导读：
在汉斯出版社《建模与仿真》期刊上，有文章将基于GWO-BP方法，对晶圆机器人大臂的疲劳寿命展开深入研究，通过动力学分析、有限元分析和神经网络预测等方法，为其未来可能的设计优化和可靠性提升提供理论支持。
作者信息：
王公浩然, 纪玉杰*：沈阳理工大学机械工程学院，辽宁 沈阳
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晶圆机器人的结构与运动分析
晶圆机器人通常由多个连杆和关节组成，其结构设计旨在实现高效、精确的晶圆搬运任务。 晶圆搬运机器人剖视图如图1所示：
大臂的有限元分析与疲劳寿命预测
1. 大臂结构与材料参数
晶圆机器人大臂三维结构模型如图2所示。其所用材料为合金钢，材料具体参数见表1。
2. 大臂有限元分析
对大臂进行静态结构仿真，在三维软件SOLIDWORKS 2022中建立模型后，随后导入有限元软件ANSYS Workbench中进行受力分析。
为准确模拟大臂在实际工作中的受力状态，需明确边界条件与载荷谱。边界条件设置见原文链接。
求解计算结束时间为0.25 s，当前时间步为1步，其他保持默认设置。在求解过程中，ANSYS将依据所设置的约束条件、施加的载荷以及求解参数，计算出大臂模型的位移、应力、应变等关键结果。求解完成后，大臂模型的等效应力云图、等效弹性应变云图、等效变形云图见原文链接。
3. 基于nCode的疲劳寿命分析
为获得更精确的疲劳寿命数据，以便为未来的优化设计提供参考，通过nCode软件的疲劳分析模块，输入相应的参数和载荷数据，以得到大臂的疲劳寿命预测结果。nCode疲劳分析模块如图7所示。
若要对大臂进行优化，应在几何突变处采用足够大的过渡圆角，贯彻平滑过渡原则以降低应力集中系数；通过在危险区域增设加强筋或局部增厚，改善载荷传递路径，强化局部刚度；对关键部位实施喷丸等表面强化工艺，引入残余压应力，抑制裂纹萌生；并可进一步采用拓扑优化等数字化设计方法，从布局上实现应力分布均匀化与轻量化的平衡，从而系统提升大臂的疲劳寿命与可靠性。
GWO-BP对疲劳寿命的研究
1. 数据收集与预处理
为了研究大臂的寿命，通过nCode软件的数据显示模块提取50组大臂上寿命较短的数据，又从Workbench中导出大臂总变形、等效应力、等效弹性应变的结果，用Execl对这些数据进行整理与归一化处理，每一个节点对应三个结果，部分数据如表2所示。将随机抽取表2中的40组数据作为训练集，剩余10组作为验证集验证模型的准确性。
2. BP神经网络结构设计
如图11所示，BP神经网络采用单输入层、单隐含层和单输出层的结构。在输入层，选定大臂总变形、等效应力、等效弹性应变作为输入层输入参数，而隐含层则设置5个神经元，设定最大迭代次数为500次。
3. 灰狼优化算法优化
采用灰狼优化算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化。灰狼优化算法作为一种基于群体智能的优化算法，通过模拟灰狼的社会等级与捕猎行为来实现迭代优化，具有自适应调整、局部与全局搜索平衡、群体协作机制以及快速收敛等特色优点。
将训练集引入优化后的BP神经网络模型进行训练，当灰狼优化BP神经网络模型迭代到第78次时，达到收敛标准，BP神经网络达到预设精度，这表明，以等效应力、等效弹性应变和总形变作为输入，可有效预测其疲劳寿命。图12对比了大臂寿命的实际值与预测值，蓝色实线为实际值，红色虚线为预测值，两者趋势相仿且重合度较高，预测精度R2高达97.17%，表明该GWO-BP模型在大臂寿命预测上性能良好。
结论
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运用有限元方法对大臂进行了分析，确定了大臂的应力集中区域和疲劳薄弱环节，其中大臂钢带轮连接处的等效应力最大，为7.2432MPa；大臂前部的变形最大，为0.47369mm。同时，通过nCode软件的疲劳寿命预测，得到的大臂运行寿命为5,375,000~9,214,285小时，为后续算法求解提供了数据支持，并为实际应用中的维护和更换提供了参考。
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提出了GWO-BP方法对大臂寿命进行预测，通过训练、迭代和测试，将得到的数据与nCode软件数据进行对比，该方法的预测精度可达97.17%，验证了该方法的有效性和可行性。
基金项目：
辽宁省教育厅基本科研项目(JYTQN2023064)
原文链接：