智能控制及移动机器人的快速发展,不仅改善人类的生产生活,也拓展人类涉足的领域,避免了极端、高危、辐射、污染工作环境下人体受到危害的风险,也为特种作业及特种加工提供了有效工具。轻量化设计和智能化控制已成为特种作业机器人的研究的热点。本文以核电环境下工作的核废液固化桶起吊及转运装置为研究点,1)首先对装置的工作环境、整体设计和工作原理进行介绍,采用整体质量等效分配和重心叠加估计的方法计算出装置重心坐标,并利用倾覆力矩法对整车的防倾覆力矩进行计算。2)然后利用ANSYS有限元仿真软件对装置车架进行参数化建模,并设计车架在不同工况下的约束条件,对车架进行了有限元仿真计算,以应力和变形最大的扭转工况作为优化目标;3)调用ANSYS中的Design Exploration模块,搭建仿真框架,利用拉丁超立方抽样方法对模型参数进行试验设计,获得参数的相关性,选取出13组对目标函数影响度程度较大的参数,重新进行试验设计,并建立响应面模型,利用负确定系数R2和相对误差值E的值对模型进行验证,对达到要求的模型采用遗传算法进行寻优,获得模型的Pareto前沿及车架最优设计参数。4)为了解决不同近似模型方法的拟合缺陷对实际优化效率和精度的影响,本文第五章采用了组合近似模型的方法,对不同算法构建的单一近似模型进行分析,最后得出预测精度较差的模型和拟合精度较好的模型在反比例平均化法(EI法)和启发式计算方法(EG法)组合策略的组合下,其组合近似模型的预测精度高于单一的近似模型。采用Isight数值分析软件中AMGA算法对组合的近似模型进行优化寻优,得到最优的Pareto前沿及最优设计参数,对得到的优化参数进行验证,优化的目标值和实际仿真值的误差小于10%,满足误差范围。本文对固化桶起吊与装运装置整体结构和性能进行分析,并通过组合近似模型的方法对固化桶起吊与转运装置车架结构进行优化,获得最优的设计参数,可以减少设计成本,提高工作效率,对车架的设计起到有效的指导作用,具有一定的工程意义。