近日，上海交通大学机械与动力工程学院重大装备设计与控制工程研究所郭为忠教授团队取得了一项重大科研突破，他们在国际知名期刊《Mechanism and Machine Theory》上发表了一篇题为“基于几何约束失效和运动误差节点（KEN）的完整误差建模方法”的研究论文。该研究由博士研究生李子岳担任第一作者，郭为忠教授为通讯作者。 郭为忠教授团队首次提出了一种新的机构误差发生机制，认为机构误差的根本原因在于运动副几何约束的失效。他们通过这一发现，重新定义了机构的精度分析思路，并提出“运动误差节点”（Kinematic Error Node, KEN）这一新概念，作为机构误差分析的基本单元。以往的误差建模方法往往忽略了误差产生的物理机制，导致模型不够准确或难以应用。而此次研究从机构学层面出发，详细分析了机构误差的产生机制，并将其分为三类主要来源：运动副几何约束误差、构件几何误差和运动副活动度误差。通过这些分类，团队成功构建了一个具有理论完备性的误差映射模型，能够从误差源直接预测机构末端的误差。 为了简化复杂的误差建模过程，研究团队还开发了一种图形化的工具——“机构运动误差节点图”。通过这种图示方法，不仅可以清晰地展示出机构中各部分的误差分布情况，而且还能直观地理解不同误差源如何影响机构的整体性能。这种方法使得研究人员能够更高效地识别和分析误差问题，从而为机器人的精度设计和性能测试提供了强有力的支持。 具体而言，郭为忠教授团队提出了一个递归性的误差建模方法，这一方法具有通用性和系统性，适用于各种不同的机构系统。通过对运动误差节点模型的应用，研究团队实现了误差源及其误差发生过程的解耦，确保了误差参数的完备性和准确性。这不仅提高了误差建模的效率，而且还增强了模型的可靠性和鲁棒性。 业内专家认为，这项研究将在机器人技术和智能装备制造领域产生深远影响。新方法不仅能帮助研究人员更好地理解和预测机构的误差行为，还能够显著提高设备的精度设计水平，降低生产成本，提升整体性能。郭为忠教授团队长期专注于现代机构学与并联机器人领域的研究，旨在通过基础理论的创新来推动航空航天和机器人等重大工程应用的发展。此次成果是他们多年努力的结晶，也是国内外误差建模领域的重大进展之一。 郭为忠教授团队近年来在《Mechanism and Machine Theory》、《ASME Transactions-Journal of Mechanisms and Robotics》和《ASME Transactions-Journal of Mechanical Design》等顶级期刊上发表了一系列高质量论文，累计超过30篇，展示了其在该领域的深厚积累和卓越贡献。这项研究将进一步巩固他们在国际机构学和机器人领域的领先地位。