基于近似模型的重载仿生腿多目标优化

针对大型六足机器人在运动过程中腿部刚度不足和振动的问题，提出一种基于近似模型的多目标综合优化方法. 建立有限元模型，分析各类复杂工况下腿部结构强度、刚度 和模态频率等性能，确定仿生腿的优化空间. 对仿生腿静态及动态性能建立参数化模型，定义相应的设计变量，采用优化拉丁超立方方法分别对仿生腿基节、大腿和小腿模块进行试验设计，获取初始样本点，拟合各模块响应面模型、克里格模型和径向基函数神经网络模型，通过误差分析选定精度最高的近似模型，并联合第二代非支配排序遗传算法，以静态刚度、质量和首阶固有频率为目标，约束最大应力，对仿生腿进行优化设计，对优化后的结果进行分析验证. 结果表明，重载仿生腿经所述方法优化后，在满足结构强度的前提下，平地工况最大变形下降9.73％，斜坡工况最大变形下降9.46％，首阶固有频率提升3.45％，仿生腿总体质量下降8.63％.