要約
努力ソース(電気モーターや人間の筋肉など)と並行したばらつきは、スプリングの剛性、春のプリロード、作動タスクに応じて、エネルギー消費と努力(つまり、トルクまたは力)を減らすことができます。
ただし、任意のタスクセットの努力またはエネルギーの削減を保証するスプリングの剛性とプリロードを選択することは、設計上の課題です。
この作業は、凸最適化問題を定式化して、並列スプリングが複数のタスクの根平均源源作業またはエネルギー消費を減らすことを保証します。
具体的には、最適化変数、並列スプリングの剛性とプリロードで一連の凸状の二次制約を実施することにより、複数のタスクにわたる利点を保証します。
これらの二次制約は、剛性とプリロード平面の楕円に相当します。
楕円内の剛性とプリロードの任意の組み合わせは、スプリングなしのアクチュエータに対する努力源またはエネルギー消費を最小限に抑える平行スプリングを表します。
この幾何学的解釈は、剛性とプリロード選択プロセスを直感的に導きます。
スプリングの剛性とプリロードの凸状の二次機能を分析的かつ実験的に証明します。
アプリケーションとして、人間の筋肉を努力源として使用して、電気モーターを搭載した義足の足首を使用して、膝の外骨格の平行スプリングの剛性とプリロードの選択を分析します。
フレームワークに関連付けられたソースコードは、補足的なオープンソースソフトウェアとして利用できます。
要約(オリジナル)
A spring in parallel with an effort source (e.g., electric motor or human muscle) can reduce its energy consumption and effort (i.e., torque or force) depending on the spring stiffness, spring preload, and actuation task. However, selecting the spring stiffness and preload that guarantees effort or energy reduction for an arbitrary set of tasks is a design challenge. This work formulates a convex optimization problem to guarantee that a parallel spring reduces the root-mean-square source effort or energy consumption for multiple tasks. Specifically, we guarantee the benefits across multiple tasks by enforcing a set of convex quadratic constraints in our optimization variables, the parallel spring stiffness and preload. These quadratic constraints are equivalent to ellipses in the stiffness and preload plane; any combination of stiffness and preload inside the ellipse represents a parallel spring that minimizes effort source or energy consumption with respect to an actuator without a spring. This geometric interpretation intuitively guides the stiffness and preload selection process. We analytically and experimentally prove the convex quadratic function of the spring stiffness and preload. As applications, we analyze the stiffness and preload selection of a parallel spring for a knee exoskeleton using human muscle as the effort source and a prosthetic ankle powered by electric motors. The source code associated with our framework is available as supplemental open-source software.
arxiv情報
著者 | Kang Yang,Myia Dickens,James Schmiedeler,Edgar Bolívar-Nieto |
発行日 | 2025-05-07 22:07:55+00:00 |
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