食品检测咀嚼机器人工作空间研究

为了提高食品检测效率,改善食品检测精度,增加食品检测的客观性,文章介绍了一种基于6-UPS机构的咀嚼机器人,介绍了咀嚼机器人的结构原理,求解了机构的运动学逆解,分析了机构的工作空间影响因素,利用MATLAB编程求得机构在定姿态下的工作空间。空间轮廓图表明,该机构在定姿态下能到达人类全部真实咀嚼空间,机构设计可靠,能够模拟人类咀嚼行为对食品进行检测。     

Delta并联3D打印机运动学分析

针对桌面型3D打印机的需求,基于Delta机构设计了一种3-PUU构型并联3D打印机,建立了基于向量运算的运动学模型,分析了解析形式的运动学逆解和正解问题,利用几何法求解了打印机构的工作空间。在综合机构尺寸基础上构建了3D模型,规划了3D打印过程中典型的喷头运动轨迹,利用虚拟样机技术,在RecurDyn环境下进行了轨迹优化和仿真试验,验证了设计的合理性。     

基于少自由度主动支链的2R1T并联机构

针对空间串联机构的工业机械臂在执行加工操作任务时，普遍存在刚度强度较差、重复精度较低、能耗较高等缺点。基于3条少自由度主动支链，课题组设计了一种具有2R1T自由度的2 RPU/RPS并联机构。计算并验证了2 RPU/RPS并联机构的自由度，获得了解析形式的位置逆解，证实了该机构仅可能发生运动学正解奇异；依据课题组提出的基于边界数值搜索法的工作空间求解流程，证实了动平台具有沿X方向约80°的较大姿态转动范围；通过SolidWorks虚拟运动仿真获得了2 RPU/RPS并联机构驱动位移变化曲线。仿真结果表明：机构各驱动位移变化曲线均波动较小且在合理取值范围，说明驱动器运转平稳、能耗较低。本研究可为基于并联机构的复杂曲面工件多轴加工装备研发提供有益的参考。     

一种六自由度分离体机构运动学分析及仿真

针对风洞捕获轨迹试验六自由度分离体机构的结构和运动特点,以机器人D-H方法理论为基础,得到分离体机构的连杆坐标简图和运动学参数,建立了该分离体机构的运动学模型。采用矩阵变换得到运动学正解,并将正解得到的尾支杆处坐标系和分离体机构基坐标系的位姿关系通过变换矩阵转换成末端外挂物模型理论质心坐标系和风洞固定坐标系的位姿关系,然后利用变量分离法得到运动学逆解。最后,通过Matlab软件编写程序,所得结果与ADAMS软件运动学仿真结果进行比较,验证了理论推导的正确性。     

基于遗传算法和差分进化的高速冲床运动学优化

提出一种可以实现自身动平衡的高速冲床的新型传动机构。针对优化算法的缺陷,提出一种遗传算法与差分进化相结合的混合算法,并阐述了该算法的流程。将该机构简化,进而建立其优化模型。利用混合算法对其进行优化,得出优化前后冲压滑块的运动学特性比较图。结果表明,优化后的结构在高速冲压时具有更好的输出运动特性,表明该算法是一种非常切实有效的优化算法。     

用改进蚁群算法求解多目标优化问题

蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式,通过信息素来指引搜索。给出了具体的算法,示例仿真说明了其有效性,并表明该算法可以快速发现多个全局最优解。     

基于蚁群算法的校服衣片排样优化算法

蚁群算法是一种仿生类进化算法,通过模拟信息素更新和节点转移策略,求解出优化组合问题的最优解。针对某校服厂衣片的特殊性,采用更精确的梯形包络。在此基础上,用蚁群算法对包络梯形进行求出排样序列,并用基于最低水平搜索算法得出排放位置。根据提出的算法,设计了程序代码,并与矩形包络和遗传算法进行对比,验证了方案的可行性和有效性。     

基于改进蚁群算法的装配线VRPTD问题研究

用改进蚁群算法求解了装配线物料配送的VRPTD问题(带最后期限时间窗的车辆路径问题)。通过信息素动态更新设计,使改进蚁群算法具有自适应性,克服了传统蚁群算法在遍历寻优过程中容易出现停滞和陷入局部最优解的缺点。通过进一步对启发函数可见度进行改进设计,提高了算法的全局搜索能力。仿真结果表明,改进蚁群算法可以很好地求解装配线VRPTD问题,这对实际应用有一定的参考价值。     

全约束M型预制袋袋口折合机构设计

针对现有袋口折合技术无法满足低挺度M型预制袋折合需求的问题，课题组设计了一种仅含转动副的袋口折合机构。对能实现1条直线轨迹的哈特第二连杆机构进行改进，从而实现M型预制袋袋口折合过程的3条直线轨迹；结合具体工程实例，对机构进行运动方案设计以及运动学数值计算和仿真模拟，并对机构运动特性进行优化。结果表明：该机构完全能够满足M型预制袋的折合轨迹需求，折合率为89.44%；经过优化后的运动规律不存在柔性或刚性冲击，有效提高了机构的运动精度。该袋口折合机构为M型预制袋的折合工序提供了一种更加可靠、便捷的方法。     

基于改进蚁群算法的物流配送优化研究

物流配送是物流管理的重要环节，物流配送关系到物流活动的正常开展，因此，物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点，所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法，构建物流配送模型，求解最优解。通过算例，求得最优解，实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。     

新型二自由度并联机构运动学标定方法

精度不足制约着并联机构的发展,传统的并联机构运动学标定方法可以在一定程度上提高并联机构的精度,但 其缺点在于对测量仪器的要求较高,计算量较大。针对一种新型二自由度并联机构,运用无参数化标定的方法对机构进 行运动学标定。该方法不需要进行参数辨识,只需要通过外部测量设备测出机械手末端执行器的位姿,利用运动学正反 解解出实际位姿与期望位姿之间驱动输入的差值,补偿到理论的输入中,即可得到补偿后的动平台位姿。计算机仿真结 果表明,这种方法可以有效地提高动平台定位精度,证明了无参数化标定方法的有效性和可靠性。     

3-状态串并联设备网络单目标-单约束可靠性优化蚁群算法

3-状态设备网络系统单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难问题,本文研究这类优化模型的快速算法。在对已有3-状态设备网络系统可靠性优化模型进行分类的基础上,以蚁群算法为工具,给出了一个求解3-状态设备网络单目标-单约束串并联网络系统可靠性优化问题最优解的蚁群算法框架。合理选择算法参数,进行计算机仿真。模拟仿真结果表明,在随机运行一定次数算法后,算法都能够有效的给出模型的近似最优解。合理选择算法参数,蚁群算法能够成为有效求解3-状态设备网络可靠性优化问题的有力工具。     

基于自适应目标偏置系数的机械臂路径规划算法

针对快速搜索随机树（RRT）算法因其随机特性导致的运行时间过长和计算结果往往不是最优解的问题，在RRT算法及其改进算法的基础上，课题组提出了一种基于自适应目标偏置系数的机械臂路径规划算法，并将该算法应用到医疗设备无影灯的使用中。首先，用D H参数法对6自由度机械臂进行运动学描述和正运动学求解，得到末端的运动状态和位姿；然后，综合RRT算法及其改进算法的优点拓展新节点和重置父节点，并引入自适应目标偏置系数,再对路径作剪枝后处理。对比实验结果显示：该方法在保证算法搜索效率的基础上，有效地提高了路径质量。基于ROS的仿真平台验证了该方法具有实用性和可行性。     

改进蚁群算法在灭火机器人路径规划中的应用

提出了一种改进的蚁群算法应用于灭火机器人路径规划。该算法利用自适应更新的策略设计出最佳避障路径,建立了简洁明了的蚁群优化算法,从而对灭火机器人行走路径进行了优化处理。该方法不仅使灭火机器人在未知环境寻找火源过程中能够有效避开障碍物,而且能使机器人行走路径最短,所用时间最少。经仿真和实物机器人实验证明了该算法的可靠性和有效性。     

仿人关节并串结构位姿求解算法研究

针对用于脑卒中患者上肢的康复训练，针对肩关节和肘关节运动的特点，课题组提出了一种6自由度仿人关节并串机构。该结构是由2种不同位姿并联机构进行并串组合而成，课题组利用Kutzbach Grüble公式对其进行了自由度的求解；采用解析法对该机构进行位姿分析研究，运用了球面三角形余弦定理来分析机构运动中弧形杆弧长不确定的情况；采用分部求解法把整体问题拆分成2个互有关联的部分进行求解。结果表明：与传统的对整体结构直接求解的方法相比，课题组采用的求解算法大大减小了求解的计算量。文中研究的方法适用于同类型位姿分离的并串组合，对其他同类型结构的位姿分析具有参考意义。     

3支链6自由度并联机构运动学研究

为了使并联机构在三维空间完成3个转动和3个移动的动作,可以进行全方位的运动,课题组提出了6自由度2PPRS RPRS并联机构。课题组描述了该并联机构的构型,建立了机构的运动坐标系;利用螺旋理论求解了机构自由度,并运用修正Kutzbach Grüble公式验证了自由度求解的正确性;根据支链与定、动平台间的相对姿态关系,推导了支链平面方程,并结合杆长不变条件,推导获得了该6自由度并联机构全部位置逆解的解析解;并基于三维边界搜索法,求解绘制出了机构的可达位置工作空间;最后,通过SolidWorks/Simmechanics的三维运动/参数可视化联合仿真,得到了机构的驱动位移相对时间的变化曲线。研究结果表明该机构构型设计、自由度分析正确,得出了该机构在三维空间内的运动学输入、输出的变化规律。     

新型二自由度移动并联机构设计

针对工业设备快速抓取物件的需求,基于并联机构具有的优点,提出了一种二自由度可快速移动的并联机构。 对该机构的运动学进行分析研究,创建该平面二自由度的运动学模型,利用勾股定理推算出该机构的正反解,继而得到 雅克比矩阵。最后利用杆件约束等条件得到该机构的工作空间。通过SolidWorks和MATLAB仿真软件求正反解验证了 设计的正确性。该并联机构的横向位移较大,满足设计要求。     

逆向工程特征参数提取技术研究

逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其特征参数进行模型重建的过程,特征参数的提取是逆向工程的关键技术之一。该文提出了一种新的回转面特征参数提取算法,将蚁群算法应用在逆向工程的特征参数优化过程中,首先建立回转面特征参数提取数学模型,然后运用蚁群算法实现过程优化,从而提取出特征参数,实现回转面图形重建,最后通过实例验证了该算法的有效性,该算法提高了特征参数提取精度和效率,适用于空间任意位置回转面的特征参数提取。     

一种纯追踪模型改进算法

为了提高农业机械自动导航控制系统的精度,根据纯追踪模型和农业机械运动学模型的特点,提出了一种纯追 踪模型改进算法。在重点分析纯追踪模型算法误差原理的基础上,指出纯追踪模型误差主要来源于车体的航向角和转 向角。采用该算法可以校正车体的航向角和转向角,减小车体跟踪规划路径时的横向误差。根据算法推导和电控液压 阀性能等因素得出前视距离L≥3-wT才能取得较好的跟踪效果。Matlah仿真结果表明,该算法比纯追踪算法的精度 提高了30. 24%,最大误差减小了4 cm,标准差也有所减小     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法。基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。仿真研究表明:该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。