Development and Validation of An Automated Crank Press System Integrating the Stephenson II Six-Bar Linkage and Model Predictive Control

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.30919/mm1799
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Crank presses play a critical role in industrial manufacturing, yet traditional designs often face inefficiencies, inconsistent product quality, and safety concerns.This study introduces and validates a fully automated crank press system that combines a Stephenson II six-bar linkage with real-time sensor data and Model Predictive Control (MPC)-a predictive control method frequently associated with advanced automation.The system utilizes Linear Variable Differential Transformers (LVDTs), strain gauge load cells, and Resistance Temperature Detectors (RTDs) to monitor position, force, and temperature with high precision.Through SimulationX modeling and experimental trials, the press demonstrated a close match between simulated and empirical data, confirming its reliability and operational efficiency.By uniting the Stephenson II linkage with MPC, the system optimizes force distribution, ensures accurate ram positioning, and achieves consistent product quality while reducing mechanical wear.This integrated approach offers a safe, efficient, and precise solution for high-load industrial environments and underscores the potential for further innovation in mechanism design and predictive control.