制造业自动化
製造業自動化
제조업자동화
MANUFACTURING AUTOMATION
2007年
3期
35-38
,共4页
轨迹规划%非线性规划%遗传算法%柔性多面体
軌跡規劃%非線性規劃%遺傳算法%柔性多麵體
궤적규화%비선성규화%유전산법%유성다면체
时间最优轨迹规划是机器人技术中一个重要研究领域,本文首先推导出该问题的非线性规划数学模型,在此基础上引入了遗传柔性多面体混合算法,该算法融合了遗传算法的全局搜索能力和柔性多面体算法的局部搜索能力,实验结果表明,遗传柔性多面体混合算法在搜索性能方面超过遗传算法,使机器人在满足约束条件下以更少的时间完成给定轨迹的运行,提高了机器人在制造业中的搬运效率.
時間最優軌跡規劃是機器人技術中一箇重要研究領域,本文首先推導齣該問題的非線性規劃數學模型,在此基礎上引入瞭遺傳柔性多麵體混閤算法,該算法融閤瞭遺傳算法的全跼搜索能力和柔性多麵體算法的跼部搜索能力,實驗結果錶明,遺傳柔性多麵體混閤算法在搜索性能方麵超過遺傳算法,使機器人在滿足約束條件下以更少的時間完成給定軌跡的運行,提高瞭機器人在製造業中的搬運效率.
시간최우궤적규화시궤기인기술중일개중요연구영역,본문수선추도출해문제적비선성규화수학모형,재차기출상인입료유전유성다면체혼합산법,해산법융합료유전산법적전국수색능력화유성다면체산법적국부수색능력,실험결과표명,유전유성다면체혼합산법재수색성능방면초과유전산법,사궤기인재만족약속조건하이경소적시간완성급정궤적적운행,제고료궤기인재제조업중적반운효솔.
