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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119416603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311141988.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解方法是由钱林方;刘永吉;陈光宋;陈龙淼;徐亚栋;佟明昊;尹强设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解方法，包括：确定并初始化随机变量，分别是机械手质量和转动惯量，回转底盘的质量和转动惯量，机械手初始位置、接触刚度、接触阻尼和摩擦系数；运用拉丁超立方抽样方法得到随机变量样本值；建立机械手的机械手动力学模型；针对机械手的的驱动模块采用PID的双环控制策略建立联合仿真模型；将采集的随机变量样本导入adams_sub模块中，批量仿真得到每组样本对应的机械手回转角度值，以此建立回转误差的神经网络代理模型；运用截断重要抽样法求解得到机械手的回转定位精度可靠性。本发明使得可靠性求解效率大幅提高。

本发明授权一种基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、确定并初始化随机变量，分别是机械手质量和转动惯量，回转底盘的质量和转动惯量，机械手初始位置、接触刚度、接触阻尼和摩擦系数； 步骤2、运用拉丁超立方抽样方法得到随机变量样本值； 步骤3、建立机械手的机械手动力学模型； 步骤4、针对机械手的的驱动模块采用PID的双环控制策略建立联合仿真模型； 步骤5、将采集的随机变量样本导入adams_sub模块中，批量仿真得到每组样本对应的机械手回转角度值，以此建立回转误差的神经网络代理模型； 选择sigmoid函数作为BP神经网络所有层之间的激活函数，将机械手回转角度预测值与机械手回转角度仿真样本值之间的均方误差作为该神经网络的损失函数，其表达式为： ； 式中，为建立的机械手神经网络代理模型的损失函数，代表欧几里得范数；N为通过拉丁超立方抽取的机械手随机变量的训练样本个数；分别代表影响机械手回转定位误差的每个随机变量权值矩阵和偏差矩阵； 定位误差的代理模型表达如下： ； 式中，表示神经网络训练得到的机械手回转角度与规划角度之间的误差；表示网络的输入的机械手机构的随机变量，；和分别为机械手质量和转动惯量，和分别为底盘的质量和转动惯量，、、和分别为机械手机械手的初始位置、接触刚度、接触阻尼和摩擦系数； 极限状态方程可表达为： ； 式中，为机械手回转定位精度的极限状态方程；为给定的回转角度误差阈值，为机械手回转角度规划值，为实际仿真得到的回转角度值； 步骤6、运用截断重要抽样法求解得到机械手的回转定位精度可靠性。

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