基于粒子群算法的八面体变几何桁架机器人位置正解

根据杆长约束条件,给出了求解6-DOF八面体变几何桁架并联机器人机构位置正解的无约束极大极小优化模型,并应用粒子群算法求解此优化问题。该算法不需要初值和导数信息,并具有控制参数少、容易实现等优点。数字实例表明,对于八面体变几何桁架并联机器人机构位置正解问题,粒子群算法能求出全部装配构型,且收敛速度较快、精度较高。     

应用粒子群算法的3-RPS并联机器人机构位置正解

根据杆长约束条件,给出求解3-RPS并联机器人机构位置正解的无约束优化模型,并应用粒子群算法求解此优化问题。该算法具有控制参数少,全局优化能力较强等优点。数字实例表明,对于并联机构位置正解问题,粒子群算法收敛速度较快,精度较高。     

改进粒子群算法在并联机构位置正解中的应用

由于并联机构位置正解的求解较为复杂,利用了粒子群算法PSO优化此问题,并通过一种基于解空间划分的方法改善了粒子群算法,该算法具有控制参数少、全局优化能力强等特点,解决了传统粒子群算法中早期容易陷入局部极值、后期收敛速度慢等问题。对3-TPT并联机构的运动学正解进行研究,推导出并联机构位置正解的无约束优化模型,利用优化的粒子群算法进行模拟。实验表明,该方法提高了粒子群的整体搜索能力,在自适应的状态下,粒子群算法的收敛较快,精度较高。该研究为并联结构最优化设计及性能分析提供了一定的理论依据。     

平面并联机构位置正解的改进粒子群算法

根据杆长约束条件,给出了求解3-RPR平面并联机构位置正解的无约束优化模型.针对标准粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种基于新的差异度评价指标的改进粒子群算法--自适应变异粒子群算法.采用自适应变异粒子群算法求并联机构位置正解中的优化问题.数值实例表明,改进粒子群算法能求出全部装配构型,且收敛速度较快、精度较高.     

基于粒子群算法的6-DOF并联坐标测量机测量建模

为了求解6-DOF并联坐标测量机的位置正解（测量模型）,克服数值解法求解并联机构位置正解时解的精度易受初值的影响,建立了无约束的优化模型,并使用粒子群算法对此模型进行优化。依据并联机构的位置反解模型,给出求解6-DOF并联坐标测量机位置正解的无约束优化模型,并应用粒子群算法对该优化问题进行求解,由此可将复杂的并联坐标测量机测量建模问题转换为优化问题,从而求得位置正解。仿真结果表明：80个粒子大约经过55次的迭代运算后,收敛精度可达到0.5μm,平均运行时间约为3s。粒子群算法应用于并联坐标测量机测量建模与求解,可获得较高的计算速度和计算精度。     

基于PSO-Newton的并联机构位置正解研究

并联机构位置正解可以转化为非线性方程组问题,针对这类问题的复杂性和多解性,提出将共享适应度粒子群算法和Newton迭代法相结合的求解非线性方程组的新方法——PSO-Newton算法。该方法使用共享适应度机制引导算法寻找全部最优值,以全局最优值为初始点进行Newton迭代,极大提高了算法的收敛速度,变异算子的引入保证个体多样性有助于提高全局寻优性能。最后将该算法应用于2PR2SPS并联机器人机构位置正解问题,结果表明该算法效果良好,是一种快速求解并联机构位置正解的新算法。     

6-SPS并联机构位置正解的改进粒子群算法

对6-SPS并联机构的运动学正解进行研究,得出6-SPS并联机构运动学正解的数学模型为一个非线性方程组.将所得的非线性方程组转化为无约束优化问题,并使用粒子群算法对其求解.针对并联机构运动学正解问题的多解性,提出改进的共享适应度粒子群算法.最后,用一个实例证明该方法是行之有效的.     

基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法

本文提出一种基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法.在深入分析和研究标准粒子群优化算法的基础上,定义了粒子相似性概念,提出基于高斯白噪声干扰变异的粒子群优化算法.该算法在运行过程中通过与当前最优粒子相似性的量化判定,对进入当前最优粒子邻域的粒子施加高斯白噪声干扰变异,从而提高粒子群优化算法后期多样性和收敛速度.将该算法用于并联机构位置正解寻优,仿真实验结果表明有该方法能以较高的收敛精度快速地获得并联机构的位置正解,且算法稳定.     

平面并联机构位置正解的粒子群复形法

根据杆长约束条件,给出了求解3-RPR平面并联机构位置正解的无约束优化模型.结合复形法与粒子群的优点,提出了机构综合方程无约束优化求解的粒子群复形法.该方法克服了牛顿法初值不易选择的问题,同时也克服了复形法和粒子群算法易陷入局部极值而导致方程组的解精度不足的问题.平面并联机构数值实例表明文中提出的方法能求出全部装配构型.该方法具有全局搜索性,收敛速度较快、精度较高.可以满意地求出对未知数具有敏感性的非线性方程组的解.     

基于粒子群算法的并联机器人运动学正解研究

并联机器人运动学正解问题由于涉及到求解非线性方程组问题而不易解决。在对粒子群算法研究的基础上,对其进行改进,以提高全局搜索能力。同时结合外点罚函数法,对并联机器人运动学正解问题重新进行建模,以便于使用粒子群算法进行求解。结合二者形成新的正解求解方法。最后使用该方法,以一台并联机器人为对象进行研究,获得了其运动学正解。