Abstract
В статье рассматривается развитие методов аппроксимационного синтеза плоских рычажных механизмов в рамках казахской школы теории машин и механизмов. Особое внимание уделяется практическим аспектам применения аппроксимационной кинематической геометрии к задачам синтеза направляющих, перемещающих, передаточных и регулируемых механизмов. Предложены усовершенствованные численно-аналитические методы синтеза с учетом множественных критериев качества механизмов. Для повышения эффективности проектирования разработан алгоритм многокритериальной оптимизации с применением современных методов машинного обучения, в частности DeepSurNet-NSGA и др. Представлены новые конструкции механизмов, в том числе 6-звенные механизмы ноги шагающего робота, механизмы экзоскелетов нижней и верхней конечностей, а также шарнирно-рычажный механизм Декартова манипулятора с двумя степенями свободы. Обоснована перспектива применения полученных решений в робототехнике, биомеханике и машиностроении, подчеркнута роль интеллектуальных систем в автоматизации синтеза и анализе функциональных возможностей механизмов. This article examines the development of approximation-based synthesis methods for planar linkage mechanisms within the Kazakh school of the Theory of Machines and Mechanisms. Special attention is given to the practical application of approximation kinematic geometry to the synthesis of guiding, function-generating, motion-generating, and adjustable mechanisms. Enhanced numerical–analytical synthesis methods accounting for multiple mechanism performance criteria are proposed. To improve design efficiency, a multi-objective optimization algorithm is developed using modern machine learning techniques, including DeepSurNet-NSGA. New mechanism designs are presented, including six-link leg mechanisms for walking robots, mechanisms for lower- and upper-limb exoskeletons, and a hinge-linkage mechanism of a Cartesian manipulator with two degrees of freedom. The article substantiates the prospects for applying the solutions obtained in robotics, biomechanics, and mechanical engineering, and highlights the role of intelligent systems in automating the synthesis and analysis of the functional capabilities of mechanisms.