本文關鍵詞：基于混合離散粒子群算法的焊接機器人路徑規(guī)劃，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：焊接是現代制造業(yè)中占據重要地位的關鍵環(huán)節(jié)之一。與人力勞動相比,機器人具有高速、高效、穩(wěn)定性強等優(yōu)點,焊接機器人的廣泛使用大大提高了生產效率。在實際焊接生產過程中,一臺機器人要完成數量眾多的焊點焊接任務。因此,如何安排這些焊點的焊接順序,合理的規(guī)劃機器人的焊接路徑,對減少焊接時間,提高焊接機器人的生產效率有著非常重要的意義。 粒子群算法是Kennedy和Eberhart于1995年提出的一種群智能仿生優(yōu)化算法。經過近二十年的發(fā)展,該算法在各種實踐應用中已經體現出其優(yōu)異的性能和巨大的發(fā)展?jié)摿�。本論文主要研究的是焊點任務分配己定的前提下的單臺焊接機器人的三維路徑規(guī)劃。在綜合分析了目前各種路徑規(guī)劃方法優(yōu)缺點的基礎上,本文選擇粒子群算法來研究焊接機器人的路徑規(guī)劃問題。 首先針對傳統(tǒng)粒子群算法在一些復雜應用中容易陷入局部最優(yōu)點而不能找到全局最優(yōu)點的問題,提出一種基于雙混沌映射的自適應粒子群算法。然后分析了三維路徑規(guī)劃問題的模型一一旅行商問題。通過結合光學尋優(yōu)算法、遺傳算法和混沌優(yōu)化,提出了一種混合離散粒子群算法,并通過仿真測試驗證了其性能。然后將所改進的算法用于求解三維路徑規(guī)劃問題,并通過2個案例進行仿真測試驗證了混合離散粒子群算法在求解三維路徑規(guī)劃問題時的算法性能。最后利用Visual C#2010編寫了焊接機器人路徑規(guī)劃仿真應用系統(tǒng),并通過一個案例進行測試,驗證了所設計系統(tǒng)的實用性。
【關鍵詞】：焊接機器人 路徑規(guī)劃 粒子群算法 混合離散粒子群算法
【學位授予單位】：華東理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TG409;TP242
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 引言10-11
• 1.2 焊接機器人國內外應用與研究現狀11-12
• 1.3 焊接機器人的分類12-15
• 1.4 選題背景及意義15
• 1.5 論文主要工作及內容安排15-17
• 第2章 焊接機器人路徑規(guī)劃17-28
• 2.1 焊接機器人規(guī)劃技術17-19
• 2.1.1 焊接機器人任務規(guī)劃17
• 2.1.2 焊接機器人焊接參數規(guī)劃17-18
• 2.1.3 焊接機器人路徑規(guī)劃18
• 2.1.4 焊接機器人軌跡規(guī)劃18-19
• 2.2 路徑規(guī)劃的研究現狀與發(fā)展趨勢19-22
• 2.2.1 國外路徑規(guī)劃研究現狀19-20
• 2.2.2 國內路徑規(guī)劃研究現狀20-21
• 2.2.3 路徑規(guī)劃技術的發(fā)展趨勢21-22
• 2.3 路徑規(guī)劃算法22-25
• 2.3.1 路徑規(guī)劃的傳統(tǒng)方法22-23
• 2.3.2 路徑規(guī)劃的智能方法23-25
• 2.4 路徑規(guī)劃算法的選擇25-27
• 2.5 本章小結27-28
• 第3章 基于雙混沌映射的自適應粒子群算法28-43
• 3.1 引言28
• 3.2 混沌的概念和特點28-30
• 3.3 粒子群優(yōu)化算法30-31
• 3.4 混沌粒子群優(yōu)化算法31-32
• 3.5 基于雙混沌映射的自適應粒子群算法32-36
• 3.5.1 由Tent映射產生初始種群33
• 3.5.2 粒子自逃逸策略33-34
• 3.5.3 自適應慣性權重策略34-35
• 3.5.4 算法步驟35-36
• 3.6 實驗仿真測試36-42
• 3.7 本章小結42-43
• 第4章 基于改進粒子群算法的三維路徑規(guī)劃43-65
• 4.1 問題的描述與建模43-44
• 4.2 求解旅行商問題的離散粒子群算法44-46
• 4.3 求解旅行商問題的改進離散粒子群算法46-50
• 4.3.1 路徑的編碼方式46-47
• 4.3.2 光學尋優(yōu)初始化47
• 4.3.3 粒子的速度和位置47-48
• 4.3.4 粒子信息交流策略48-49
• 4.3.5 混沌優(yōu)化策略49-50
• 4.3.6 算法步驟50
• 4.4 算法仿真測試50-55
• 4.4.1 編程工具MATLAB簡介50-51
• 4.4.2 仿真測試51-55
• 4.5 焊接機器人三維路徑規(guī)劃55-64
• 4.5.1 焊接機器人三維路徑規(guī)劃步驟55-56
• 4.5.2 三維路徑規(guī)劃仿真測試案例156-60
• 4.5.3 三維路徑規(guī)劃仿真測試案例260-64
• 4.6 本章小結64-65
• 第5章 焊接機器人路徑規(guī)劃仿真系統(tǒng)65-71
• 5.1 焊接機器人路徑規(guī)劃仿真系統(tǒng)框架65
• 5.2 仿真系統(tǒng)功能展示65-70
• 5.2.1 焊點坐標的獲取65-68
• 5.2.2 算法參數設置68-69
• 5.2.3 路徑規(guī)劃69-70
• 5.3 本章小結70-71
• 第6章 總結與展望71-72
• 6.1 總結71
• 6.2 展望71-72
• 參考文獻72-80
• 致謝80-81
• 攻讀碩士期間發(fā)表的學術論文81

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 唐新華;;焊接機器人的現狀及發(fā)展趨勢(一)[J];電焊機;2006年03期

2 王孫安;吳燦陽;;基于勢場導向權的改進機器人路徑規(guī)劃免疫算法[J];中國工程科學;2013年01期

3 崔瑾娟;;移動機器人路徑規(guī)劃技術現狀與展望[J];安陽師范學院學報;2013年02期

4 李志;陳年生;郭小珊;柯宗武;;粒子群算法及其改進技術研究[J];湖北師范學院學報(自然科學版);2011年02期

5 曲道奎;工業(yè)機器人在汽車焊接中的應用[J];航空制造技術;2004年03期

6 朱明華;王霄;蔡蘭;;機器人路徑規(guī)劃方法的研究進展與趨勢[J];機床與液壓;2006年03期

7 禹建麗,V.K roumov,孫增圻,成久洋之;一種快速神經網絡路徑規(guī)劃算法[J];機器人;2001年03期

8 周康;強小利;同小軍;許進;;求解TSP算法[J];計算機工程與應用;2007年29期

9 劉玲;王耀南;況菲;張輝;;基于神經網絡和遺傳算法的移動機器人路徑規(guī)劃[J];計算機應用研究;2007年02期

10 廖紹輝;張連東;;機器人路徑規(guī)劃技術的現狀與發(fā)展趨勢[J];機械工程師;2007年07期

  本文關鍵詞：基于混合離散粒子群算法的焊接機器人路徑規(guī)劃，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：393448