实现两平行直线轨迹的平面五连杆机构综合

基于连杆点实际生成的轨迹曲线与预期的理想轨迹曲线之间的位置误差建立优化综合模型,为克服传统优化技术局限性,利用MATLAB中Optimization工具箱获得综合结果,得到一实现两平行直线轨迹的平面五连杆机构。综合实例结果表明了本方法的有效性。     

计算机模拟连杆机构设计

本文提出用计算机模拟设计连杆机构来实现任意的连杆轨迹曲线。文中包括连杆机构的连杆曲线产生器,它可以作简单的连杆机构型综合和数字综合,并绘出连杆上任意点的轨迹曲线。由连杆曲线产生器可以选定机构尺寸的初值,然后用“SUMT”优化方法进行计算,并将计算结果输入前面说的连杆曲线产生器,画出曲线后与原曲线进行比较。如果两者相符则结果正确。否则可再选初值重新计算。文中有设计实例可供参考。     

基于样条理论的自动垂直泊车轨迹规划

分析泊车轨迹曲线设计要求并综合B样条曲线特点,提出基于B样条曲线理论通过对轨迹控制点优化进行自动垂直泊车轨迹规划的方法.分析泊车过程中存在的可能性碰撞点,并建立相应的避撞约束函数.考虑泊车环境障碍约束、车辆自身参数约束、泊车初始点方位约束、泊车终点位置约束,以泊车轨迹的最大曲率值最小化为目标,以轨迹曲线控制点为变量,根据Ackerman转向原理建立车辆运动轨迹多约束方程.分别对一般泊车环境和狭小空间泊车环境进行泊车轨迹规划,利用Matlab软件非线性约束优化函数求得轨迹控制点,得出轨迹曲线.仿真结果表明:对于一般泊车环境该方法能使车辆无碰撞地进入车位,且满足泊车轨迹曲率连续性;对于相对狭小泊车环境,也能求得一组轨迹控制点,通过不断调节前轮转角实现车辆无碰撞地泊车入位并保证了轨迹曲率的连续性.仿真结果表明了基于样条理论的泊车轨迹规划方法可实现车辆无碰撞地泊车入位,并满足轨迹曲率连续性要求,有效地解决了泊车过程中停车转向问题.     

平面连杆变幅机构的轨迹综合遗传优化方法

采用延拓法与Newton迭代法组合,求解平面连杆曲线非线性方程组,使迭代过程具有大范围收敛性。构造了平面连杆变幅机构的优化数学模型。利用遗传算法的群体搜索特点对其进行了轨迹与尺寸综合优化。     

复演轨迹的双凸轮连杆机构综合

连杆机构具有复演轨迹的功能并得到广泛应用。由于其精确复演的点位数有限而不得不采用只能得到近似解的优化方法，且求解过程比较复杂。单凸轮连杆组合机构可克服上述缺点，即可以方便地再现预定轨迹并有精确解，但其缺点是难以实现内凹曲线的轨迹复演。提出双凸轮连杆机构的综合方法，根据从动件的位移构造样条函数，为确定凸轮基圆半径提供了可行的途径。该机构可以精确实现任何形状的封闭轨迹曲线的复演操作     

一种基于形心的机构轨迹间接综合方法

机构轨迹间接综合的基本实现途径是将期望轨迹曲线与预先建立的轨迹图谱库中的曲线进行比较以寻求匹配者,进而提取这些曲线对应的机构,这对于机构的创新设计有着重要的意义.提出了基于形心的轨迹分析方法.轨迹图像经过旋转、平移和缩放变换后,被规范化在21×21像素内,解决了对图像进行编码操作的关键技术问题.把模糊识别原理用于相似图像之间的匹配,方便快速地实现了机构轨迹的间接综合.分析结果表明,基于形心的轨迹分析方法有效、合理,指出可以通过扩大轨迹处理后标准化字符串的长度,来提高轨迹的计算精度.     

Delta机器人拾放操作门型轨迹优化与ANPD控制试验

为实现Delta机器人稳定快速拾放作业,基于次数和长短轴可变的3参数Lamé曲线构造笛卡尔空间门型运动轨迹,采用非对称6次多项式规划门型路径的运动规律,推导离散时间下的位移、速度和加速度公式。为进一步平滑运动轨迹,以关节力矩变化率均值为优化目标,采用遗传算法对Lamé曲线的3个参数进行综合优化,提出Lamé曲线次数的选取方法。在此基础上,通过引入一类饱和非线性函数设计Delta机器人增广非线性PD(ANPD)控制器,对自主设计的机器人开展控制试验。结果表明,该轨迹优化方法能获得平滑运动轨迹,机器人轨迹跟踪误差小,重复定位精度高。     

拖挂式移动机器人的多约束避障轨迹规划

基于七次多项式曲线研究了拖挂式移动机器人多约束避障轨迹规划问题,建立了具有非完整约束特性拖挂式移动机器人的前向和后向运动学模型。在速度、加速度、急动度、曲率和曲率导数等多约束条件下,提出基于七次多项式曲线的避障轨迹规划方法。考虑平稳性、舒适性和交通效率等设计了优化目标函数,对七次多项式曲线参数进行优化。仿真结果表明,所提出的基于七次多项式曲线的避障轨迹规划方法,能够得到多约束条件下满足最优避障时间和最优避障距离的避障轨迹规划结果。     

高超声速再入飞行器轨迹优化算法评估策略

针对高超声速再入飞行器轨迹优化算法种类多样、决策者难以优选的问题,提出了一种轨迹优化算法综合评估策略。该策略首先对算法本身的稳定性、实时性以及优化结果的可行性、安全性、过渡性、最优性等性能进行指标建模,建立优化算法综合评估指标体系;然后基于层次分析法中的两两比较判断矩阵,以欧氏距离与违例次数为精度衡量依据,将指标权重的计算转化为一类优化问题并利用遗传算法求解;之后计算加权规范化决策矩阵,综合算法数据与理想对照组在空间距离与曲线形状两方面的贴近度,提出一种灰色逼近理想解排序加权法,最终完成评估分析过程。仿真结果表明:该策略以客观数据的形式实现了轨迹优化算法的性能量化,形成了不同算法之间统一的对比评估标准,能够帮助决策者快速遴选出适合任务需求的最优算法,避免了过程中的盲目性与主观性。     

基于差分进化算法下肢康复机构的优化设计

文章针对基于运动轨迹的单自由度下肢康复机器人存在的足部踏板速度突变问题，提出一种平面连杆机构尺度综合的优化方法。对下肢康复机构进行运动学分析，建立正逆解的数学模型，构建机构的凸轮曲线与足部轨迹的运动学关系；采用差分进化算法对下肢康复机构进行尺度综合分析，通过构造优化目标函数优化模型中的各参数，得到一组机构参数的最优解。优化结果表明，采用差分进化算法优化后，可以降低下肢康复机构足部踏板的速度突变，提高装置的稳定性，同时保证足部步态轨迹与正常步态轨迹基本重合。研究结果表明，该优化方法可以为下肢偏瘫患者提供科学的康复训练轨迹，有助于其康复训练。最后，文章提出一种基于层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)的下肢功能康复评估指标体系，并建立一种以综合指标为基础的评估方法，该指标能够真实地反映患者在康复过程中的训练效率，使康复训练方式的选择更加科学、高效，更好地满足患者的康复需求。     

能量感知多路径负载均衡路由算法

针对移动自组织网络的网络拥塞问题,基于能量感知技术并结合负载均衡和拥塞控制方法,提出了一种能量感知多路径负载均衡路由算法。该算法利用能量感知选择满足条件的节点作为路由节点,建立多条连接源节点和目的节点的有效路径;同时分析路径的跳数、节点缓冲区的占用情况,从有效路径中选出用于传输的最优路径;然后对最优路径上的节点和路径的负载情况进行建模分析,当节点能量、节点负载、路径负载到达设定的阀值,就将最优路径上的流量分流到其它路径。利用NS2仿真软件,在不同的场景下对该算法以及QMRB、SMORT进行仿真测试。仿真结果显示:提出的算法与其它路由算法相比将网络性能提升了近20%,起到了均衡负载的作用,能有效地解决网络拥塞问题。     

基于双层协调体系的多移动机器人路径规划方法

针对多移动机器人系统中路径规划全局最优与局部协调的兼容性需求,提出了一种基于双层协调体系的路径规划方法。结合路径组亲和度评价提出改进的免疫协同进化算法并完成全局路径规划,提高了规划效率和全局路径质量;根据初始条件和全局路径信息,判断系统中各机器人可能出现碰撞的位置,提出基于优先级机制的动态窗口法在相应位置附近完成路径的局部协调;最终在全局最优路径基础上实现机器人的局部路径协调避碰。试验结果表明,该路径规划方法使机器人沿全局最优路径行驶时,仍能进行灵活有序的局部路径协调,有效提高了系统的路径规划性能。     

基于遗传算法的船舶分段堆场调度研究

针对船舶分段移动计划主要依靠经验以及缺乏有效调度的现状,研究建立以分段移动度最小为目标的优化模型,综合考虑了分段在堆场中的停放位置及进、出场路径.通过遗传算法选择分段在堆场中停放位置的最优方案,并构建启发式规则确定分段在堆场中的最优进、出场路径, 从而实现对模型的求解.最后以某船厂实际数据为例,对模型在堆场调度问题中的应用进行了实例验证,结果表明, 所研究方法可求解得出较优的堆场作业计划,并实现堆场资源的高效利用.     

线路条数法在m×n流水型排序问题中运用的探讨

传统的m×n流水型排序问题近似最优解解法只是给出一个方案而已,没有考虑进一步调优,因此影响优化程度。为了解决这一问题,提出了调优线路条数法。该方法简单适用,便于掌握,优化程度高,而且在多数情况下比较容易得到最优解。     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条,而且在带限制条件的路径选择等应用上,常常需要找出多条最优或近优的路径.一些经典的单源最短路径算法,如Dijkstra算法,能找出一条从起始点到目的点的最短路径,但并不能求解两点之间的所有最短路径.本文给出了最短路径子图的概念,用于存储图中两节点之间所有最短路径信息,能够节约存储空间.并给出了最短路径子图构造算法SPSG,其时间复杂度为O(n e),比同类算法时间复杂度更低.随机网络模型的仿真结果表明:SPSG算法效率更高.     

基于多目标规划的WSN路径动态选择算法

为解决无线传感器网络中查询的能量有效和实时性之间的矛盾,提出一种基于多目标规划理论的动态路径选择算法(MOPEH).该算法结合了最低能耗路由策略(ME)和最小跳步数路由策略(MH),运用多目标规划模型,将能量代价和传输时延同时作为路由算法的设计目标,利用深度优先搜索策略建立了节点间的所有可行路径集合,并从中选择能耗低于平均能耗的路径.根据查询要求设定网络性能函数,动态调整两项性能指标,从可行路径集合中选择满足要求的路径,得到最优解.实验证明该算法能够能量有效地处理实时查询.     

Allocation of Network Error Correction Flow on Disjoint Paths

The diversity provided by disjoint paths can increase the survivability of communication networks. This paper considers the allocation of network error correction flow on a network that consists of disjoint paths from the source node to the destination node. Specifically, we propose an algorithm of allocating the path-flows to support the given rate with minimum cost. Our analysis shows that the asymptotic time complexity of this algorithm is linearithmic, and this algorithm is optimal in general.     

基于WSN的灾难现场最优逃生路径规划

针对当前建筑灾难救援中存在的诸多亟需解决的问题,利用布设在建筑物内的无线传感器网络获取实时信息,根据灾难现场的全局环境信息及其变化趋势,建立灾难威胁模型.利用改进的蚁群算法DACA(Dijkstra antcolonyalgorithm)实现逃生路径规划:一方面有效利用Dijkstra算法的优点改进蚁群算法,另一方面通过改进信息素浓度更新机制来改进蚁群算法的性能.在动态的灾难环境中,该方法能够在建筑物处于紧急状态时给出优化的人员疏散策略,有效实现被困人员逃生和消防员营救的路径导航,减少人员伤亡,提高救援效率.     

改进蚁群优化算法求解移动机器人路径规划问题

针对蚂蚁双向并行搜索策略会丢失蚂蚁间的部分可行路径甚至最优路径的问题,该文采用栅格法建立移动机器人环境模型,提出了根据信息素判断蚂蚁是否相遇的新的蚂蚁相遇判别法。为避免算法陷入局部最优,提出了综合考虑多种因素的新的路径选择策略和全局信息素更新策略。二维环境下的仿真研究表明,只要路径客观存在,算法就能快速地规划出相应的安全路径。     

基于驱动参数建模的可行更改路径搜索和优选方法

为了解决产品设计更改中可行更改路径分析困难的问题,提出了一种基于驱动参数建模的可行更改路径搜索和优选方法.从集合论观点出发描述了产品中的更改传播现象;在传统产品参数建模的基础上构建产品驱动参数关联网络模型,并介绍了产品模型的预处理方法;引入深度优先搜索算法(Depth First Search,DFS)实现可行更改路径的搜索;提出了评价最优更改路径的指标和优选准则指导更改方案优选工作,采用多属性决策方法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)完成最优更改方案的优选;通过开发的原型系统,实例验证了该方法的可行性.