现代加工业中,需要能根据现场的不同要求快速加工出弯曲程度各异的管材的弯管机。Stewart平台并联机构具有能输出多个自由度、结构刚度大、承载能力高、运动精度好、位置反解简单和方便力反馈控制等优点,将其作为智能弯管机的执行机构是Stewart平台并联机构的新应用。本论文对智能弯管机的结构选型设计、结构参数优化设计和轨迹跟踪控制进行了研究,主要工作如下:1.采用6-SPS型的Stewart平台机构作为智能弯管机的执行机构;采用伺服液压缸作为其连杆驱动部分;提出采用水平夹持管材,以水平面为主要弯管加工平面的新构思,以达到增大智能弯管机工作空间的目的。2.提出了在满足智能弯管机弯管的特殊轨迹的工作空间尽可能大和操作精度尽可能高的前提下,基于遗传算法对Stewart平台机构的结构参数进行多目标优化设计的思路和实现方法。对运用该优化方法得到的机构进行了运动学动力学仿真计算,计算结果表明:智能弯管机的结构参数优化结果可以改善其运动学动力学性能。3.提出了基于反馈线性化结合神经网络进行智能弯管机加工点轨迹跟踪控制的方法。应用该方法分别对加工点输出圆轨迹和螺旋轨迹的连杆速度输出进行了控制仿真,仿真结果说明基于反馈线性化结合神经网络的轨迹跟踪控制方法可以有效地减小轨迹输出误差,保证加工精度。本论文的运动学动力学建模、优化设计、控制及仿真工作是借助于MATLAB软件完成的。