Configuration design and parameter optimization of 6-PSS parallel mechanism

WANG Qiming; XUE Muyu; GAO Dawei; FANG Ming; GE Yun

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.006

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Configuration design and parameter optimization of 6-PSS parallel mechanism

·Optimization·Reliability· | 更新时间：2026-03-16

- Configuration design and parameter optimization of 6-PSS parallel mechanism
- Journal of Mechanical Strength Vol. 48, Issue 3, Pages: 47-59(2026)
- 作者机构：
  
  上海理工大学机械工程学院，上海 200093
- 作者简介：
  
  WANG Qiming, E-mail: wangqm@usst.edu.cn
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation General Project(52175239)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.006
  CLC： TH112
- Received：08 March 2024，
  
  Published：15 March 2026
- 稿件说明：
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王启明，薛牟宇，高大威，等. 6-PSS并联机构构型设计与参数优化［J］. 机械强度，2026，48（3）：47-59.

WANG Qiming，XUE Muyu，GAO Dawei，et al. Configuration design and parameter optimization of 6-PSS parallel mechanism［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（3）：47-59.
王启明，薛牟宇，高大威，等. 6-PSS并联机构构型设计与参数优化［J］. 机械强度，2026，48（3）：47-59. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.006.

WANG Qiming，XUE Muyu，GAO Dawei，et al. Configuration design and parameter optimization of 6-PSS parallel mechanism［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（3）：47-59. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.006.

摘要

目的

针对6-PSS并联机构构型布置与尺度综合优化缺乏系统性研究的问题，通过多构型对比与算法优化，提升机构的工作空间与灵巧度。

方法

首先，设计了4种不同构型并建立运动学模型；其次，采用区间离散法求解了可达工作空间；再次，以工作空间为目标函数，分别利用粒子群优化算法和平衡优化器算法进行了尺度综合优化；最后，通过实物样机试验对模型有效性及误差灵敏度进行了验证。

结果

结果表明，平衡优化器算法在收敛速度与全局搜索能力上优于粒子群优化算法，得出最优结构参数组合，显著提升了6-PSS并联机构的综合运动性能，为该类高精度设备的设计提供了支撑。

Abstract

Objective

Aiming at the lack of systematic research on configuration arrangement and dimensional synthesis optimization of 6-PSS parallel mechanisms

this study focuses on improving the workspace and dexterity through multi-configuration comparison and algorithm optimization.

Methods

Firstly

four different configurations were designed

and their kinematics models were established. Secondly

the reachable workspace was solved using the interval discretization method. Then

dimensional synthesis optimization was performed with the workspace as the objective function by using the performance of the particle swarm optimization (PSO) and the equilibrium optimizer (EO) algorithms respectively. Finally

error sensitivity analysis and physical prototype tests were conducted to verify the proposed model.

Results

The results indicate that the EO algorithm outperforms the PSO algorithm in terms of optimization efficiency. The optimal structural parameters determined in this study significantly enhance the comprehensive performance of the mechanism

providing a foundation for the design of 6-PSS parallel mechanisms.

关键词

Keywords

references

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