Autonomisen kaivosrobotin puomin parametrinen suunnittelu

Abstract

Suunnittelun vaatimukset vaihtelevat tapauskohtaisesti ja suunnittelun alussa tietoa on rajallisesti, jonka vuoksi suunnittelumenetelmää on haastava automatisoida ja suunnittelijalle jää päätettäväksi mitä tutkitaan ja kuinka paljon. Suunnittelun helpottamiseksi on kehitetty menetelmiä, jotka ohjaavat suunnittelijaa tekemään mahdollisimman hyviä päätöksiä ja auttaa välttämään yleisiä virheitä, kuten turhan suunnittelun tekemistä. Pelkästään koneensuunnitteluun on kehitetty useita menetelmiä, jotka soveltuvat erilaisiin tapauksiin ja jonka takia sopivan menetelmän valitseminen on haastavaa. Suunnittelumenetelmien valitsemiseen vaikuttaa käytettävissä olevat resurssit, ongelman toistuvuus ja mitattavuus, suunnittelijoiden kokemus ja työryhmän laajuus. Menetelmät sisältävät suunnittelutyökaluiksi kutsuttavia tekniikoita. Suunnittelutyökalut ovat konkreettisesti ohjeistettuja menetelmiä, joilla on selkeä tavoite. Tässä työssä on tarkoitus tutkia, sopiiko parametrinen suunnittelu autonomisen kaivosrobotin puomin suunnitteluun Robominers projektissa. Robominers projektissa suunnitellaan ja rakennetaan konseptintodistus luonnon inspiroima, modulaarinen ja uudelleen konfiguroitava robotti pienille ja hankalasti tavoitettaville malmiesiintymille. Kuten aiemmin todettiin, suunnittelumetodin soveltaminen on tapauskohtaista ja siksi parametrinen suunnittelua muokataan sopivaksi ottaen vaikutteita muista suunnittelumenetelmistä. Tarkasteltavat metodit ovat mallipohjainen systeemisuunnittelu, konseptisuunnittelu ja monitieteellinen optimointi. Työssä käydään läpi mitä suunnittelutyökaluja edellä mainitut menetelmät sisältävät ja valitaan työkalut, jotka katsotaan soveltuvan parhaiten puomin suunnitteluun. Luotua suunnittelumenetelmää on sovellettu työssä tapaustutkimuksena ja lopuksi arvioitu kuinka hyvin menetelmä soveltui tapaustutkimukseen. Tutkimus vahvisti parametrinen suunnittelun soveltuvan tapaukseen, jossa suunnitteluvaatimukset muuttuvat suunnittelun aikana. Tapaustutkimuksessa fyysisiin malleihin tehtiin voimakkaita yksinkertaistuksia, jotta parametrisen mallin ratkaisemisessa olisi mahdollisimman vähän iterointia ja epälineaarisia yhtälöitä. Yksinkertaistusten seurauksena suunnittelun oli mahdollista tehdä algoritmisesti python skriptillä ja kykeni käsittelemään noin 1,5 miljoonaa tapausta minuutissa. Tämän takia työssä ei hyödynnetty hienostuneita optimointimenetelmiä.