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    从而通过控制纵向伺服电机9的转动再通过纵向齿轮组10的传动，带动纵向推拉件7的运动，较终实现纵向支撑杆1的横向运动；所述横向伺服电机8连接横向齿轮组11，横向齿轮组11连接横向推拉件6，横向推拉件6固定在横向支撑杆2上；另外通过控制横向伺服电机8的转动来控制横向支撑杆2的纵向运动；所述吸盘支架3固定在支撑杆上，所述吸盘4固定在吸盘支架3上；所述横向支撑杆2和纵向支撑杆1不在同一水平面上。横向支撑杆2和纵向支撑杆1都为两个对称设置，相对的2个横向支撑杆2和相对的两个纵向支撑杆1即可在伺服电机的控制下，实现对吸盘4位置的控制，从而实现对不同大小尺寸的物体实现夹取。进一步的在上述技术方案的基础上，横向推拉件6为横向螺纹轴结构，通过螺纹轴固定件5连接在横向支撑杆2上，所述螺纹轴固定件5上设置有与横向螺纹轴的螺纹匹配的螺纹，从而实现通过螺纹杆的转动来控制横向支撑杆的移动；纵向推拉件6为纵向螺纹轴，通过螺纹轴固定件5连接在纵向支撑杆1上，所述螺纹轴固定件5上设置有与纵向螺纹轴的螺纹匹配的螺纹，从而实现通过螺纹杆的转动来控制纵向支撑杆的移动；从而较终实现吸盘的运动，进而来实现夹取不同大小的物体。无锡机械手电话控制系统的重要点通常是由单片机或dsp等微控制芯片构成，通过对其编程实现所要功能。

    并不是样本数量越多，得到的优化解就越佳。要得到比较好的解，还需要对样本数量进行小范围的调整。采用样本数量为3000求得优化解。多目标遗传算法得到的Pareto解，如图4所示。图4多目标遗传算法Pareto解TheParetoSolutionofMulti-ObjectiveGicAlgorithm通过多目标遗传算法优化，可以从Pareto解中获得3组不同的优化解，如表3所示。在表3的三组优化解中，可知*3组优化解的各目标变量均得到了优化，且优化效果较明显，这满足了设计人员的要求。表3多目标遗传算法优化解集TheOptimalSolutionofMulti-ObjectiveGicAlgorithm序列整机质量m/kg一阶比较大变形量d/mm一阶模态频率f/Hz123筛选算法（Screening）优化结果样本数量的取值范围为（0～10000），样本数量为3000，改变样本的数量，可以得到不同的Pareto解，限于篇幅，不再赘述，得到的Pareto解，如图5所示。图5筛选算法Pareto解TheParetoSolutionofScreeningAlgorithm通过筛选算法优化，可以从Pareto解中获得3组不同的优化解，如表4所示。表4筛选算法优化解集TheOptimalSolutionofScreeningAlgorithm序列整机质量m/kg一阶比较大变形量d/mm一阶模态频率f/Hz123由表4可知，每组优化解的目标变量大小均不相同，并且。

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    本实用新型属于机械抓手技术领域，特别是涉及一种新型吸盘夹具。背景技术：吸盘夹具广泛应用于各种机械手码垛中，对于抓取箱类物料起着重要的作用，目前现有技术中的吸盘夹具大多尺寸是固定的，因此其进行夹取时，一般只能夹取一定尺寸的货物，当货物过大，或者过小时因为吸盘位置固定，所以经常无法抓取，在抓取不同尺寸物体时，需要通过切换不同大小的吸盘抓手才能实现，非常不便，抓取效率低。技术实现要素：本实用新型提供了一种新型吸盘夹具，解决了现有技术中的吸盘夹具吸盘固定设置，夹取物体尺寸有限的技术问题。具体技术方案是，所述吸盘夹具包括机械系统和电器系统，电器系统用于控制伺服电机的转动及控制吸盘的抓放；机械系统用来控制吸盘的相对运动从而实现对不同尺寸的物体进行抓取。所述机械系统包括支撑架、横向伺服电机、纵向伺服电机、横向齿轮组、纵向齿轮组、横向推拉件、纵向推拉件、2个横向支撑杆、2个纵向支撑杆、吸盘支架和吸盘；所述纵向伺服电机连接纵向齿轮组，纵向齿轮组连接纵向推拉件，纵向推拉件连接纵向支撑杆；从而通过控制纵向伺服电机的转动再通过纵向齿轮组的传动，带动纵向推拉件的运动，较终实现纵向支撑杆的横向运动。宿迁正规机械手

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