Solución óptima de modelos dinámicos detallados de robots industriales basados en la norma L1
Fecha
2018Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
|
Resumen
El uso de la
dinámica de sistemas multicuerpo,
permite
la simulación de
sistemas mecánicos,
en ella se
logran describir
las fuerzas y
desplazamientos
aplicados,
el modelo, queda expresado en términos de los
parámetros del
sistema (tales como masas, inercias, geometrías, etc...).
El resolver estos sistemas de manera exacta,
puede conllevar
una carga
...
[++]
El uso de la
dinámica de sistemas multicuerpo,
permite
la simulación de
sistemas mecánicos,
en ella se
logran describir
las fuerzas y
desplazamientos
aplicados,
el modelo, queda expresado en términos de los
parámetros del
sistema (tales como masas, inercias, geometrías, etc...).
El resolver estos sistemas de manera exacta,
puede conllevar
una carga
computacional alta,
haciendo que trabajar en tiempo real,
para aplicaciones de
control, o de
filtrado
sea complicado.
La posibilidad de resolver estos sistemas
de manera acelerada, resulta un tema de interés dentro del mundo de la
dinámica de sistemas multicuerpo,
en general se requiere simplificar o reducir
el modelo. Sin embargo, es
tas técnicas disminuyen la precisión de los modelos.
Una manera de reducir estos modelos, es ir quitan
do aquellos parámetros
cuya contribución al modelo
sea pequeña (que el error cometido al quitar el
parámetro sea el más pequeño),
sin embargo
los parámetros
no son
independientes
entre sí
y
por tanto
el problema
se vuelve un problema
combinatorio.
En este trabajo,
se
proponen
dos
metodologías
de reducción
denominadas
No
rma L1 y Norma L1 iterativo,
siendo comparadas
con
otras
actualmente
desarrolladas. El algoritmo
no-lineal
usado
para la solución de problemas
convexos bajo la norma L1 es el desarrollado en
[1].
Este trabajo
es una contribución a la investigación hecha en
[2]
sobre
“simplification of multibody models by parameter reduction" [--]
The use of the Multibody Dynamics
Systems (MDS), it is possible
the
simulation of dynamics systems, in
it,
you
can describe
the forces and
displacements
applied, the model is
express
by
the system parameters (such as
mass, inertia, geometry, etc...)
Solving the dynamics systems precisely, has a high computational burden,
making
that
work in real ...
[++]
The use of the Multibody Dynamics
Systems (MDS), it is possible
the
simulation of dynamics systems, in
it,
you
can describe
the forces and
displacements
applied, the model is
express
by
the system parameters (such as
mass, inertia, geometry, etc...)
Solving the dynamics systems precisely, has a high computational burden,
making
that
work in real time for filters or control applications
complex. Being able
to speed up, the way to solve these systems becomes interesting
to the MDS,
but, by doing so the model decrease their precision.
One way of reducing these dynamic systems, is taking out those parameters
which are meaningless to the model, nevertheless these parameters are not
independent so it becomes a combinatorial problem.
In this work, it is propose two methodologies to reduce these models called:
L1 norm, iterative L1 norm, being compared with other methodologies actually
develop. The non-lineal algorithm to solve convex
problem by L1 norm is the one
used in
[1]. This job is a contribution to
[2]
about “simplification of multibody
models by parameter reduction" [--]
Materias
Norma L1,
Dinámica de sistemas multicuerpos,
Reducción de modelos,
Selección de modelos,
Parámetros base,
Estimación de parámetros,
Optimización convexa,
L1 norm,
Multibody dynamics,
Model reduction,
Model selection,
Base parameters,
Parameters estimation,
Convex optimization
Titulación
Máster Universitario en Ingeniería de Materiales y Fabricación por la Universidad Pública de Navarra /
Materialen eta Fabrikazioaren Ingeniaritzako Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoan