汽车车身多机器人焊接路径规划和Tecnomatix虚拟仿真

多机器人协同工作在汽车车身焊装生产线广泛应用,简单的将多机器人情形看成单台机器人的组合,无法有效的解决汽车车身焊接生产线中的路径优化问题.以焊点合理分配、焊接路径最短为目标,建立基于凸优化理论的多机器人焊点分配模型,提出一种结合粒子群思想和遗传操作的改进蚁群算法解决分配后机器人的路径优化问题.在数字化虚拟仿真软件Tecnomatix中,搭建针对发动机舱总成的多机器人焊接虚拟仿真模型,对焊点可达性、机器人运动碰撞以及生产节拍等指标进行分析评估,仿真结果表明:在保障机器人可达性前提下,多机器人不存在干涉问题,基于凸优化理论建立的焊点分配模型可以达到合理地分配焊点的目的,改进蚁群算法可以有效缩短焊接路径,提高焊接效率.     

汽车车身多机器人焊接路径规划和Tecnomatix虚拟仿真

多机器人协同工作在汽车车身焊装生产线广泛应用,简单的将多机器人情形看成单台机器人的组合,无法有效的解决汽车车身焊接生产线中的路径优化问题.以焊点合理分配、焊接路径最短为目标,建立基于凸优化理论的多机器人焊点分配模型,提出一种结合粒子群思想和遗传操作的改进蚁群算法解决分配后机器人的路径优化问题.在数字化虚拟仿真软件Tecnomatix中,搭建针对发动机舱总成的多机器人焊接虚拟仿真模型,对焊点可达性、机器人运动碰撞以及生产节拍等指标进行分析评估,仿真结果表明:在保障机器人可达性前提下,多机器人不存在干涉问题,基于凸优化理论建立的焊点分配模型可以达到合理地分配焊点的目的,改进蚁群算法可以有效缩短焊接路径,提高焊接效率.     

基于改进蚁群算法的焊接接头优化分析

为合理规划装备制造过程中常用的T形管环状接头焊接路径,提出了一种基于有限元Simufact.Welding和Matlab模拟平台,引入约束因子和改进信息素的更新规则,对传统蚁群算法进行改进,以提高蚁群算法信息素的更新效率,并增强该算法在连续空间路径的搜索能力。该方法建立了T形管环状接头的焊接仿真,并对其相应的焊接路径分别进行分析,结果表明:相较于传统的蚁群算法,基于改进型蚁群算法所得的焊接路径不仅节约了时间资源,而且减少了焊丝耗材的浪费。同参数、同条件下,焊接的工作效率同比提高7.79%,三维焊接路径移动距离同比减少6.31%,且提高了2.92%的可靠性。因此,该方法对优化T形管环状接头的焊接路径有效且可行。     

汽车引擎盖焊接路径的自适应混沌蚁群规划方法

为了实现汽车引擎盖焊接路径最优规划,提出了自适应混沌蚁群算法的焊接路径规划方法.建立了焊接机械臂运动学模型和引擎盖焊点路径优化模型;分析了蚁群系统算法原理,对局部信息素更新和全局信息素更新方法进行了改进;在局部信息素更新方面,以蚂蚁聚集度为路径多样性度量依据,提出了局部信息素随蚂蚁聚度自适应更新方法;在全局信息素更新方面,鉴于混沌系统的随机性和遍历性,提出了全局信息素混沌扰动更新方法,用于增加信息素分布的多样性和随机性;基于以上两点改进,提出了自适应混沌蚁群算法.经验证,全局信息素更新方法和局部信息素更新方法均能够提高算法性能,两者叠加可以更大程度改善算法性能;将自适应混沌蚁群算法应用于引擎盖焊接路径规划,得到了最短焊接路径,长度为6.2m.     

基于蚁群算法-粒子群算法的白车身侧围点焊机器人路径规划

针对白车身侧围点焊多机器人协调焊接任务,对焊接路径规划算法进行了研究。提出了一种适用于该任务的蚁群粒子群混合算法,以实现多机器人焊点分配均匀和单机器人焊接路径最优的焊接要求。通过分析白车身侧围焊点分布特点及多机器人协调焊接要求,建立白车身侧围点焊多机器人协调焊接任务数学模型。设计了基于蚁群粒子群混合算法的路径规划方案,在MATLAB中得到规划结果。利用机器人离线编程软件Robotstudio建立白车身侧围多机器人协调焊接工作站,对规划结果进行仿真实验。结果表明,该算法可实现焊点均匀分配,缩短焊接路径,有效提高焊接效率。     

三维复杂焊接作业的多工位多机器人协同规划

为减少多工位多机器人焊接流水线的完工时间、提高各机器人焊接任务均衡度,提出了基于元启发嵌套算法的协同规划方法。以车门为焊接对象,对多工位多机器人的流水线焊接模式进行介绍,建立了以最小化完工时间、最优化焊接任务均衡度为目标的协同规划模型,设计了机器人焊接路径与任务分配的联合优化方案。针对多机器人任务分配问题,提出了有性和无性混合遗传算法的分配方法,实现了元启发嵌套的多机器人任务分配和单机器人路径规划联合优化;使用蚁群算法规划单机器人的焊接路径;基于完工时间均衡对多工位焊接任务进行了分配。实验结果表明,采用元启发嵌套算法方案的完工时间为61.23 s,比遗传与蚁群组合规划算法减少了22.12%,比贪婪迭代算法减少了6.92%;各机器人完工时间最大差值为2.31 s,比遗传与蚁群组合规划算法减小了9倍,比贪婪迭代算法减小了5倍。实验结果验证了所提方法在多工位多机器人协同焊接中的优越性。     

汽车门板焊接路径的多种群自适应融合蚁群优化

为了减少汽车车门焊接路径的长度、提高车门的焊接效率，提出了基于多种群信息素自适应融合蚁群算法的焊接路径规划方法。对车门焊接路径规划问题进行了描述，并建立了其优化模型。将基本蚁群、蚁群系统、最大最小蚂蚁系统组成多种群算法，给出了基于信息熵的子群路径多样性度量方法和基于相对熵的子群间差异性度量方法，参考子群路径多样性自适应确定了子群交流时机，依据子群间差异性自适应确定了子群的交流和融合对象，从而提出了多种群信息素自适应融合蚁群算法。将多种群信息素自适应融合蚁群算法应用于车门焊接路径规划，并于文献^[11]的自适应蚁群算法进行对比，这里所提的多种群信息素自适应融合蚁群算法规划路径的最优值、平均值和耗时均小于文献^[11]的自适应蚁群算法，验证了多种群信息素自适应融合蚁群算法在车门焊接路径规划中的优越性和适用性。     

改进蚁群算法在焊接机器人路径规划中的应用

路径规划是机器人研究的核心内容之一。为了解决针对于白车身生产线焊接机器人路径规划效率低下的问题,提出了一种改进的焊接机器人路径规划的方法,分析了焊接机器人路径规划问题的构成。并针对基础蚁群算法在解决焊接机器人路径规划时,容易出现搜索时间过长、效率低、容易陷入局部最优等问题,引用了粒子群算法。利用粒子群算法对蚁群算法随机产生的若干组较优解进行交叉和变异操作,得到了更有效的解。最后在MATLAB中利用优化后的蚁群算法计算最佳焊接路径,并与基础蚁群算法的结果对比。对比情况表明:优化的蚁群算法在解决焊接机器人路径规划问题上能得到更优的焊接路径和稳定性。     

焊接机器人避障策略研究

焊接机器人因其高效性在工业生产中得到广泛应用,而碰撞检测关乎机器人安全生产。针对焊接机器人与工件避障的问题,利用栅格法化简环境信息的优势进行建模,利用蚁群算法运算速度快的特点寻求每两个焊点之间的避障路径,从而能够迅速地找到机器人末端和工件之间的无碰撞路径。在机器人与工装夹具避障部分,通过对机器人几何建模、焊点位置选取和姿态正逆解,利用粗略检测和精细检测结合的方法,碰撞检测完成机器人关节与工装夹具之间的避障。最后在考虑到焊枪姿态和工装夹具的条件下,根据姿态相同和焊接时间相近两个原则,利用分组竞争粒子群算法优化机器人焊接时间,实现双焊接机器人焊点划分和路径规划问题,从而实现两个机器人焊接时间最优的目标。     

改进蚁群算法下激光切割加工工艺优化研究

针对传统算法下激光切割加工工艺速度慢的问题,提出改进蚁群算法下激光切割加工工艺优化设计,根据激光切割加工工艺原理,选择激光切割加工工艺参数,在此基础上对穿孔点进行确定,并引用蚁群算法,确定激光切割加工路径,选择出最短路径,以此实现对激光切割加工工艺的优化。为保证此次设计的优化方法具有一定的实际应用意义,与改进前的加工工艺进行了对比,结果表明,该优化方法能减少激光器在每个加工轮廓之间移动所需要的时间,并且通过蚁群算法能够更快得到最优加工路径。     

利用遗传算法求解最小变形的焊接路径

多点焊接过程中，合理的焊接顺序能有效地降低焊接变形，从而提高焊接质量。基于有限元分析，建立了焊接温度场及焊接变形量模型，利用遗传算法求解使焊件变形最小的焊接路径。并举实例对焊接路径进行规划求解，得到最优焊接路径。     

Optimization of Inconel 718 alloy welds in an activated GTA welding via Taguchi method, gray relational analysis, and a neural network

The purpose of this work is to optimize the weld bead geometry of Inconel 718 alloy gas tungsten arc (GTA) welds that are coated with activating flux before welding. In order to obtain the optimal welding parameters with multiple quality characteristics (QCs) such as penetration and depth-to-width ratio (DWR) of weld bead, the Taguchi method (TM), gray relational analysis (GRA), and a neural network (NN) are employed in this work. The TM is first used to construct a database for the NN. The GRA is adopted to solve the problem of multiple QCs. The gray relational grade (GRG) obtained from the GRA is used as the output of the backpropagation (BP) NN. Then, a NN with the Levenberg–Marquardt BP (LMBP) algorithm is used to provide the nonlinear relationship between welding parameters and GRG of each specimen. The optimal parameters of the activated GTA welding process are determined by simulating parameters using a well-trained BPNN model. The experimental procedure of the proposed approach not only improves the DWR of weld bead but also increases the penetration of Inconel 718 alloy welds.     

基于A*算法和人工势场法的移动机器人路径规划

针对复杂非结构化环境下移动机器人的路径规划问题,提出了将全局与局部规划算法相融合的路径规划方法。首先,对传统A*方法进行了有效的改进,新的A*算法能够完成机器人的路径规划任务,利用二次A*搜索方法得到了优化后的路径点,缩短了移动机器人的行驶路径。进一步,动态切点法可以有效地对已规划路径进行平滑处理;然后,综合考虑路径和环境的情况,采用改进的人工势场方法对移动机器人进行了局部路径规划,通过增设虚拟子目标的方法解决局部极小值问题,利用自适应步长调节算法对移动机器人的步长进行了动态优化;最后,针对不同场景,利用数值仿真将该算法与传统算法进行比较,结果表明该算法在不同环境路径规划的问题上具有一定的先进性和优越性。     

Optimization of weld bead geometry in GTAW of CP titanium using imperialist competitive algorithm

This paper aims to use a novel optimization algorithm called imperialist competitive algorithm (ICA) in order to optimize the weld bead geometry in the gas tungsten arc welding process. This algorithm offers some advantages such as simplicity, accuracy, and time saving. Experiments were conducted in order to collect welding data and obtain a relationship for the bead geometry as a function of welding current, arc voltage, welding speed, and arc length. Furthermore, a regression equation for depth of penetration and bead width was obtained using the least squares method, and the equations were optimized using ICA. Ultimately, the value of the input variables to obtain minimum bead width and maximum depth of penetration was calculated using ICA. Computational results indicate that the proposed algorithm is quite effective and powerful in optimizing the cost function.     

基于遗传模拟退火算法的弧焊机器人系统协调路径规划

深入地研究了弧焊机器人系统的协调路径规划。从全局的角度用5元组序列描述了焊接路径。设计了评价 焊接路径目标函数:焊接位置函数、焊缝成形质量函数、关节位置函数和运动平稳性函数。以线性加权法为求解 多目标规划的基本思想,把遗传模拟退火算法用于弧焊机器人与变位机协调路径规划,取得了很好的效果。协调 路径规划精确地保证焊缝的最佳焊接位置与最佳的焊枪姿态,并能找到柔顺的焊接路径,提高了机器人焊接的质 量和效率。     

焊接顺序对6061-T6铝合金矩形焊缝焊接残余应力及变形量的影响

以热弹塑性有限元法为基础,结合热-力耦合的算法建立有限元模型,采用Abaqus软件对薄壁6061-T6铝合金矩形型材进行焊接模拟;模拟了不同焊接顺序对铝合金型材残余应力及焊接变形量的影响,得到了最优的焊接顺序。结果表明:在矩形焊接时焊缝所在平面上产生的最大残余应力为拉应力;选择对称焊接工艺可以有效降低铝合金型材焊接后的残余应力,增强焊件的焊后稳定性;从较长的焊接路径开始焊接,能够减小焊接变形量。     

基于 VMD 的数控机床旋转机械运行路径偏离故障检测方法

为精准提取数控机床旋转机械设备故障信息,量化数控机床旋转机械运行路径偏离程度,提出一种基于 VMD 的旋转机械运行路径偏离故障检测方法。分析数控机床旋转机械设备运行频率和振动情况,运用突变检测算法优化采集效率,使用自适应脉冲法采样机械信号;创建约束变分模型,利用遗传算法搜索信号变量最优值,通过 VMD 法分离信号频域分量,提取机械信号故障特征;通过聚类法评估路径偏离水平,构建胶囊网络进行路径偏离故障检测,利用 squash 函数挤压处理胶囊矢量并提升矢量维度,运用特征编码和归一化处理获得高精度偏离故障检测输出值。实验结果表明,所提方法检测的数控机床旋转机械运行路径偏离故障效果较好,且检测效率较高。     

基于多目标遗传算法的双机器人协调焊接路径规划

对双机器人协调焊接复杂空间焊缝路径规划问题进行研究,提出了一种基于多目标遗传算法的焊接路径规划方案。通过分析影响焊缝质量及机器人运动平稳性的各 参数,建立了评价焊接路径的目标函数：焊接质量函数、机器人运动平稳性函数以及双机器人碰撞函数。利用多目标遗传算法对协调焊接路径进行求解,实现对双机器人最佳焊接路径的规划。以"马鞍形"空间焊缝为例,对双机器人协调焊接路径进行了试验验证。结果表明,该方案可实现双机器人协调焊接路径的规划。     

Tuning PID control of an automatic arc welding system using a SMAW process

A new method to tune the gains of the proportional integral derivative (PID) controller for alternating current shield metal arc welding (SMAW) of automatic arc welding system using a SMAW process is presented in this paper. This method used the genetic algorithm (GA) approach to optimize the gains of the PID auto-tuner and considerably modulated the rate of an electrode feed mechanism that regulates arc current. The proposed controller was verified by simulation and experiments of the transient response in the automatic arc welding system. Finally, the performance indices of the proposed controller are compared with that based on Ziegler–Nichols tuning rules.