《人工智能-机器学习-柔性机器人关节非线性及动力学仿真研究》这篇硕士论文深入探讨了在柔性机器人领域中，关节非线性及其动力学特性对整体系统性能的影响。研究内容主要围绕着如何更准确地模拟和理解柔性关节在机器人中的动态行为。
论文建立了一个具有刚性链接和非线性扭转弹簧的机械臂的动力学方程。通过对一个平面3R机械臂的数值模拟，研究发现非线性扭转弹簧对关节误差和末端执行器误差有显著影响。进一步讨论了非线性的线性部分、刚性链接的集中质量以及关节驱动器的角加速度对柔性关节机器人非线性动力学特性的影响，揭示了这些因素的复杂相互作用。
通过使用柔顺转子梁元素，论文发展了具有柔性链接和非线性扭转弹簧的机械臂的动力学模型。对平面3R机械臂进行数值模拟后，发现非线性扭转弹簧对关节误差和末端执行器误差的影响更为显著。与刚性链接的柔性关节机械臂相比，具有柔性链接的系统在动力学特性变化上表现出明显的延迟效应。同时，论文也探讨了柔性关节驱动器的线性部分、集中质量和角加速度对这种非线性动力学特性的影响。
论文利用两个知名的计算机辅助工程软件ADAMS和ANSYS，基于实际结构建立了具有刚性链接的柔性关节机械臂和具有柔性链接的柔性关节机械臂的仿真模型。通过这些模型，可以更直观地观察和分析非线性动力学特性和结构柔性对机器人性能的具体影响，为设计和控制策略提供理论依据。
这篇论文的研究成果对于理解柔性机器人关节的非线性动力学行为具有重要意义，对于提升未来柔性机器人在精度控制、动态响应和稳定性方面的性能有着深远的指导价值。此外，它还强调了在设计和仿真中考虑实际关节复杂性的必要性，以实现更加精确和可靠的机器人操作。
