结合CSSA-BP神经网络的砂带磨抛表面粗糙度预测研究

镍基合金在航空涡轮机、压气机的叶片制造中广泛应用，提升其加工效率与质量是行业热点。为实现航发叶片恒力磨抛的表面粗糙度准确预测，提出一种基于改进麻雀搜索算法（CSSA）优化BP神经网络的预测模型，开展机器人砂带磨抛工艺参数预测研究。选取4个主要影响因素为变量进行正交试验和极差分析；利用BP神经网络建立表面粗糙度预测模型，引入Tent混沌映射和种群多样性变异，进行麻雀搜索算法的改进，再通过CSSA对预测模型进行优化。结果表明：优化后的粗糙度预测误差降低了85.9%，相比优化前提升明显，可准确预测所输入工艺参数对应的粗糙度值。     

基于SSA-BP的电主轴热误差优化建模

为解决某加工中心电主轴的热误差补偿问题，建立预测精度高、鲁棒性强的热误差补偿模型。搭建实验台，利用美国雄狮回转误差分析仪采集电主轴的温度场和热误差数据。介绍麻雀搜索算法(SSA)原理、具体优化流程。采用SSA优化BP神经网络的权值和阈值，建立SSA-BP神经网络预测模型。与之前建立的BP神经网络预测模型相比，优化后预测效果更优，为电主轴热误差建模提供新的思路。     

基于SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测研究

航空壁板在制孔时由于装夹会发生轻微形变，导致盲制孔精度降低。受加工成本影响，无法通过众多激光传感器来确定装夹后壁板的确切位置。为精准预测航空壁板的变形量，提出一种改进的神经网络预测算法，首先利用粒子群优化算法(PSO)将BP神经网络的初始权值和阈值进行初次优化，再选取收敛速度快、全局寻优能力强的麻雀搜索算法(SSA)对权值和阈值进行二次寻优，从而建立SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测模型。利用Abaqus软件获取50组壁板变形数据作为神经网络的训练与预测数据(训练集45个，测试集5个),对神经网络模型进行训练。为了验证所建模型的准确性，利用BP、PSO-BP、SSA-PSO-BP这3种模型对测试集进行预测，并运用MAPE与RMSE对神经网络模型进行评价。结果表明：基于SSA-PSO-BP的神经网络模型预测航空壁板变形误差较小，预测结果准确率更高。     

基于能量比小波网络的sEMG虚拟识别系统设计

研究了基于松散小波神经网络及能量比法的表面肌电信号分类原理和方法,提出利用小波包变换获得表面肌电信号各频段系数,并将化简处理后的能量比值作为特征向量输入后续的松散型小波神经网络用于分类表面肌电信号的方法,搭建了虚拟识别系统平台,进行了详细的实验研究。仿真结果表明:松散型小波神经网络及能量比法能够有效的从桡侧腕屈肌和总指伸肌采集的肌电信号中识别握拳、松拳、腕外展、腕内收4种运动模式,具有较高的识别率(90%以上)。     

基于改进麻雀搜索算法的机器人能耗最优轨迹规划北大核心

为提高机器人能量利用率,提出一种基于改进麻雀搜索算法的机器人能耗最优轨迹规划方法。为使机器人各关节速度、加速度、加加速度有界连续,采用7次B样条曲线构造关节空间轨迹。将运动学参数与动力学参数相结合计算机器人工作总能耗。在麻雀搜索算法基础上,用精英反向学习、非支配排序以及高斯-柯西变异策略对其进行改进求解出最优能耗所对应的时间序列,进而规划出能耗最优连续运动轨迹。仿真结果表明,所提轨迹规划方法不仅能实现轨迹的连续平滑,而且能有效降低能量消耗,节约生产成本。     

基于CPG的下肢假肢步态规划及运动仿真

针对现有假肢产品体积庞大、步态质量不佳的问题,将四连杆机构与磁流变阻尼器结合,设计了一种磁流变阻尼假肢膝关节,并基于磁流变阻尼假肢膝关节建立了下肢假肢虚拟样机模型。采用一组具有相位耦合关系的中枢模式发生器对下肢假肢进行了步态规划,得出了各关节的角度曲线。为验证所得关节角度曲线的合理性,利用SolidWorks Motion对下肢假肢进行了运动仿真,仿真结果表明：在关节角度曲线的驱动下,下肢假肢的步态特征具有良好的仿生性。     

基于遗传算法优化Elman神经网络的机床热误差建模

为了提高数控机床热误差模型的预测精度,以某型号立式加工中心为实验对象,采用模糊聚类与灰色综合关联度相结合的方法对机床测温点进行优化,将测温点从8个减少到3个。利用遗传算法(GA)优化的Elman神经网络建立了主轴热漂移误差预测模型,通过实例比较了GA-Elman神经网络模型与普通Elman神经网络模型的预测效果。结果表明,与普通Elman神经网络所建的预测模型相比,GA-Elman神经网络模型对主轴轴向热漂移误差的预测精度较高,残差较小,网络的泛化能力较好。     

步态康复训练机器人行走步态仿真研究

步态康复训练机器人是对下肢行走障碍患者进行步态康复训练的一种助力康复设备,其行走步态的研究对于控制方案的制定有着重要意义.本文作者提出了步态康复训练机器人总体结构设计方案,利用Matlab/Simulink仿真环境下的机构系统模块集(SimMechanics)建立了步态康复训练机器人系统的仿真模型,并将斯坦福OpenSim下肢肌肉骨骼模型得到的下肢关节运动数据作为设定输入对机器人进行了运动仿真分析和研究,为下一步机器人样机制作和实际控制奠定了理论基础.     

下肢外骨骼机器人结构设计与运动稳定性研究

为帮助下肢瘫痪人群恢复行走功能,设计出一款下肢外骨骼机器人。依据人体运动机制对各个关节的自由度进行了设计,确定了主动关节和被动关节类型并选用合适的驱动方式,详细介绍了主要部位的结构设计。论述了机器人的工作机制以及工作方式。建立下肢外骨骼机器人的连杆模型,规划出关节运动轨迹并求解出各个关节旋转运动曲线。利用ADAMS仿真软件将所规划的步态曲线进行仿真分析,仿真结果表明:各个关节运动曲线柔顺平滑,无明显冲击。在一个周期内,与理论计算值相比,各个关节的角度仿真值误差均小于±1.5°,在合理误差范围之内。利用COG理论验证步态轨迹的动态稳定性,证明了所规划的步态曲线的合理性。     

下肢外骨骼助力机器人控制系统研究

依据下肢外骨骼助力机器人的控制要求,以固高GUC-T运动控制器为核心搭建控制系统平台。采用压力传感器检测足底压力信息,利用编码器对关节角度进行检测,以前后脚底压力差实现其步态相位划分,通过运动控制器DSP部分将步态信息发送给固高运动控制器,从而实现对下肢外骨骼助力机器人的运动控制。     

基于人工神经网络的Q235焊缝强韧性预测

采用正交试验L9(34)设计Q235钢的机器人焊接试验次数及焊接参数，通过拉伸试验和低温冲击试验分别获取9组焊缝抗拉强度和冲击吸收能量样本数据，并进行归一化处理；通过Matlab工具箱函数分别建立BP网络、RBF网络和Elman网络，在尝试性学习训练和泛化验证的基础上确定各网络的最佳结构及主要参数，即BP网络结构确定为3×10×2，RBF网络spread值设为2.4，Elman网络隐含层神经元数设为25个，进而比较分析和研究3种网络模型对Q235钢焊缝强韧性的预测精度和应用效果。结果表明，BP，RBF及Elman神经网络的平均相对误差均低于10%，可用于焊缝的强韧性预测，尤其对焊缝抗拉强度的预测精度相对较高；在样本条件下，相比于BP和RBF网络，Elman网络更加稳定，预测精度更高，综合预测效果最佳，对焊缝抗拉强度和冲击韧性的趋势性预测较为有效，能够反映焊缝强韧性的实际变化规律和趋势；引入机器人焊接和射线检测方法，提高样本数据的准确性和代表性，从而提高神经网络的预测效果。 创新点：(1)比较BP，RBF及Elman神经网络对Q235钢焊缝强韧性的预测精度和效果。 (2)采用机器人焊接、射线检测及正交试验，提高样本数据准确性和代表性。     

混合聚类RBF神经网络焊接接头力学性能预测

构建混合聚类算法,与伪逆法结合建立RBF神经网络模型预测焊接接头力学性能.以TC4钛合金TIG焊接试验为基础,将焊接参数作为模型输入,焊后接头力学性能作为模型输出.通过仿真,该模型预测平均相对误差范围为1.74%~6.69%,具有较高的预测精度、适应性和泛化能力,能够预测焊接接头力学性能.采用数学解析对所建模型分解,得到焊接工艺参数与接头力学性能之间映射关系的函数表达式,可优化焊接工艺参数.利用焊接专业知识对模型的径向基单元参数进行调整,提高了模型的预测精度,为将焊接专家知识融入RBF神经网络模型开辟了新方法与途径.     

基于神经网络的药芯焊丝GMAW发尘率预测

焊接工艺对焊接发尘率有直接的影响,建立基于相关焊接工艺参数的焊接发尘率预测模型,预测特定焊接工艺的发尘率对控制和降低焊接烟尘的排放具有重要意义。鉴于焊接发尘率影响因素复杂,存在高度非线性特征,提出了基于神经网络的熔化极气体保护焊(GMAW)焊接发尘率的预测模型。通过药芯焊丝E501T-1发尘率实测数据,分别建立了BP和Elman神经网络模型,并采用遗传算法(GA)对2种神经网络进行了优化。基于15组实测数据的验证,结果表明,采用遗传算法优化后,BP和Elman神经网络模型的预测合格率分别提升了6.7%和13.4%,遗传算法优化的BP神经网络模型(GA-BP)的均方误差为586.21,平均绝对百分比误差为3.01%,均为4个模型中最小,其预测结果更为准确可靠。基于GA-BP模型所预测数据,对不同焊接电流和电弧电压的发尘率进行预测,在一定的焊接速度和保护气流量条件下,焊接电流约为170 A,电弧电压约为26 V时,焊接发尘率最小。 创新点： (1)将神经网络模型引入到焊接发尘率数值预测中,并通过遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,提高了预测准确性和可靠性。 (2)根据优化后的模型的预测结果,分析了焊接电流和电弧电压对发尘率的影响规律,为进一步控制焊接发尘率提供了有益的指导。     

基于RBF-GA的铝/镁异材FSLW工艺参数优化

为获得高质量的7075-T6/AZ31B异种合金Zn中间层-超声辅助FSLW接头,通过RBF-遗传算法对转速、焊接速度、Zn中间层厚度及超声功率四种工艺参数进行了优化. 结果表明,经过训练的RBF神经网络满足预测精度要求;将其与遗传算法相结合,在经多次迭代后可获得最优工艺参数组合. 取可执行最优解转速1 037 r/min、焊接速度82 mm/min、Zn层厚度0.04 mm和超声功率1 440 W进行试验验证,焊接接头拉剪载荷达到8 860 N,与已报道最优接头相比提高11.4%. RBF神经网络与遗传算法相结合的人工智能优化方法可准确预测并优化接头质量,且具有较大的时间及经济优势.     

神经网络在热轧铬镍钢变形阻力预测的应用

以凸轮式高速形变试验机进行的热模拟压缩实验得到的实验数据为基础,建立了热轧铬镍钢的变形阻力与其化学成分、变形温度、变形速度及变形程度对应关系的BP、Elman、RBF和GRNN 4种神经网络预测模型;并对4种网络的训练过程和预测精度进行比较分析。结果表明,神经网络有很强的预测能力;4种神经网络相比较,RBF网络具有更高的预测能力和好的泛化能力。     

微间隙焊缝磁光成像NN-KF跟踪算法分析

针对紧密对接微间隙焊缝,分析基于磁光成像的神经网络补偿卡尔曼滤波（kalman filtering compensated by neural network,NN-KF）跟踪算法,建立焊缝位置测量模型并运用卡尔曼滤波对焊缝位置偏差进行最优预测.卡尔曼滤波进行最优估计需建立准确的系统模型和观测模型,而在焊缝跟踪过程中,系统噪声具有非先验性.对于针对测量模型误差、过程噪声和测量噪声对卡尔曼滤波结果的影响,运用反向传播（back propagation,BP）神经网络对卡尔曼滤波结果进行修正,补偿模型误差及噪声统计不确定性造成的滤波误差.结果表明,BP神经网络补偿卡尔曼滤波算法能有效抑制滤波发散,减小噪声干扰影响,提高焊缝跟踪精度.     

基于改进的RBF神经网络的热轧板冲击功预报模型

为了对Q345B中厚板的冲击吸收功进行预报并指导生产,采用RBF网络预测冲击吸收功与化学成分、工艺参数、屈服强度及抗拉强度等因素间的关系.针对RBF神经网络的不足,采用改进的遗传算法优化RBF网络结构和权值参数,并建立了基于改进遗传算法的RBF神经冲击功预测模型.实验结果表明,用这种改进的遗传算法优化后的神经网络算法是有效的、可行的.     

利用神经网络预测连铸保护渣性能

在实验的基础上建立基于神经网络的连铸保护渣性能预测模型,经对比分析表明,用神经网络对连铸保护渣性能进行训练和学习后,神经网络方法能有效和比较准确地对保护渣性能进行预测.     

基于自适应模糊神经网络焊接接头力学性能预测

通过对TC4钛合金进行TIG焊,并测定接头的抗拉强度、抗弯强度和断后伸长率,获得网络仿真所需的数据.结合使用BP算法与最小二乘相结合的混合算法,建立了用于焊接接头力学性能预测的自适应模糊神经网络模型.利用该模型进行仿真,其平均误差远小于7%.结果表明,该模型可根据焊接工艺参数对焊接接头的抗拉强度、抗弯强度和断后伸长率等力学性能进行较为准确的预测,并且具有建模快、模型简单、预测速度快、预测精度高,泛化能力强的优点,从而为焊接接头力学性能预测提供了一条有效的途径.     

基于改进量子遗传算法的机器人关节轨迹优化

电子元器件体积较小,对它进行分拣较一般分拣工作困难且工作量巨大,应用机器人分拣可大大提高工作效率。采用七次多项式曲线插值的方法进行轨迹规划,使运动关节的角速度、角加速度和角急动度曲线光滑连续;提出一种改进的量子遗传算法,引入正态分布概率密度函数以改进量子门旋转角步长策略,对关节运动轨迹进行最短时间优化,使机器人能够在满足非线性约束条件的基础上具有最优关节轨迹曲线。仿真结果表明：该轨迹算法能够快速有效地缩短机械臂关节运动时间。