伸缩臂叉装车铰点位置的优化设计

通过分析伸缩臂叉装车的运动和受力特点，用机械优化设计方法建立铰点位置的目标函数，并利用Matlab工程软件进行求解，得到优化后的目标位置。     

基于ADAMS的伸缩臂叉车铰点位置优化设计

与常规叉车相比,伸缩臂叉车因为有效作业距离大,作业高度高,能够越过部分障碍工作,可以更换属具等特点,自其诞生以来,受到了市场欢迎[1].伸缩臂叉车铰点位置的确定及由此而确定的变幅液压缸的负载值和压力冲击,直接影响变幅液压缸的稳定性和工作可靠性,引起振动和噪声等现象.因此伸缩臂叉车铰点位置的优化对于改善伸缩臂叉车的工作环境和稳定性及可靠性具有十分重要的意义.     

基于GA-PSO的六轴机械臂轨迹规划方法

就目前遗传算法收敛性差且速度较慢,以及粒子群算法较容易跳进局部最优而非全局最优的情况下,提出了一种人工智能算法——GA-PSO的混合优化算法,来达到机械臂运行时间的最优。采用人工智能算法对关节空间中的位置以及事件进行优化,以此实现六轴机械臂运动轨迹的优化,即从起点位置到达目标点所花时间最短。运用5次多项式来构造关节空间插值曲线,以时间优化作为主要研究的运动轨迹规划转变为非线性且有约束的轨迹规划,进一步结合GA-PSO的混合优化算法来获取全局的最优解;利用MATLAB软件进行仿真,得出仿真结果显示该方法优于单一的GA与PSO算法。     

基于弹性稳定约束的桁架臂顶节铰点布局优化研究

运用铁摩辛柯弹性稳定性理论,将桁架臂结构简化成铁摩辛柯梁形式,并以最小屈曲储存应变能为目标函数建立数学模型。针对该模型,在MATLAB环境下编制了优化分析程序,并运用改进的遗传算法对桁架臂顶节铰点布局优化问题进行求解,然后对比分析桁架臂优化前后的稳定性,以确定该数学模型是否合理。研究结果表明,优化模型是合理的,它为解决桁架臂顶节铰点布局方案优化问题提供了一种新的更有效的途径。     

基于多目标混合遗传算法的变幅三铰点优化

以变幅油缸，转台，吊臂受力最小，基本工作臂长度最短为液压伸缩臂式起重机变幅三铰点机构设计的多重优化目标，建立优化设计的数学模型。利用MATLAB遗传算法工具箱求解寻求问题的最优解，多目标优化的处理采用混合遗传算法。     

装船机悬臂俯仰铰点自润滑研究

对装船机悬臂俯仰装置在工作中产生异响的原因进行了分析。以此为基础，提出了俯仰铰点实现自润滑的改造方案，并经理论分析和现场实验，证实了自润滑改造方案的优越性。该方案可供从事重型设备俯仰铰点设计的工作者参考。     

穿戴式外骨骼膝关节三铰点机构优化设计

研究穿戴式外骨骼的工作原理,建立数学模型,采用MATLAB软件,应用粒子群算法开发了一套膝关节三铰点机构的优化设计系统来代替人工设计。粒子群算法是一种基于鸟群的智能优化方法,对于多目标、多约束条件的三铰点机构优化设计能够有效求解。仿真实践证明了该方法的有效性。     

自动翻转变幅机构三铰点位置的优化设计

在翻转机构设计中,为确定三铰点的最佳位置而建立了优化的数学模型,使汽缸在推动翻转机时的力矩最大,从而减小了汽缸和整个机构的尺寸。     

自动翻转变幅机构三铰点位置的优化设计

在翻转机构设计中，为确定三铰点的最佳位置而建立了优化的数学模型，使汽缸在推动翻转机时的力矩最大，从而减小了汽缸和整个机构的尺寸。     

曲臂式高空作业平台三铰点位置优化

以某型曲臂式高空平台为例,以多目标优化理论为基础理论,建立了曲臂式高空作业平台变幅机构三铰点优化设计问题的数学模型,运用MATLAB优化工具箱对其进行优化,并提出了计算及优化曲臂式变幅机构受力的方法,为机构铰点布置与结构设计提供了重要依据,具有较大的工程应用意义。     

挖掘机工作装置挖掘力及铰点受力仿真分析

利用三维造型软件Pro/e及动力学仿真软件ADAMS,搭建了某大型挖掘机SH700-5的虚拟样机模型。为获得铲斗以及斗杆最大挖掘力值,依据挖掘力国标测试方法对工作装置挖掘力进行了仿真测试,并与理论计算值进行了对比,结果表明,两种挖掘方式下工作装置自重对挖掘力大小分别有约4%与8%的提升作用。为研究挖掘作业过程中各铰点受力变化情况,分别按照铲斗挖掘以及斗杆挖掘方式驱动工作装置活塞杆动作,在铲斗上加载阻力,对挖掘作业过程进行模拟仿真,得到了关键铰点连续变化的受力曲线,结果表明,动臂与斗杆连接铰点受力最大,其瞬间受力最大值与挖掘阻力最大值之比分别为4.69与7.13。     

基于混合蛙跳算法的齿轮传动优化设计

混洗蛙跳算法(SFLA)求解高维连续优化问题时容易早熟且求解精度不高。利用基本差分进化算法(SDE)中DE/best/2/bin(DEb2)全局搜索能力较强、收敛速度快的优点,将SFLA与DE有机融合,形成混合优化算法(HODEFL),以克服SFLA的缺陷。以斜齿圆柱齿轮减速器的优化设计为研究对象,建立体积最小为目标的约束优化设计模型。应用HODEFL求解该问题,并与改进粒子群算法(LWP-SO)、SFLA、DEb2等3种算法比较。实验结果表明,HODEFL算法在寻优效率、计算精度、鲁棒性等方面性能优于其他3种对比算法。     

一种曲臂机构的优化设计

针对一种高空作业平台曲臂机构进行了优化设计,采用遗传算法对曲臂机构的铰点进行了设计研究,使主臂油缸力降低27.7%,折臂油缸力下降23.56%,油缸力、曲臂作业高度和稳定性均满足设计要求,成功实现了机构的优化设计。     

虎克铰干涉判定准则及其优化设计方法的研究

以工程上较常采用的由两个相同的直棱柱式铰链架构成的虎克铰作为研究对象,给出了一组在各种尺寸关系下用来判断铰链架相对运动时是否会发生干涉的数学公式．并在虚拟样机上得到了验证。基于判定准则,还提出了一种虎克铰优化设计的新方法。     

局部阴影下基于GWO-P&O混合算法的光伏最大功率点跟踪（英文）

针对局部遮阴环境下传统灰狼优化（Gray wolf optimization, GWO）算法在跟踪最大功率点时P-U特性曲线出现多峰值、后期收敛速度慢、稳态精度低等问题,结合灰狼优化算法和扰动观察法（Perturbation and observation, P&O）各自的优势,提出了基于GWO-P&O的混合优化最大功率点跟踪（Maximum power point tracking, MPPT）算法。首先,采用灰狼优化算法逐渐向光伏的全局最大功率点靠近。其次,在灰狼优化算法收敛后期引入P&O法,既保持了灰狼优化算法较高的稳态精度,又能以较快速度寻找到局部最大功率点。最后,在不同环境工况下,将所提出的GWO-P&O方法与传统GWO算法进行对比。结果表明,改进的GWO-P&O算法在保证良好稳态性能的同时,一定程度上提高了GWO算法后期跟踪最大功率时的收敛速度。     

混合变异克隆选择算法及其在机械臂逆运动学问题中的应用

为改善克隆选择算法(CSA)在解决复杂优化问题时收敛质量不高的不足,提出一种基于混合变异的改进克隆选择算法(HMCSA),并将该算法用于解决冗余机械臂的逆运动学问题。改进算法采用了混合差分变异与克隆选择进化的两级混合协同搜索模式,有效平衡了算法的全局探索与局部开发,从而较好地克服了基本克隆选择算法容易陷入局部极值而早熟收敛的现象。通过抗体成功搜索经验的动态实时共享,加速了算法的收敛速度以及提升了算法的收敛精度。此外,与对比算法相比,HMCSA算法具有需要设置参数更少的优点,便于算法的应用推广。通过经典的基准测试函数优化问题验证了HMCSA算法的有效性;在冗余机械臂运动学逆解的优化求解中,HMCSA算法同样获得了较好的优化效果,为解决机器人的逆运动学问题提供了新思路。     

全向移动机械臂的混合视觉伺服与参数优化

面向全向移动机械臂的视觉控制任务,研究了一种基于混合视觉伺服的控制律设计方法,并采用蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)实现了运动轨迹优化。首先,为实现全向底盘和六自由度机械臂的同时控制,建立了全向移动机械臂整体的速度级运动学模型;进而,根据眼在手中的相机配置方案,分别推导了位置误差和图像误差的雅克比矩阵,在联合了机器人运动学模型的基础上,设计了全向移动机械臂的混合视觉伺服控制律;进一步设计了基于蝙蝠算法的控制器参数优化方法,使机械臂末端能够沿着尽可能短的路线到达期望位置;最终,通过稳定性证明和系统仿真实验说明了该算法的有效性。     

大型门式起重机支腿铰点镗孔的新方法

针对大型门式起重机支腿铰点现场镗孔加工难、精度不易保证,介绍了现场镗孔所使用的工器具及其工作原理,系统地阐述了镗孔划线方法、设备安装与调整方法以及镗孔加工工艺,有效地提高了工作效率和加工精度。     

基于Adams软件的抓料机油缸铰点位置优化

建立抓料机力学模型,基于Adams软件对抓料机动臂油缸的铰点位置进行多变量参数试验,分析各参数对目标函数的影响.以动臂油缸作用力最小为目标函数,对抓料机油缸铰点位置进行优化,为后续抓料机整机多目标联合参数优化提供了参考.