Caracterización de un robot para aplicaciones de mecanizado con requerimientos de tolerancias

El presente Trabajo fin Fin de Máster, versa sobre una caracterización preliminar del comportamiento de un robot de tipo industrial, configurado por 4 eslabones y 4 grados de libertad, y sometido a fuerzas de mecanizado en su extremo. El entorno de trabajo planteado es el de plantas de fabricación de piezas de aleaciones de aluminio para automoción. Este tipo de componentes parte de un primer proceso de fundición que saca la pieza en bruto. Para series medias y altas, en función de las propiedades mecánicas y plásticas requeridas y los costes de producción, la inyección a alta presión (HPDC) y la fundición a baja presión (LPC) son las dos tecnologías más usadas en esta primera fase. Para inyección a alta presión, las aleaciones de aluminio más empleadas son, en designación simbólica según norma EN 1706 (entre paréntesis su designación numérica); EN AC AlSi9Cu3(Fe) (EN AC 46000) , EN AC AlSi9Cu3(Fe)(Zn) (EN AC 46500), y EN AC AlSi12Cu1(Fe) (EN AC 47100). Para baja presión, EN AC AlSi7Mg0,3 (EN AC 42100). En los 3 primeros casos, los límites de Silicio permitidos pueden superan el 10%. En el cuarto caso, es inferior al 10% por lo que, a los efectos de ser sometidas a mecanizados, las piezas fabricadas en aleaciones con Si superior al 10%, se puede considerar que son equivalentes, diferenciándolas de la cuarta. Las tolerancias geométricas y dimensionales conseguibles directamente de fundición, recogidas en normas como ISO 8062 o DIN 1688-1, establecen límites para este proceso. Fuera de esos límites, las garantías en conseguir producciones con los objetivos de ppms aceptados en la actualidad por el mercado, obligan a ir a fases posteriores de mecanizado. Aquellas geometrías que, funcionalmente, necesitan disponer de unas tolerancias geométricas y/o dimensionales definidas acorde a ISO 1101, y no capaces por este proceso inicial de moldeado a presión, deben ser procesadas en una fase posterior en células de mecanizado. En este caso, las tolerancias alcanzables para procesos de arranque de viruta se recogen en normas como ISO 2768. Las células de mecanizado se componen, por lo general, de varios centros de control numérico interrelacionados y comunicados entre sí por robots que manipulan las piezas en proceso de uno a otro. Dichos robots, disponen en su extremo de una pinza utillada para poder coger y soltar las piezas en los útiles de mecanizado, las mesas de intercambio para cambiar la pieza de posición o en utillajes de equipos de medición y prueba, o en cintas de entrada o salida. La repetibilidad es alta, de centésimas incluso, definida según norma ISO 9283. El problema es que, estos rangos de repetibilidad sólo se garantizan si no se hacen esfuerzos o éstos son despreciables (caso de mover piezas). Aunque las inercias de mover piezas a altas velocidades hacen que la trayectoria intermedia tenga poca precisión, al inicio y al final (al coger y dejar pieza, p.e.) se hacen a velocidades relativamente bajas que hacen que el efecto de las fuerzas de inercia sean menores y que permiten garantizar la repetibilidad anteriormente indicada. No ocurre así si se quitara la garra y se intercambia con un cabezal motorizado con una herramienta como broca, mandrino, plato de cuchillas, fresas frontales o tangenciales… Las fuerzas ejercidas de mecanizado generarían unos pares en las uniones tan grandes y tan variables que el control del robot no sería capaz de responder (o no está preparado, en un principio) y generaría una desviación en la trayectoria, realizada a baja velocidad, que desencadenaría en un error de posición (ver norma ISO 5458) no asumible para la funcionalidad deseada. Se podría llegar al caso de que la tolerancia alcanzada por un pretendido proceso más exacto diera una dimensión peor que la que daría el proceso de fundición, en principio con mayor variabilidad dimensional en proceso (y por ende con mayor intervalo de tolerancia garantizable). De hecho, en los CNCs, la precisión es muy elevada, (pudiéndose despreciar en la mayoría de los casos) y no es la responsable de, por ejemplo la tolerancia de posición al taladrar un agujero. Factores como, temperatura de la sala y de la pieza, calidad constructiva de los utillajes y rigidez en el amarre, error en el giro de mesas y de colocación de pieza, si lleva agujeros previos o no, si la herramienta está bien equilibrada y el cono es el adecuado para el tipo de mecanizado… influyen más. Es interesante que, un elemento no específico tan común en una planta industrial, en el entorno anteriormente descrito, como es un robot, el cual no sería necesario añadir por disponer de él ya (y por lo tanto la inversión sería muy pequeña), puede mejorar la cadena de valor disminuyendo el costo de fabricación. Y si se pudiera conjugar que ese robot destinado a tareas de manipulación, en los muchos tiempos de espera que va a disfrutar mientras el CNC arranca viruta, pudiese coger un cabezal y apoyar ese mecanizado; sería doblemente interesante. Por lo tanto, se antoja sugestivo poder conocer su comportamiento e intentar explicar qué sería necesario para llevar esto a cabo, motivo de este trabajo. La arquitectura de robot seleccionada es de tipo SCARA. La búsqueda de un robot cómodo de modelar y de analizar cinemática y dinámicamente, sin limitaciones relevantes en la multifuncionalidad de trabajos solicitados, ha llevado a esta elección, frente a otras arquitecturas como por ejemplo los robots antropomórficos de 6 grados de libertad, muy populares a nivel industrial. Este robot dispone de 3 uniones, de las cuales 2 son de tipo par de revolución (1 grado de libertad cada una) y la tercera es de tipo corredera o par cilíndrico (2 grados de libertad). La primera unión, de tipo par de revolución, sirve para unir el suelo (considerado como eslabón número 1) con el eslabón número 2. La segunda unión, también de ese tipo, une el eslabón número 2 con el eslabón número 3. Estos 2 brazos, pueden describir un movimiento horizontal, en el plano X-Y. El tercer eslabón, está unido al eslabón número 4 por la unión de tipo corredera. El movimiento que puede describir es paralelo al eje Z. El robot es de 4 grados de libertad (4 motores). En relación a los posibles trabajos que puede realizar este tipo de robot, su versatilidad abarca tanto operaciones típicas de manipulación como operaciones de arranque de viruta. Uno de los mecanizados más usuales es el taladrado, por lo cual se elige éste para su modelización y análisis. Dentro del taladrado se elegirá para acotar las fuerzas, taladrado en macizo con broca de diámetro 9 mm. El robot se ha considerado por el momento que tenga comportamiento de sólido rígido, por ser el mayor efecto esperado el de los pares en las uniones. Para modelar el robot se utiliza el método de los sistemas multicuerpos. Dentro de este método existen diversos tipos de formulaciones (p.e. Denavit-Hartenberg). D-H genera una cantidad muy grande de ecuaciones e incógnitas. Esas incógnitas son de difícil comprensión y, para cada posición, hay que detenerse a pensar qué significado tienen. Se ha optado por la formulación de coordenadas naturales. Este sistema utiliza puntos y vectores unitarios para definir la posición de los distintos cuerpos, y permite compartir, cuando es posible y se quiere, para definir los pares cinemáticos y reducir al mismo tiempo el número de variables. Las incógnitas son intuitivas, las ecuaciones de restricción muy sencillas y se reduce considerablemente el número de ecuaciones e incógnitas. Sin embargo, las coordenadas naturales “puras” tienen 2 problemas. El primero, que 2 elementos con un ángulo de 0 o 180 grados, dan lugar a puntos singulares que pueden crear problemas en las ecuaciones de restricción y por lo tanto han de evitarse. El segundo, que tampoco inciden directamente sobre la definición o el origen de los movimientos. Por lo tanto, es muy conveniente complementar esta formulación con ángulos y distancias (coordenadas relativas). Esto da lugar a las coordenadas naturales mixtas, que es la formulación final elegida para este TFM. Las coordenadas naturales mixtas no tienen el problema de los puntos singulares. Y la ventaja más importante reside en su utilidad a la hora de aplicar fuerzas motrices, momentos o evaluar errores. Al incidir sobre la incógnita origen (ángulos o distancias) controla los motores de manera directa. El algoritmo, la simulación y la obtención de resultados se ha programado mediante Matlab. Para realizar el modelo en coordenadas naturales mixtas, es preciso modelar en 2 pasos el robot a estudio. El primer modelo se basa en coordenadas naturales. Para su validación, se plantea una trayectoria definida y se analiza cinemáticamente si el robot satisface el movimiento solicitado, manteniendo su integridad como sistema multicuerpo. Se cuantifican los puntos (en este caso inicial y final) que configuran el robot. Al tratarse de sólidos rígidos, cada eslabón queda definido por sus respectivos puntos inicial y final (que son los más interesantes para la cinemática y la dinámica) y por un vector unitario no colineal a esos 2 puntos. Los vectores unitarios se colocan en los lugares en los que se tenga un eje de rotación o cuando se desee obtener información de un ángulo. No son necesarios vectores unitarios para medir distancias. Tampoco tienen por qué coincidir los grados de libertad con el número de vectores unitarios. Las longitudes de cada eslabón quedan definidas como constantes geométricas. Se establecen las restricciones que definen la naturaleza del robot y las relaciones entre los diferentes elementos y su entorno. La trayectoria se genera por una nube de puntos continua, definidos en coordenadas independientes. Cada conjunto de coordenadas independientes define, en un instante concreto, una posición y postura de robot determinada. Para conocerla, es necesario saber qué coordenadas dependientes hay en ese instante, y se obtienen resolviendo por el método de Newton-Rhapson las ecuaciones de restricción en función de las coordenadas independientes. El motivo de hacerlo así es porque las coordenadas dependientes deben satisfacer las restricciones, cosa que no ocurre con las coordenadas independientes. Cuando la validez del modelo se ha probado (primera validación), se pasa al modelo 2. El modelo número 2, incorpora a las coordenadas naturales del modelo número 1, las coordenadas relativas en forma de ángulos en los pares de revolución (3 ángulos; ϕ1, ϕ 2 y ϕ3) y distancias en los pares prismáticos (1 distancia; s). Estas coordenadas relativas pasan a ser las nuevas coordenadas independientes (sustituyendo a las coordenadas independientes cartesianas del modelo primero, que eran coordenadas naturales). Es necesario revisar si el sistema de vectores unitarios del modelo 1 es suficiente o no. Para este caso concreto, se han necesitado añadir 1 vector unitario adicional con objeto de que los ángulos queden perfectamente determinados con las correspondientes ecuaciones de producto escalar y/o vectorial. Las restricciones habrán de ser incrementadas en, al menos, 4 ecuaciones; una por cada nueva incógnita. La validación del modelo número 2, tiene 2 fases. La primera, al igual que se hizo en el modelo número 1, a través del análisis cinemático del comportamiento con una trayectoria definida. Podrían obtenerse del modelo 2 en este análisis, velocidades y aceleraciones, pero no son necesarios. Tan sólo interesan los movimientos o desplazamientos finitos. Comprobada la coherencia de movimientos (segunda validación), se pasa a analizar cinemáticamente el comportamiento con trayectorias interpoladas. El análisis cinemático con trayectorias interpoladas, trabaja con un número mínimo de 3 puntos máster. En este caso se han elegido 3; punto inicial, punto intermedio y punto final. El número de interpolaciones con el que se actúa es de 50 interpolaciones en cada tramo (cada 2 puntos máster hay un tramo), resultando un total de 100 interpolaciones. El método de interpolación utilizado es el de splines cúbicas con condición de aceleración inicial y final constantes, que genera las coordenadas independientes de los puntos interpolados de cada tramo. Las coordenadas dependientes se obtienen resolviendo las ecuaciones de restricción no lineales con el método de Newton-Rhapson. El método de las splines cúbicas es muy continuo, por lo que si se desea modelar una trayectoria en el que haya al menos 2 movimientos claramente diferenciados, es preciso hacerlo en 2 tramos y unirlos posteriormente. Sería el caso en el que alguno de los motores se desee expresamente que esté parado durante el primer movimiento y otro distinto lo esté durante el segundo movimiento (y así sucesivamente). Obtenido el movimiento, se calculan, también mediante fórmulas de diferenciación numérica, las velocidades y aceleraciones independientes. El proceso es análogo al anteriormente explicado, recordando la condición impuesta de que la aceleración en el instante t= 0 y en instante t= final, se ha tomado como 0. Las velocidades y aceleraciones dependientes se calculan resolviendo las correspondientes derivadas de las ecuaciones de restricción. Se comprueba, de nuevo, en una tercera validación del modelo, la coherencia del movimiento interpolado. La dinámica inversa calcula, para un movimiento definido -conocidas la posición, velocidad y la aceleración en cada instante de tiempo-, y conocidas las fuerzas externas que actúan (por ejemplo el peso); qué fuerzas hay que aplicar en los motores (donde hay control) para que se obtenga el citado movimiento. En la dinámica inversa, cada instante del tiempo es independiente de los demás y tiene una posición, una velocidad y una aceleración y unas fuerzas conocidas. En este caso concreto, se desean aplicar, de momento, sólo las fuerzas debidas al peso, aunque se podrían haber incorporado fuerzas de otra naturaleza si se hubiese deseado. Las posiciones, velocidades y aceleraciones, proceden del cálculo cinemático. El efecto inercial de las fuerzas tenidas en cuenta (el peso) es calculado. Como resultado final del análisis dinámico inverso, se obtienen los pares que han de ejercer los cuatro motores para replicar el movimiento prescrito con las fuerzas que estaban actuando. La cuarta validación del modelo consiste en confirmar que el movimiento obtenido por aplicar los pares obtenidos en la dinámica inversa, coinciden con el obtenido en el análisis cinemático (movimiento teórico). Para ello, es necesario acudir a la dinámica directa. La dinámica directa se encarga de calcular el movimiento del robot, resultante de aplicar unos pares en motores y unas fuerzas en el robot. Por lo tanto, el movimiento real resultante, al no haber cambiado ninguna condición de las obtenidas en la dinámica inversa (pares de motor y fuerzas inerciales debidas al peso de los eslabones) ha de ser el mismo al movimiento teórico. Siendo así, se considera que el robot está listo para trabajar. Si se introduce una fuerza exterior de mecanizado no contemplada en la dinámica inversa y se asigna en los motores los mismos pares resultantes de la resolución del problema dinámico inverso, el movimiento real obtenido no es igual al movimiento teórico. El control de lazo cerrado se basa en ir comparando el movimiento real con el deseado e introducir las correcciones necesarias para minimizar o anular las diferencias. Se aplican ganancias en forma de correcciones en posición y/o velocidad para eliminar esas diferencias. Se evalúa el error de posición como la diferencia, en cada punto, entre el movimiento teórico deseado en el análisis cinemático y el movimiento real obtenido para cada fuerza de mecanizado y una ganancia concreta. Finalmente, se mapea el error de posición obtenido para cada fuerza de mecanizado y las diferentes ganancias previstas, graficando la mejor precisión que puede dar el robot para cada operación que se le requiere, y en qué condiciones. -------------- This Master´s Thesis deals with a preliminary characterization of the behaviour for an industrial robot, configured with 4 elements and 4 degrees of freedoms, and subjected to machining forces at its end. Proposed working conditions are those typical from manufacturing plants with aluminium alloys for automotive industry. This type of components comes from a first casting process that produces rough parts. For medium and high volumes, high pressure die casting (HPDC) and low pressure die casting (LPC) are the most used technologies in this first phase. For high pressure die casting processes, most used aluminium alloys are, in simbolic designation according EN 1706 standard (between brackets, its numerical designation); EN AC AlSi9Cu3(Fe) (EN AC 46000) , EN AC AlSi9Cu3(Fe)(Zn) (EN AC 46500), y EN AC AlSi12Cu1(Fe) (EN AC 47100). For low pressure, EN AC AlSi7Mg0,3 (EN AC 42100). For the 3 first alloys, Si allowed limits can exceed 10% content. Fourth alloy has admisible limits under 10% Si. That means, from the point of view of machining, that components made of alloys with Si content above 10% can be considered as equivalent, and the fourth one must be studied separately. Geometrical and dimensional tolerances directly achievables from casting, gathered in standards such as ISO 8062 or DIN 1688-1, establish a limit for this process. Out from those limits, guarantees to achieve batches with objetive ppms currently accepted by market, force to go to subsequent machining process. Those geometries that functionally require a geometrical and/or dimensional tolerance defined according ISO 1101, not capable with initial moulding process, must be obtained afterwards in a machining phase with machining cells. In this case, tolerances achievables with cutting processes are gathered in standards such as ISO 2768. In general terms, machining cells contain several CNCs that they are interrelated and connected by robots that handle parts in process among them. Those robots have at their end a gripper in order to take/remove parts in machining fixtures, in interchange tables to modify position of part, in measurement and control tooling devices, or in entrance/exit conveyors. Repeatibility for robot is tight, even few hundredths of mm, defined according ISO 9283. Problem is like this; those repeatibilty ranks are only guaranteed when there are no stresses or they are not significant (f.e. due to only movement of parts). Although inertias due to moving parts at a high speed make that intermediate paths have little accuracy, at the beginning and at the end of trajectories (f.e, when picking part or leaving it) movement is made with very slow speeds that make lower the effect of inertias forces and allow to achieve repeatibility before mentioned. It does not happens the same if gripper is removed and it is exchanged by an spindle with a machining tool such as a drilling tool, a pcd boring tool, a face or a tangential milling cutter… Forces due to machining would create such big and variable torques in joints that control from the robot would not be able to react (or it is not prepared in principle) and would produce a deviation in working trajectory, made at a low speed, that would trigger a position error (see ISO 5458 standard) not assumable for requested function. Then it could be possible that tolerance achieved by a more exact expected process would turn out into a worst dimension than the one that could be achieved with casting process, in principle with a larger dimensional variability in process (and hence with a larger tolerance range reachable). As a matter of fact, accuracy is very tight in CNC, (its influence can be ignored in most cases) and it is not the responsible of, for example position tolerance when drilling a hole. Factors as, room and part temperature, manufacturing quality of machining fixtures, stiffness at clamping system, rotating error in 4th axis and part positioning error, if there are previous holes, if machining tool is properly balanced, if shank is suitable for that machining type… have more influence. It is interesting to know that, a non specific element as common, at a manufacturing plant in the enviroment above described, as a robot (not needed to be added, therefore with an additional minimum investment), can improve value chain decreasing manufacturing costs. And when it would be possible to combine that the robot dedicated to handling works could support CNCs´ works in its many waiting time while CNCs cut, and could take an spindle and help to cut; it would be double interesting. So according to all this, it would be interesting to be able to know its behaviour and try to explain what would be necessary to make this possible, reason of this work. Selected robot architecture is SCARA type. The search for a robot easy to be modeled and kinematically and dinamically analyzed, without significant limits in the multifunctionality of requested operations, has lead to this choice. Due to that, other very popular architectures in the industry, f.e. 6 DOFs anthropomorphic robots, have been discarded. This robot has 3 joints, 2 of them are revolute joints (1 DOF each one) and the third one is a cylindrical joint (2 DOFs). The first joint, a revolute one, is used to join floor (body 1) with body 2. The second one, a revolute joint too, joins body 2 with body 3. These 2 bodies can move horizontally in X-Y plane. Body 3 is linked to body 4 with a cylindrical joint. Movement that can be made is paralell to Z axis. The robt has 4 degrees of freedom (4 motors). Regarding potential works that this type of robot can make, its versatility covers either typical handling operations or cutting operations. One of the most common machinings is to drill. That is the reason why it has been chosen for the model and analysis. Within drilling, in order to enclose spectrum force, a typical solid drilling with 9 mm diameter. The robot is considered, at the moment, to have a behaviour as rigid body, as biggest expected influence is the one due to torques at joints. In order to modelize robot, it is used multibodies system method. There are under this heading different sorts of formulations (f.e. Denavit-Hartenberg). D-H creates a great amount of equations and unknown quantities. Those unknown quatities are of a difficult understanding and, for each position, one must stop to think about which meaning they have. The choice made is therefore one of formulation in natural coordinates. This system uses points and unit vectors to define position of each different elements, and allow to share, when it is possible and wished, to define kinematic torques and reduce number of variables at the same time. Unknown quantities are intuitive, constrain equations are easy and number of equations and variables are strongly reduced. However, “pure” natural coordinates suffer 2 problems. The first one is that 2 elements with an angle of 0° or 180°, give rise to singular positions that can create problems in constrain equations and therefore they must be avoided. The second problem is that they do not work directly over the definition or the origin of movements. Given that, it is highly recommended to complement this formulation with angles and distances (relative coordinates). This leads to mixed natural coordinates, and they are the final formulation chosen for this MTh. Mixed natural coordinates have not the problem of singular positions. And the most important advantage lies in their usefulness when applying driving forces, torques or evaluating errors. As they influence directly over origin variable (angles or distances), they control motors directly. The algorithm, simulation and obtaining of results has been programmed with Matlab. To design the model in mixed natural coordinates, it is necessary to model the robot to be studied in 2 steps. The first model is based in natural coordinates. To validate it, it is raised a defined trajectory and it is kinematically analyzed if robot fulfils requested movement, keeping its integrity as multibody system. The points (in this case starting and ending points) that configure the robot are quantified. As the elements are considered as rigid bodies, each of them is defined by its respectively starting and ending point (those points are the most interesting ones from the point of view of kinematics and dynamics) and by a non-colinear unit vector to those points. Unit vectors are placed where there is a rotating axis or when it is needed information of an angle. Unit vectors are not needed to measure distances. Neither DOFs must coincide with the number of unit vectors. Lengths of each arm are defined as geometrical constants. The constrains that define the nature of the robot and relationships among different elements and its enviroment are set. Path is generated by a cloud of continuous points, defined in independent coordinates. Each group of independent coordinates define, in an specific instant, a defined position and posture for the robot. In order to know it, it is needed to know which dependent coordinates there are in that instant, and they are obtained solving the constraint equations with Newton-Rhapson method according to independent coordinates. The reason to make it like this is because dependent coordinates must meet constraints, and this is not the case with independent coordinates. When suitability of model is checked (first approval), it is given next step to model 2. Model 2 adds to natural coordinates from model 1, the relative coordinates in the shape of angles in revoluting torques (3 angles; ϕ1, ϕ 2 and ϕ3) and distances in prismatic torques (1 distance; s). These relative coordinates become the new independent coordinates (replacing to cartesian independent coordinates from model 1, that they were natural coordinates). It is needed to review if unit vector system from model 1 is enough or not . For this specific case, it was necessary to add 1 additional unit vector to define perfectly angles with their related equations of dot and/or cross product. Constrains must be increased in, at least, 4 equations; one per each new variable. The approval of model 2 has two phases. The first one, same as made with model 1, through kinematic analysis of behaviour with a defined path. During this analysis, it could be obtained from model 2, velocities and accelerations, but they are not needed. They are only interesting movements and finite displacements. Once that the consistence of movements has been checked (second approval), it comes when the behaviour with interpolated trajectories must be kinematically analyzed. Kinematic analysis with interpolated trajectories work with a minimum number of 3 master points. In this case, 3 points have been chosen; starting point, middle point and ending point. The number of interpolations has been of 50 ones in each strecht (each 2 master points there is an strecht), turning into a total of 100 interpolations. The interpolation method used is the cubic splines one with condition of constant acceleration both at the starting and at the ending point. This method creates the independent coordinates of interpolated points of each strecht. The dependent coordinates are achieved solving the non-linear constrain equations with Newton-Rhapson method. The method of cubic splines is very continuous, therefore when it is needed to design a trajectory in which there are at least 2 movements clearly differents, it is required to make it in 2 steps and join them later. That would be the case when any of the motors would keep stopped during the first movement, and another different motor would remain stopped during the second movement (and so on). Once that movement is obtained, they are calculated, also with numerical differenciation formulas, the independent velocities and accelerations. This process is analogous to the one before explained, reminding condition that acceleration when t=0 and t=end are 0. Dependent velocities and accelerations are calculated solving related derivatives of constrain equations. In a third approval of the model it is checked, again, consistence of interpolated movement. Inverse dynamics calculates, for a defined movement –knowing position, velocity and acceleration in each instant of time-, and knowing external forces that act (f.e. weights); which forces must be applied in motors (where there is control) in order to obtain requested movement. In inverse dynamics, each instant of time is independent of the others and it has a position, a velocity, an acceleration and known forces. In this specific case, it is intended to apply, at the moment, only forces due to the weight, though forces of another nature could have been added if it would have been preferred. The positions, velocities and accelerations, come from kinematic calculation. The inertial effect of forces taken into account (weight) is calculated. As final result of the inverse dynamic analysis, the are obtained torques that the 4 motors must apply to repeat requested movement with the forces that were acting. The fourth approval of the model consists on confirming that the achieved movement due to the use of the torques obtained in the inverse dynamics, are in accordance with movements from kinematic analysis (theoretical movement). For this, it is necessary to work with direct dynamics. Direct dynamic is in charge of calculating the movements of robot that results from applying torques at motors and forces at the robot. Therefore, the resultant real movement, as there was no change in any condition of the ones obtained at the inverse dynamics (motor torques and inertial forces due to weight of elements) must be the same than theoretical movement. When these results are achieved, it is considered that robot is ready to work. When a machining external force is introduced and it was not taken into account before during the inverse dynamics, and torques at motors considered are the ones of the inverse dynamics, the real movement obtained is not the same than the theoretical movement. Closed loop control is based on comparing real movement with expected movement and introducing required corrrections to minimize or cancel differences. They are applied gains in the way of corrections for position and/or tolerance to remove those differences. Position error is evaluated as the difference, in each point, between theoretical movemment (calculated in the kinematic analysis) and the real movement achieved for each machining force and for an specific gain. Finally, the position error obtained for each machining force and gains are mapped, giving a chart with the best accuracy that the robot can give for each operation that has been requested and which conditions must be provided.

Analysis of the geometric altimetry to support aircraft optimal trajectories within the future 4d trajectory management

Over the past few years, the common practice within air traffic management has been that commercial aircraft fly by following a set of predefined routes to reach their destination. Currently, aircraft operators are requesting more flexibility to fly according to their prefer- ences, in order to achieve their business objectives. Due to this reason, much research effort is being invested in developing different techniques which evaluate aircraft optimal trajectory and traffic synchronisation. Also, the inefficient use of the airspace using barometric altitude overall in the landing and takeoff phases or in Continuous Descent Approach (CDA) trajectories where currently it is necessary introduce the necessary reference setting (QNH or QFE). To solve this problem and to permit a better airspace management born the interest of this research. Where the main goals will be to evaluate the impact, weakness and strength of the use of geometrical altitude instead of the use of barometric altitude. Moreover, this dissertation propose the design a simplified trajectory simulator which is able to predict aircraft trajectories. The model is based on a three degrees of freedom aircraft point mass model that can adapt aircraft performance data from Base of Aircraft Data, and meteorological information. A feature of this trajectory simulator is to support the improvement of the strategic and pre-tactical trajectory planning in the future Air Traffic Management. To this end, the error of the tool (aircraft Trajectory Simulator) is measured by comparing its performance variables with actual flown trajectories obtained from Flight Data Recorder information. The trajectory simulator is validated by analysing the performance of different type of aircraft and considering different routes. A fuel consumption estimation error was identified and a correction is proposed for each type of aircraft model. In the future Air Traffic Management (ATM) system, the trajectory becomes the fundamental element of a new set of operating procedures collectively referred to as Trajectory-Based Operations (TBO). Thus, governmental institutions, academia, and industry have shown a renewed interest for the application of trajectory optimisation techniques in com- mercial aviation. The trajectory optimisation problem can be solved using optimal control methods. In this research we present and discuss the existing methods for solving optimal control problems focusing on direct collocation, which has received recent attention by the scientific community. In particular, two families of collocation methods are analysed, i.e., Hermite-Legendre-Gauss-Lobatto collocation and the pseudospectral collocation. They are first compared based on a benchmark case study: the minimum fuel trajectory problem with fixed arrival time. For the sake of scalability to more realistic problems, the different meth- ods are also tested based on a real Airbus 319 El Cairo-Madrid flight. Results show that pseudospectral collocation, which has shown to be numerically more accurate and computa- tionally much faster, is suitable for the type of problems arising in trajectory optimisation with application to ATM. Fast and accurate optimal trajectory can contribute properly to achieve the new challenges of the future ATM. As atmosphere uncertainties are one of the most important issues in the trajectory plan- ning, the final objective of this dissertation is to have a magnitude order of how different is the fuel consumption under different atmosphere condition. Is important to note that in the strategic phase planning the optimal trajectories are determined by meteorological predictions which differ from the moment of the flight. The optimal trajectories have shown savings of at least 500 [kg] in the majority of the atmosphere condition (different pressure, and temperature at Mean Sea Level, and different lapse rate temperature) with respect to the conventional procedure simulated at the same atmosphere condition.This results show that the implementation of optimal profiles are beneficial under the current Air traffic Management (ATM).

Analysis and optimization of trajectories for Ballistic Missiles Interception

Intercontinental Ballistic Missiles are capable of placing a nuclear warhead at more than 5,000 km away from its launching base. With the lethal power of a nuclear warhead a whole city could be wiped out by a single weapon causing millions of deaths. This means that the threat posed to any country from a single ICBM captured by a terrorist group or launched by a 'rogue' state is huge. This threat is increasing as more countries are achieving nuclear and advanced launcher capabilities. In order to suppress or at least reduce this threat the United States created the National Missile Defense System which involved, among other systems, the development of long-range interceptors whose aim is to destroy incoming ballistic missiles in their midcourse phase. The Ballistic Missile Defense is a high-profile topic that has been the focus of political controversy lately when the U.S. decided to expand the Ballistic Missile system to Europe, with the opposition of Russia. However the technical characteristics of this system are mostly unknown by the general public. The Interception of an ICBM using a long range Interceptor Missile as intended within the Ground-Based Missile Defense System by the American National Missile Defense (NMD) implies a series of problems of incredible complexity: - The incoming missile has to be detected almost immediately after launch. - The incoming missile has to be tracked along its trajectory with a great accuracy. - The Interceptor Missile has to implement a fast and accurate guidance algorithm in order to reach the incoming missile as soon as possible. - The Kinetic Kill Vehicle deployed by the interceptor boost vehicle has to be able to detect the reentry vehicle once it has been deployed by ICBM, when it offers a very low infrared signature, in order to perform a final rendezvous manoeuvre. - The Kinetic Kill Vehicle has to be able to discriminate the reentry vehicle from the surrounding debris and decoys. - The Kinetic Kill Vehicle has to be able to implement an accurate guidance algorithm in order to perform a kinetic interception (direct collision) of the reentry vehicle, at relative speeds of more than 10 km/s. All these problems are being dealt simultaneously by the Ground-Based Missile Defense System that is developing very complex and expensive sensors, communications and control centers and long-range interceptors (Ground-Based Interceptor Missile) including a Kinetic Kill Vehicle. Among all the technical challenges involved in this interception scenario, this thesis focuses on the algorithms required for the guidance of the Interceptor Missile and the Kinetic Kill Vehicle in order to perform the direct collision with the ICBM. The involved guidance algorithms are deeply analysed in this thesis in part III where conventional guidance strategies are reviewed and optimal guidance algorithms are developed for this interception problem. The generation of a realistic simulation of the interception scenario between an ICBM and a Ground Based Interceptor designed to destroy it was considered as necessary in order to be able to compare different guidance strategies with meaningful results. As a consequence, a highly representative simulator for an ICBM and a Kill Vehicle has been implemented, as detailed in part II, and the generation of these simulators has also become one of the purposes of this thesis. In summary, the main purposes of this thesis are: - To develop a highly representative simulator of an interception scenario between an ICBM and a Kill Vehicle launched from a Ground Based Interceptor. -To analyse the main existing guidance algorithms both for the ascent phase and the terminal phase of the missiles. Novel conclusions of these analyses are obtained. - To develop original optimal guidance algorithms for the interception problem. - To compare the results obtained using the different guidance strategies, assess the behaviour of the optimal guidance algorithms, and analyse the feasibility of the Ballistic Missile Defense system in terms of guidance (part IV). As a secondary objective, a general overview of the state of the art in terms of ballistic missiles and anti-ballistic missile defence is provided (part I).

Aerodynamic database reconstruction via gappy high order singular value decomposition

Esta Tesis se centra en el desarrollo de un método para la reconstrucción de bases de datos experimentales incompletas de más de dos dimensiones. Como idea general, consiste en la aplicación iterativa de la descomposición en valores singulares de alto orden sobre la base de datos incompleta. Este nuevo método se inspira en el que ha servido de base para la reconstrucción de huecos en bases de datos bidimensionales inventado por Everson y Sirovich (1995) que a su vez, ha sido mejorado por Beckers y Rixen (2003) y simultáneamente por Venturi y Karniadakis (2004). Además, se ha previsto la adaptación de este nuevo método para tratar el posible ruido característico de bases de datos experimentales y a su vez, bases de datos estructuradas cuya información no forma un hiperrectángulo perfecto. Se usará una base de datos tridimensional de muestra como modelo, obtenida a través de una función transcendental, para calibrar e ilustrar el método. A continuación se detalla un exhaustivo estudio del funcionamiento del método y sus variantes para distintas bases de datos aerodinámicas. En concreto, se usarán tres bases de datos tridimensionales que contienen la distribución de presiones sobre un ala. Una se ha generado a través de un método semi-analítico con la intención de estudiar distintos tipos de discretizaciones espaciales. El resto resultan de dos modelos numéricos calculados en C F D . Por último, el método se aplica a una base de datos experimental de más de tres dimensiones que contiene la medida de fuerzas de una configuración ala de Prandtl obtenida de una campaña de ensayos en túnel de viento, donde se estudiaba un amplio espacio de parámetros geométricos de la configuración que como resultado ha generado una base de datos donde la información está dispersa. ABSTRACT A method based on an iterative application of high order singular value decomposition is derived for the reconstruction of missing data in multidimensional databases. The method is inspired by a seminal gappy reconstruction method for two-dimensional databases invented by Everson and Sirovich (1995) and improved by Beckers and Rixen (2003) and Venturi and Karniadakis (2004). In addition, the method is adapted to treat both noisy and structured-but-nonrectangular databases. The method is calibrated and illustrated using a three-dimensional toy model database that is obtained by discretizing a transcendental function. The performance of the method is tested on three aerodynamic databases for the flow past a wing, one obtained by a semi-analytical method, and two resulting from computational fluid dynamics. The method is finally applied to an experimental database consisting in a non-exhaustive parameter space measurement of forces for a box-wing configuration.

Castelli e Ponti: un libro singular

Estudio preliminar de la edición facsímil del libro publicado en 1743. Serie : Fondo antiguo de la Escuela Técnica Superior de Arquitectura de Madrid ; 7

Aerodynamic database error filtering via high order singular value decomposition

Esta Tesis presenta un nuevo método para filtrar errores en bases de datos multidimensionales. Este método no precisa ninguna información a priori sobre la naturaleza de los errores. En concreto, los errrores no deben ser necesariamente pequeños, ni de distribución aleatoria ni tener media cero. El único requerimiento es que no estén correlados con la información limpia propia de la base de datos. Este nuevo método se basa en una extensión mejorada del método básico de reconstrucción de huecos (capaz de reconstruir la información que falta de una base de datos multidimensional en posiciones conocidas) inventado por Everson y Sirovich (1995). El método de reconstrucción de huecos mejorado ha evolucionado como un método de filtrado de errores de dos pasos: en primer lugar, (a) identifica las posiciones en la base de datos afectadas por los errores y después, (b) reconstruye la información en dichas posiciones tratando la información de éstas como información desconocida. El método resultante filtra errores O(1) de forma eficiente, tanto si son errores aleatorios como sistemáticos e incluso si su distribución en la base de datos está concentrada o esparcida por ella. Primero, se ilustra el funcionamiento delmétodo con una base de datosmodelo bidimensional, que resulta de la dicretización de una función transcendental. Posteriormente, se presentan algunos casos prácticos de aplicación del método a dos bases de datos tridimensionales aerodinámicas que contienen la distribución de presiones sobre un ala a varios ángulos de ataque. Estas bases de datos resultan de modelos numéricos calculados en CFD. ABSTRACT A method is presented to filter errors out in multidimensional databases. The method does not require any a priori information about the nature the errors. In particular, the errors need not to be small, neither random, nor exhibit zero mean. Instead, they are only required to be relatively uncorrelated to the clean information contained in the database. The method is based on an improved extension of a seminal iterative gappy reconstruction method (able to reconstruct lost information at known positions in the database) due to Everson and Sirovich (1995). The improved gappy reconstruction method is evolved as an error filtering method in two steps, since it is adapted to first (a) identify the error locations in the database and then (b) reconstruct the information in these locations by treating the associated data as gappy data. The resultingmethod filters out O(1) errors in an efficient fashion, both when these are random and when they are systematic, and also both when they concentrated and when they are spread along the database. The performance of the method is first illustrated using a two-dimensional toymodel database resulting fromdiscretizing a transcendental function and then tested on two CFD-calculated, three-dimensional aerodynamic databases containing the pressure coefficient on the surface of a wing for varying values of the angle of attack. A more general performance analysis of the method is presented with the intention of quantifying the randomness factor the method admits maintaining a correct performance and secondly, quantifying the size of error the method can detect. Lastly, some improvements of the method are proposed with their respective verification.