Abstract
Günümüzde endüstriyel sistemlerde nesnelerin kavranması, taşınması ve sabitlenmesi için kullanılan robot tutucular önemli araçlar olarak öne çıkmaktadır. Özellikle robotik sistemlerde, bir nesneyi en az manevrayla zarar vermeden tutabilme yeteneği büyük önem taşımaktadır. Bundan dolayı, son yıllarda robot tutucularının tasarım optimizasyonu ilgi çeken bir araştırma konusu haline gelmiştir. Bu çalışmada bu tasarım problemi için aritmetik optimizasyon algoritması (AOA) iyileştirilmiş ve çok stratejili aritmetik optimizasyon algoritması (ÇSAOA) adında yeni bir algoritma önerilmiştir. Bu algoritmada hem orijinal AOA’nın güncelleme mekanizmasını modifiye edilmiş, hem de farklı bir güncelleme mekanizması eklenilerek kendinden uyarlanabilen bir algoritma haline getirilmiştir. Bu yaklaşım, en iyi güncelleme stratejisine odaklanarak problemi daha verimli bir şekilde çözmeye olanak sağlamıştır. ÇSAOA, robot tutucu problemine uygulandığında, orijinal algoritmaya göre hem performans hem de hesaplama süresi açısından daha iyi sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. Ayrıca, bu yeni algoritma literatürdeki diğer benzer algoritmalarla karşılaştırılmış ve önerilen ÇSAOA’nın daha performanslı algoritma olduğu görülmüştür.
Funder
Erciyes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri
Publisher
Gazi Universitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarim ve Teknoloji
Reference26 articles.
1. [1] Saravanan, R., Ramabalan, S., Ebenezer, N. G. R., Dharmaraja, C. Evolutionary multi criteria design optimization of robot grippers. Applied Soft Computing. 2009; 9(1): 159-172.
2. [2] Avder, A. Robot tutucuların optimum tasarımı için çok amaçlı hibrit bir yöntem önerisi, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Bilişim Enstitüsü, Ankara. 2019.
3. [3] Yıldız, B. S., Pholdee, N., Bureerat, S., Yıldız, A. R., Sait, S. M. Robust design of a robot gripper mechanism using new hybrid grasshopper optimization algorithm. Expert Systems. 2021; 38(3): e12666.
4. [4] Rao, R. V., Waghmare, G. Design optimization of robot grippers using teaching-learning-based optimization algorithm. Advanced Robotics. 2015; 29(6): 431-447.
5. [5] Datta, R., Pradhan, S., Bhattacharya, B. Analysis and design optimization of a robotic gripper using multiobjective genetic algorithm. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. 2015; 46(1): 16-26.