DESIGN OF A PARALLEL KINEMATIC MANIPULATOR FOR ENHANCED STABILITY AND PRECISION UNDER BASE DISTURBANCES. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF (DESIGN OF A PARALLEL KINEMATIC MANIPULATOR FOR ENHANCED STABILITY AND PRECISION UNDER BASE DISTURBANCES) Safar_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only until 12 August 2026. Download (7MB)

Arabic Abstract

يمثّل دمج المُناوِرات الحركية المتوازية (PKMs) ضمن الأنظمة الروبوتية الجوية فرصة واعدة لتعزيز الدقة والثبات في البيئات الديناميكية غير المستقرة. يتناول هذا البحث تصميم البنية الميكانيكية والنمذجة الحركية لمُناوِر من نوع 3UPU، بهدف تحديد الهيكل الأمثل وتطويره بما يلائم تطبيقات التلاعب الجوي. يبدأ العمل بعرض منهجي لتصنيف هذه الأنظمة استنادًا إلى درجات الحرية، وتركيبات الوصلات، والقيود العملية للتصميم، مما يؤدي إلى تحديد الخيارات البنيوية المناسبة. تتضمن الفصول اللاحقة إطارًا تحليليًا دقيقًا لنمذجة آلية 3UPU يشمل الحل العكسي للحركة، وتحليل مساحة العمل، ومصفوفة جاكوبين، ونمذجة الصلابة، وتقييم رقم الحالة. وتُستخدم هذه التحليلات لتوصيف أداء المناور وتحديد حدود مساحة العمل القابلة للاستخدام بكفاءة. ونظرًا للتعقيد الرياضي وحساسية هذه الأنظمة تجاه الاضطرابات، تم اعتماد الشبكات العصبية الاصطناعية كمنهج بديل قائم على البيانات لنمذجة العلاقات الحركية بدقة وفعالية. يقترح هذا العمل منهجية لتوظيف الشبكات العصبية في تمثيل السلوك الحركي للمُناوِر تحت ظروف تشغيلية مختلفة. تم تصميم نماذج من الشبكات التغذوية الأمامية والشبكات العودية وتدريبها باستخدام بيانات محاكاة تشمل سيناريوهات حركية واضطرابية. وقد جرى تقييم أداء هذه النماذج من حيث كفاءة التدريب، والقدرة على التعميم، والاستجابة الفعالة للاضطرابات. يُسهم هذا البحث في تعزيز فهم إمكانات النمذجة المعتمدة على البيانات كرافد مكمل للنماذج التحليلية التقليدية في الأنظمة المتوازية، ويمهّد الطريق لأعمال مستقبلية تشمل تكامل أنظمة التحكم، والتنفيذ في الزمن اللحظي، وتعزيز مستويات الاستقلالية في الروبوتات الجوية.

English Abstract

The integration of parallel kinematic manipulators (PKMs) into aerial robotic platforms presents significant opportunities for enhancing precision and stability under dynamic and uncertain conditions. This thesis investigates the structural design and kinematic modeling of PKMs, specifically focusing on the 3UPU configuration, with the objective of identifying and optimizing the most suitable architecture for aerial manipulation tasks. The study begins with a detailed classification of PKMs based on degrees of freedom, joint combinations, and practical design constraints, culminating in the selection of candidate architectures. Subsequent chapters present a rigorous kinematic modeling framework for the 3UPU manipulator, including inverse kinematics, workspace evaluation, Jacobian analysis, stiffness modeling, and condition number assessment. These analyses are used to characterize the manipulator’s performance and identify the dexterous workspace boundaries. To address the modeling complexity and sensitivity to disturbances inherent in PKMs, artificial neural networks (ANNs) are explored as data-driven alternatives to conventional analytical methods. A systematic ANN-based methodology is proposed for approximating kinematic relationships and capturing the system’s behavior under various conditions. Both feedforward and recurrent architectures are designed and trained using simulated datasets that incorporate kinematic and disturbance scenarios. The models are evaluated based on training efficiency, generalization capability, and robustness to perturbations. This research advances the understanding of how data-driven modeling techniques can complement analytical methods in PKMs. The developed framework sets the stage for future work on control integration, real-time implementation, and enhanced autonomy in aerial robotic manipulators.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Engineering Mechanical
Department:	College of Engineering and Physics > Mechanical Engineering
Committee Advisor:	Bashmal, Salem Mohamed
Committee Co-Advisor:	Alzaydi, Ammar
Committee Members:	Alofi, Abdulrahman
Depositing User:	SAFAR ALQAHTANI (g201687100)
Date Deposited:	14 Aug 2025 08:14
Last Modified:	14 Aug 2025 08:14
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143654