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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이수민 (한국과학기술원) 김승규 (한국과학기술원) 강남우 (한국과학기술원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
2,267 - 2,270 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

딥 제너레이티브 디자인을 이용한 다축 로봇 링크 생성
이수민 ,  김승규 ,  강남우 대한기계학회 춘추학술대회 2023.05 학술대회자료

2022

다물체 동역학 조건을 고려한 다축 로봇 프레임 제너레이티브 디자인
이수민 ,  김승규 ,  강남우 대한기계학회 춘추학술대회 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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The lightweight and strength design of the robot frame has a significant impact on performance. Optimization via CAE facilitated design for a single part. However, in the case of a kinematic system consisting of multiple links, many trial and errors are required to use the existing design methods. This study constructs a framework for inverse design by learning the frames of the 4-bar link mechanism robot arm generated by parametric design through FEA. Each link used up to 14 design variables to generate massive data. As a result, a set of link combinations corresponding to boundary conditions with the stiffness values obtained through FEA automation can be used for deep learning.
#생성 설계(Generative Design) #로봇설계(Robot Design) #다물체 동역학(Multibody Dynamics)

목차

Abstract
1. 서론
2. 4절 링크 로봇팔 설계
3. 딥러닝 프레임워크 설계
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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