범진환 이승찬 2008-02 6505 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/17033 학위논문(석사)----아주대학교 일반대학원 :기계공학과,2008. 2 현재 도장 로봇 분야에도 off-line programming을 적용하기 위한 많은 시도가 이루어 지고 있다. 하지만 현재 상용화된 소프트웨어는 다양한 페인트 두께 분포에 대한 시뮬레 이션이 어렵다는 문제점과 시뮬레이션 속도가 느리다는 문제점이 있다. 따라서 이들을 개선한 새로운 페인트 시뮬레이션 방법론이 필요하다. 도장 로봇의 OLP를 수행하기 위해서는 실제와 동일한 페인트 두께 분포를 컴퓨터 시 뮬레이션을 통하여 예측 할 수 있어야 한다. 따라서, 실시간으로 페인팅 두께를 계산 할 수 있는 페인트 시뮬레이션 방법론이 요구된다. 이를 위하여 기존 연구에서 제안한 페인 트의 분사 특성을 반영하는 flux field의 수학적 모델을 도입하였다. 페인트 분사 특성을 반영하는 flux field는 실제 페인트 실험 조건을 반영할 수 있는 flux 분포 함수가 정의 되어 있다. 기존 연구에서는 페인트 시뮬레이션을 위하여 flux 분포 함수를 적분식으로 유도하고 이 함수를 이용한 페인트 두께 계산 함수 또한 적분식으로 계산하였다. 이와 같이 flux 분포 함수가 적분식으로 정의되면 페인트 두께 추정시 많은 계산량이 필요하 기 때문에 실시간 페인트 시뮬레이션에 사용하기에는 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에 서는 페인팅 두께 추정시 계산량을 최소화하기 위하여 수치 해석적 방법을 이용하여 flux 분포 함수를 정의하였다. 그리고 수치 해석적 방법으로 정의한 flux 분포 함수를 이 용하여 계산량을 최소화하여 페인팅 두께를 계산 할 수 있는 식을 해석적으로 유도하였 다. 또한, 3차원 공간상에서 단위 시간동안 도포되는 위치를 찾는 알고리듬을 도출하여 실시간 페인트 시뮬레이션 방법론을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론을 검증하기 위해서 실제 페인팅 로봇을 사용하여 도포 실 험을 하고 페인트 두께 측정값과 시뮬레이션 값을 비교한다. 비교 결과 본 논문에서 제 시한 시뮬레이션 방법론으로 스프레이 페인트 두께 분포를 정확히 예측하는 결과를 확인 하였다. 제1장 서론 = 3 1-1. 연구 배경 = 3 1-2. 연구 목적 = 3 1-3. 연구 내용 = 4 제2장 페인트 분무 특성(flux field) 모델 = 5 2-1. Flux field에 대한 기본 가정 = 5 2-2. Flux field 함수의 정의 = 6 제3장 실험을 통한 flux 분포 예측 = 11 3-1. 개요 = 11 3-2. Flux 분포 예측을 위한 실험의 가정 = 11 3-3. 페인트 두께 값을 이용한 flux 분포 예측 = 12 제4장 페인트 시뮬레이션 = 18 4-1. 개요 = 18 4-2. 기본 가정 = 18 4-3. 단위 시뮬레이션 시간 동안 한 점이 도포되는 시간 = 21 4-4. 도포되는 시간동안 한 점에 도포되는 페인트 두께 = 28 제5장 도포 실험과 시뮬레이션 결과 = 46 5-1. 도포 실험 = 46 5-2. 실험 결과 = 47 제6장 결론 및 향후 과제 = 52 6-1. 결론 = 52 6-2. 향후 과제 = 52 kor The Graduate School, Ajou University 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. 로봇 off-line programming 을 위한 spray paint simulation 방법론 개발 Thesis 아주대학교 일반대학원 일반대학원 기계공학과 2008. 2 Master http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000006505 로봇 off-line programming spray paint simulation Recently, a number of attempts are being done to apply off-line programming system to field of paint robot. But several commercial simulation software has problems that are slow simulation speed and difficulty of simulation for variety paint thickness distribution. Thus, we need improved paint simulation method that can solve these problems. For paint robot simulation, paint thickness distribution has to be predicted by computer simulation as a real. Thus real-time paint simulation method which can predict paint thickness distribution is needed. For this we used the mathematical model of flux field from an earlier research. The flux field has the flux distribution function, which reflects on the feature of paint spray. An earlier research derived this flux distribution function for an integral function and calculated paint thickness function for an integral function. But if flux distribution function is defined as an integral function, it is inadequate to use for real-time simulation because a number of calculation is needed for estimation of paint thickness distribution. Therefore we defined the flux distribution function by numerical method for reducing a mount of calculation for calculation of paint thickness. And we derived the equation of paint thickness function analytically for reducing a mount of calculation from the paint distribution function defined by numerical method. Moreover, we designed the algorithm by which we can find out the paintable location during one unit of simulation time in space. Consequently, we proposed real-time paint simulation method. In order to prove proposed paint simulation method we compare the simulated and measured thickness. From this comparison we showed that paint thickness distribution is predicted precisely by proposed spray paint simulation process.