Optimización de manipuladores paralelos para una región de trabajo objetivo mediante algoritmos genéticos

García Álvarez, Ángela (2020). Optimización de manipuladores paralelos para una región de trabajo objetivo mediante algoritmos genéticos. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Optimización de manipuladores paralelos para una región de trabajo objetivo mediante algoritmos genéticos
Author/s:
  • García Álvarez, Ángela
Contributor/s:
  • Lope Asiaín, Javier de
Item Type: Thesis (Master thesis)
Date: July 2020
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El uso de robots manipuladores está ampliamente extendido, especialmente en la industria. Inicialmente se utilizaban sólo manipuladores seriales, pero la mayor precisión, ligereza, rigidez y velocidad de los manipuladores paralelos ha propiciado el aumento de la presencia de éstos. A lo largo de este proyecto se estudia la optimización de dos manipuladores paralelos representativos en base a su espacio de trabajo: el robot Fivebar y el Delta. Para ello se establece una región de trabajo objetivo a la que el espacio de trabajo del manipulador debe aproximarse en la mayor medida posible, manteniendo rigidez y precisión. El proceso de optimización se realiza mediante los algoritmos genéticos SPEA, NSGA-II y NSGA-III con el objetivo de determinar cuál es el más apropiado para este problema.---ABSTRACT---The use of robots is very widespread, specially in Industry. Initially only serial manipulators were used, but the greater accuracy, lightness, rigidity and speed of the parallel manipulators has caused the increase of their presence. Throughout this project the optimization of two representative parallel manipulators based in their workspace had been performed: the Fivebar robot and the Delta. For this purpuse an objective working region is established, to which the manipulator’s working space must be fit as much is possible mantaining best stifness and precissian as possible. The optimization process is performed using the genetics algorithms SPEA, NSGAII and NSGA-III with the objetive to find which is the most apropiated to solve this problem.

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Item ID: 63704
DC Identifier: http://oa.upm.es/63704/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:63704
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 10 Sep 2020 06:43
Last Modified: 10 Sep 2020 06:43
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