Prismatic part may have a representative geometry of complicated shaped parts. In the case of assembly of prismatic parts, the difficulty is further amplified due to asymmetry of the part geometry. To overcome these problems, we have made a geometric analysis for the assembly of prismatic parts and developed a vibratory assembly wrist which could compensate not only the lateral positioning errors but also the rotational positioning error. We have also adopted an active strategy based upon neural networks for the purpose of improving the performance of the vibratory assembly wrist. We presented the geometric analysis for the assembly of prismatic parts and the mechanisms which help the vibratory assembly to accomplish the hole search successfully. We have studied the developed vibratory wrist and the assembly performances of the wrist. The performances were discussed via a series of experiments. And we presented the need of the active strategy to execute the assembly in the passive-active combination method. An active algorithm based upon neural networks was applied to accomplish the vibratory assembly of the passive-active combination method. The performances of the neural networks were investigated through a series of simulations using experimental data. The results showed that the active strategy could compensate a greater part of the initial positioning error and then the vibratory wrist could accomplish the assembly of prismatic parts with small reaction forces and a short search time.
각형부품은 원형이 아닌 복잡한 형상의 부품을 대표하는 기학학적 특성을 갖고 있다고 할 수 있다. 부품이 갖고 있는 기하학적 복잡성에 의해 각형부품의 조립이 어렵게 된다. 이러한 각형부품의 조립을 위하여 각형부품의 조립에 대한 기하학적 해석을 수행하였으며, 각형부품의 성공적인 조립을 위하여 암수 부품 사이의 측방향 위치오차 뿐만이 아니고 회전방향의 자세오차도 수정할 수 있는 진동식 조립손목을 개발하였다. 또한 개발된 진동식 조립손목의 성능을 향상시키기 위하여 신경회로망을 이용한 능동조립 방법에 대한 연구도 수행하였다. 각형부품의 조립에 대한 기하학적 해석과 함께 진동조립에서 탐색작업이 성공적으로 수행되도록 도움을 주는 구조에 대한 연구도 수행하였다. 개발된 조립손목의 성능에 대한 연구를 일련의 실험을 통하여 수행하였으며, 수동-능동 조립방법에 의한 조립이 가능하도록 할 수 있는 능동전략의 필요성에 대해 분석하였다. 신경회로망에 기초한 능동 조립 알고리즘이 각형부품의 보다 효율적인 조립을 위하여 연구되었으며, 수동-능동 방법의 진동식 조립에 의해 각형부품의 자동조립을 성공적으로 수행하였다. 신경회로망의 성능℃o} 실험데이타를 사용한 일련의 모의실험을 통하여 확인되었으며, 대부분의 초기 위치오차는 신경회로망에 기초한 능동방법에 의해 보상하고, 나머지의 작은 위치오차는 작은 진폭을 갖는 진동식 조립의 수동방법에 의해 보상함으로써, 작은 반력과 짧은 탐색시간으로 조립을 효율적으로 수행할 수 있었다.