喷涂机器人是一种非常重要的先进涂装生产装备,在国内外被广泛应用于汽车等产品的涂装生产线。在静电喷涂技术出现以前,非静电喷涂的涂料转移率低,不仅增加成本,而且严重污染环境。随着静电喷涂技术的出现,涂料转移率达到80%以上。机器人静电喷涂技术是汽车等工业产品喷涂工艺的新潮流。新的喷涂建模分析和高性能喷涂机器人轨迹优化算法、控制策略的研究一直是国内外学者们关注的热点。本课题来源于国家自然科学基金项目——《静电喷涂机器人变量喷涂轨迹优化关键技术研究》。本文以静电喷涂机器人轨迹优化和可视化仿真为研究内容,主要完成以下工作:第一部分介绍了机器人的发展进程、静电喷涂机器人轨迹优化的研究背景和意义、喷涂机器人离线编程系统主要结构、离线编程系统各模块间的相互关系以及本文做的主要工作。第二部分研究了静电喷涂工艺和雾化机理。系统地阐述了静电喷涂的工艺原理、流程和特点,给出了静电喷涂工艺的原理图和流程图。在此基础上从高压静电场的形成、电晕放电和静电雾化三个方面着手分析了静电雾化机理,得出通过增大高压静电场的电压或减少喷枪与被涂工件的距离,可使涂料微粒受到更大的电场力,充分雾化,提高涂着效率,有利于静电喷涂的结论。并给出了实际操作中静电高压的选择范围以及涂料涂着效率和电压之间的非线性关系。第三部分研究了优化算法和喷枪轨迹优化设计。通过分析拟牛顿法及其改进算法的原理,给出算法实现的迭代步骤,为静电喷涂机器人轨迹优化做好数学理论准备。并以涂层厚度和工件表面涂层均匀度为指标要求,提出喷枪轨迹优化设计问题,确定了喷枪轨迹优化的数学模型,建立评价喷涂效果的目标函数。采用目标函数的差分替代其梯度的差分拟牛顿法,并利用乘子罚函数将有约束优化问题转化为无约束优化问题,从而求解沿指定空间路径的喷枪轨迹优化问题。第四部分针对喷涂机器人喷枪轨迹优化研究中,采用数值仿真方法,数据复杂造成可视化分析涂层分布难度较大的问题。通过建立喷涂数学模型和优化算法,在Visual C++6.0程序界面中利用OpenGL,实现图形化显示喷枪沿某一指定路径喷涂时工件表面的涂层覆盖情况,并以不同色彩的方式显示出涂料的空间分布,对比分析了不同喷涂方式的喷涂效果,从而实现可视化研究喷涂机器人喷枪轨迹优化。本文对轨迹优化设计方案进行了可视化仿真研究。仿真结果表明,本文提出的数学模型以及轨迹优化方法均可获得良好的效果。