应用AI大模型于工业机器人快换夹具转换器的仿真建模探索

应用AI大模型于工业机器人快换夹具转换器的仿真建模探索

   葛武成

龙岩技师学院 福建 龙岩 364000

摘要：在工业信息化、自动化的不断推进下，工业机器人在现代制造业中扮演着越来越重要的角色。然而，工业机器人的仿真建模是一个费时费力的过程，本文以创建工业机器人快换夹具转换器的仿真建模为例，探索将人工智能（AI）大模型与SOLIDWORKS API相结合，通过软件实施，旨在使用AI大模型编写python程序，实现快速、高效地创建SOLIDWORKS三维零件图。并探索此项应用的AI训练大模型，为今后利用AI大模型用于SOLIDWORKS工业机器人仿真建模提供参考和数据样本。

关键词：工业机器人；AI大模型；SOLIDWORKS API；仿真建模

1. 引言

为进一步提升机器人的性能和工作效率，仿真软件的使用成为了一个重要的技术手段。通过使用仿真软件，工程师可以在虚拟环境中对机器人进行操作和训练，优化其运动控制和任务执行策略。机器人仿真软件允许在没有实际机器人参与的情况下进行测试和验证，这大幅降低了研发成本。同时，由于能在早期阶段发现问题并进行调整，它也有助于减少后期修改的成本和时间。然而，对这些复杂仿真设备进行精确建模的过程是一个具有挑战性的任务，通常需要工程师花费大量精力和较长的一段时间才能完成。为了解决这个问题，本文提出一种将AI大模型与SOLIDWORKS仿真软件相结合的方法，以自动化和优化建模过程。

2. AI大模型基础理论
   1. AI大模型概述

AI大模型通常指基于深度学习技术构建的复杂模型，能够处理和分析大量数据，模拟人类的决策过程。这些模型通常拥有庞大的数据集，能够捕捉数据中的细微模式，使得它们在图像识别、语言处理和预测分析等领域表现出色。AI大模型的功能不仅限于简单的任务，它们还能够进行创造性的工作，比如生成新的文本、音乐或艺术作品。

2.2 AI大模型用于仿真建模创作

在仿真建模领域，AI可以通过编程语言python来辅助建模。python是一种灵活且功能强大的编程语言，拥有丰富的库和框架，能够与AI模型无缝集成。通过编写python脚本，工程师可以自动化建模流程，比如参数化设计、模型优化和仿真测试。AI模型可以分析历史数据，预测设计参数的最佳组合，从而指导建模过程，减少试错次数，加快设计迭代速度。此外，AI还能够识别设计中的潜在问题，提供改进建议，从而提高建模的质量和效率。

3. SOLIDWORKS与python集成

利用AI大模型强大的Python编程能力，在任务实施过程中，大模型提供指导和控制，结合SOLIDWORKS的丰富API接口，实现模型创建流程的高效自动化，显著提升工程设计的效率和质量。以下为具体实施步骤。

3.1 软件准备

安装python3.0以上版本，Anaconda3，PyCharm以及SOLIDWORKS版本。

3.2 具体步骤

3.2.1 在python中生成库文件

由makepy.py程序生成的swcommands.py及swconst.py库文件，这两个库文件包含了从Type Library和Constant Type Library中导出的接口和常量定义。Type Library包含了所有通过SOLIDWORKS API可以访问的对象、方法和属性的定义。这些定义允许开发者使用编程语言如python或C#来控制SOLIDWORKS，实现自动化设计、数据分析等任务。例如，开发者可以使用Type Library中的接口来创建3D模型、修改模型参数或者自动运行仿真。而常量的定义则包含在Constant Type Library中。这些常量代表了特定的值，如错误代码、实体类型等，它们在编写代码时用于提高代码的可读性和可维护性。通过使用这些预定义的常量，使代码更加清晰和易于理解。通过这两个库，开发者可以根据自身行业的特殊需求，开发定制化的插件和工具，从而扩展SOLIDWORKS的功能，提高工作效率和设计质量。

3.2.2 用SOLIDWORKS绘制快换夹具转换器的三维图，并使用宏录制生成的 VB 代码

A.在SOLIDWORKS的界面上，选择“工具”菜单，然后选择“宏”->“录制”。

B.在弹出的对话框中，为宏命名，并选择保存位置。

C.点击“确定”开始录制宏。

D.在软件中，完成转换器的三维建模。

E.在完成宏录制后，点击“停止”按钮。

F.在弹出的对话框中，可以选择保存宏的位置和名称，然后点击“确定”。即宏录制完毕，选择将宏另存为VB代码。

3.2.3 使用AI大模型将VB代码转换为python程序

受到AI大模型文档处理能力的限制，研究时使用了足够文本处理能力的大模型。代码转换完成后，复制到pycharm进行验证，确保它能够正确执行并产生预期的结果。过程可能会遇到一些问题，再根据需要进行调试和修复。

4.AI大模型开发与优化

自动化流程：开发一个中间件程序，该程序负责接收AI模型输出的设计参数，并通过SOLIDWORKS API将其转换为3D模型。

AI大模型训练：利用收集到的数据，训练一个能够预测和生成快换夹具转换器设计参数的AI大模型。这个模型将学习如何根据给定的输入条件（如工作负载、操作环境等）生成合适的设计参数。

数据收集与处理：首先，收集各种快换夹具转换器的设计参数和使用场景数据。这些数据将用于训练和验证AI大模型。

模型验证与优化：在SOLIDWORKS中对生成的模型进行仿真验证，确保其满足设计要求和性能指标。如果需要，可以通过调整AI大模型的参数或优化算法来改进模型。

5.结论与展望

通过实施验证，该方法提高了建模便捷性和准确性，为工业机器人的设计和优化提供了思路。首先，利用python编程相对于VB语言，更清晰明了，易于替换参数；其次，通过AI大模型的智能预测和生成功能，可以得到更理想的模型；最后，该方法具有很强的灵活性和可扩展性，可以轻松地应用于不同类型的工业机器人和夹具转换器。

然而，该方法也存在一些局限性。例如，该方法要求工程人员不仅要精通python和SOLIDWORKS等编程语言，还需能够熟练地在不同语言间进行转换。由于缺乏可视化或图形化的转换辅助工具，这一要求对于初学者来说构成了相当大的挑战。

参考文献

[1]AI大模型工业应用模式及其实现[J].中国工业互联网研究院通用人工智能与工业融合创新中心.中国工业和信息化，2024(04)

[2]空间机器人末端工具更换装置的研究[D]. 刘奇坤.哈尔滨工业大学,2011

[3]虚拟仿真技术在工业机器人智能制造中的应用[J].许郢.电气传动自动化.2023,45(04)