仿真[C]// 湖北省机械工程学会机械设计与传动专业委员会学术年会. 2007:37-39.

[3] 郑凯东, 许有恒, 黄颖. 工业机器人工作空间灵活性优化综合[C]// 中国机械工程学会机构学学术讨论会. 1990.

[4] 王军, 苏剑波, 席裕瘐. 多传感器集成与融合概述[C]// 中国自动化学会青年学术年会. 2000:183-186.

[5] Slotine J J E, Li W. Adaptive manipulator control a case study[C]// IEEE International Conference on Robotics and Automation. Proceedings. IEEE, 1987:1392-1400.

[6] Luca A D, Albu-Schaffer A, Haddadin S, et al. Collision Detection and Safe Reaction with the DLR-III Lightweight Manipulator Arm[C]// Ieee/rsj International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2007:1623-1630.

[7] Marchese A D, Tedrake R, Rus D. Dynamics and trajectory optimization for a soft spatial fluidic elastomer manipulator[C]// IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 2015:2528-2535.

[8] Kuntze H B, Jacubasch A, Richalet J, et al. On the predictive functional control of an elastic industrial robot[C]// Decision and Control, 1986, IEEE Conference on. IEEE, 1986:1877-1881.

学位论文类参考文献

[1] 林仕高. 搬运机器人笛卡尔空间轨迹规划研究[D]. 华南理工大学硕士学位论文, 2013.

[2] 刘贵喜. 多传感器图像融合方法研究[D]. 西安电子科技大学博士学位论文, 2001.

[3] 杨国良. 工业机器人动力学仿真及有限元分析[D]. 华中科技大学硕士学位论文, 2007.

[4] 刘宝志. 步进电机的精确控制方法研究[D]. 山东大学硕士学位论文, 2010.

[5] 王亮. 搬运机械手运动控制的研究[D]. 太原科技大学硕士学位论文, 2012.

[6] Durrant-Whyte H, Roy N, Abbeel P. Learning to Control a Low-Cost Manipulator Using Data-Efficient Reinforcement Learning[D]. DBLP, 2012.

 

  


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