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喷涂机器人油漆沉积率优化建模与仿真
引用本文:夏薇,杜铮,于盛睿,廖小平.喷涂机器人油漆沉积率优化建模与仿真[J].表面技术,2010,39(3):29-33.
作者姓名:夏薇  杜铮  于盛睿  廖小平
作者单位:广西大学机械工程学院,南宁,530004;广西大学机械工程学院,南宁,530004;广西大学机械工程学院,南宁,530004;广西大学机械工程学院,南宁,530004
基金项目:国家自然科学基金,广西教育厅科研基金,广西科技厅科技创新能力基金 
摘    要:油漆沉积率模型是自动编程工艺参数选取的重要依据,为了建立符合实际工况的漆膜模型,采用喷涂机器人喷涂时椭圆型雾锥的实验数据,将贝叶斯归一化神经网络法和遗传算法分别用于漆膜模型的拟合。经过对比分析,采用2种算法得出模型都具有较高的精度,但遗传算法收敛速度更快,并可得出油漆沉积率方程的具体表达式,更适合油漆沉积率建模。

关 键 词:遗传算法  贝叶斯归一化法  油漆沉积率模型  优化建模
收稿时间:3/3/2010 12:00:00 AM
修稿时间:2010/6/10 0:00:00

Optimization Modeling and Simulation on Deposition Rate of Air Spray Painting
XIA Wei,DU Zheng,YU Sheng-rui and LIAO Xiao-ping.Optimization Modeling and Simulation on Deposition Rate of Air Spray Painting[J].Surface Technology,2010,39(3):29-33.
Authors:XIA Wei  DU Zheng  YU Sheng-rui and LIAO Xiao-ping
Affiliation:XIA Wei,DU Zheng,YU Sheng-rui,LIAO Xiao-ping(College of Mechanical Engineering,Guangxi University,Nanning 530004,China)
Abstract:Deposition rate model of air spray painting is important for determining technological parameters in automatic trajectory programming.Based on the experimental datas of elliptical paint pattern,and in order to build the film model of realistic operating conditions,the deposition rate model is fitted by using the Bayes normalization algorithm and genetic algorithm respectively.The result shows that all the two models have the high precision.However,compared with Bayes normalization algorithm,the genetic algo...
Keywords:genetic algorithm  Bayes normalization algorithm  deposition rate model  optimization modeling  
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