CNC系统中一般曲线的双圆弧逼近

本文介绍了在CNC系统中,根据曲线方程,快速建立双圆弧逼近的一种计算方法。     

基于粒子群算法的双工位切削参数优化

本文研究了多工位专用机床的切削用量优化问题.以双工位同时工作的钢轨整形机为实例,建立了以进给速度和主轴转速为优化变量,以最低能耗为优化目标的数学模型,并使用粒子群算法进行优化求解,最后通过与现场使用经验参数的实际加工能耗对比,表明该优化方法获取的加工参数具有明显的节能效果.     

空间曲线的直线圆弧逼近算法研究

提出了一种利用直线段和圆弧逼近空间曲线的计算方法。其基本原理是,首先人为将空间曲线近似分解为一定数量的直线段和圆弧段,并给出切点的坐标值作为初值。然后用点到直线的平均距离以及点到圆弧的平均距离作为搜索目标,通过采用模式搜索算法,逐个切点坐标进行调整,经过多次循环迭代,最终获得与原空间曲线的误差为给定误差的由直线和圆弧组成的空间曲线。计算结果表明,该算法稳定,计算效率及精度高,适合于空间曲线的逼近。     

双圆弧逼近平面参数曲线的研究

本文综合运用几何作图和代数的方法来研究平面参数曲线的双圆弧逼近问题 :先使用几何作图方法研究双圆弧公切点的轨迹 ,然后使用代数方法求出公切点的轨迹方程以及使得逼近出来的曲线满足最佳光顺条件时的公切点     

基于MATLAB的最大误差双圆弧逼近曲线的算法及实现

分析了不同半径的圆弧与曲率连续单调变化的曲线相切的几何关系,讨论了连续相切圆弧以允差逼近曲线的算法,理论上使得圆弧逼近的段数达到最少,并保证了光滑连接。基于Matlab采用一维搜索和优化相结合的方法进行程序的编制求解节点,算法简单,可靠,数控程序段数少,程序运行更快速高效。     

粒子群优化算法综述

首先介绍了PSO的原理及具体实现步骤;然后针对PSO算法在搜索的初期收敛速度很快,但在后期却易于陷入局部最优的缺点,提出了各种改进办法;最后介绍了PSO算法的应用领域以及研究展望.     

基于粒子群算法的铣削参数优化

针对加工中心环境下铣削加工切削参数的优化选择问题,通过考虑机床加工、工件和刀具的实际约束,建立以最大生产率为目标函数的铣削参数数学模型,采用粒子群优化算法对铣削参数进行了寻优并进行了实例验证,结果表明粒子群算法优化铣削参数可以缩短加工时间,提高生产率.     

基于量子粒子群优化算法的斜齿轮设计

粒子群优化算法是一种基于群智能的优化方法,量子粒子群优化算法是基于PSO进行改进的算法,规则简单、收敛速度快、易于编程实现。对于多约束条件的斜齿轮传动的优化设计,笔者提出了一种基于量子粒子群优化算法优化求解的方法,实践表明能够快速、有效求得优化解,是求解齿轮优化设计问题的一个较好方案。     

基于MATLAB单双圆弧混合逼近曲线的算法及实现

讨论了单圆弧和双圆弧逼近的特点,结合两者的优点,用优化三点圆弧以允差逼近曲线和单双圆弧混合逼近的算法,理论上使得曲线有拐点和极值点时整个逼近圆弧的光滑连接,并保证了圆弧逼近的段数达到最少。基于Matlab采用比例法、一维搜索和优化相结合的方法进行程序的编翩求解节点,算法简单,可靠,程序运行快速高效。为数控加工复杂的曲线和CAD系统提供了参考。     

Numerically Controlled Machining of Freeform Curves Using Biarc Approximation

To machine a shape incorporating freeform curves, the free-form curves must be approximated and represented in a form suitable for numerically controlled (NC) tool-path generation. Instead of the commonly used line segment approximation, a new method using biarc approximation is presented here. The purpose is to reduce sudden changes in tool movement and increase continuity and smoothness. A biarc can be described as two consecutive circular arcs with an identical tangent at the connecting point. Therefore, tangent continuity can be maintained. Furthermore, curvature continuity can be improved if the difference between the two curvatures is minimised. In this research, biarc segments are used to approximate the freeform curves by controlling the largest deviation distance between the curves and the biarcs. The test results show that the biarc approximation method generates fewer tool-path segments than the traditional line approximation. The definitions of the biarcs are used to generate NC tool paths. A new tool-path generation method is developed for processing rough cutting and finish cutting paths. Example parts modelled with B-spline curves are tested and machined.     

基于微粒群算法的机械优化设计

介绍了微粒群优化算法的原理、改进及算法实现过程.用数值实验验证了该算法在解决复杂机械优化问题方面的可行性与有效性.     

基于粒子群算法的公差分配优化方法

基于成本—公差模型和质量损失模型,以加工能力和装配尺寸链的功能约束条件为标准,以制造成本最低、质量损失最小为优化目标,建立兼顾产品成本和质量的公差分配的多目标函数优化模型。基于粒子群优化算法,按照从全局到局部的寻优策略,用线性调节方法来确定其参数的变化规律,进而应用MATLAB软件对建立的函数模型进行优化计算,得到产品的生产成本和质量损失之间的关系曲线,可为公差分配提供更多的解决方案和更可靠的理论依据。     

基于粒子群算法的永磁电机优化设计

将粒子群算法应用到永磁电机的多目标优化设计。利用Matlab脚本语言跨平台调用电磁场分析软件Ansoft Maxwell,建立永磁电机设计的参数化建模方式,实现多目标优化设计。实验表明脚本化建模及多目标优化的可行性,能直接应用到电机的设计制造中。     

基于量子粒子群优化算法的空间机器人非完整笛卡尔路径规划

利用自由漂浮空间机器人系统的非完整冗余特性,提出一种可使基座姿态和机械臂末端位姿同时到达期望状态的路径规划方法.该方法首先通过正弦多项式函数对机械臂关节角轨迹进行参数化,并根据基座姿态和机械臂末端位姿控制精度指标设计目标函数,由此,将自由漂浮空间机器人系统的非完整笛卡尔路径规划问题转换为非线性系统的优化问题.采用量子粒子群优化算法对非线性优化问题进行求解,将求解出的参数代入机械臂关节轨迹函数,即实现了非完整路径规划的目标.建立由飞行基座和6-DOF机械臂组成的空间机器人系统动力学模型,对所提出的方法进行仿真验证.试验结果表明,所提出的方法能够收敛于全局最优值,收敛速度快,所需调整参数少,且规划的关节路径满足关节角、角速度及角加速度的范围,关节路径平滑,适合于机械臂的控制.     

基于粒子群优化算法的航天器惯性参数辨识

在地面上精确测量航天器的惯性参数是困难的,并且由于燃料的消耗、航天器的交会对接、载荷及姿态的变化等因素将会使航天器的惯性参数在轨发生变化。因而航天器的控制系统、状态估计系统将会受到航天器惯性参数变化的影响。在轨辨识出航天器的惯性参数,可以为更加优化、实时的控制航天器服务。文中提出了一种基于粒子群优化算法的航天器惯性参数辨识算法。建立了引入带有模型误差以及由于航天器惯性参数变化引起的误差的航天器姿态运动学与动力学模型,基于模型误差最小准则建立目标函数,利用改进的粒子群优化算法对模型误差进行实时估计,从而实现对航天器惯性参数的辨识,并将其应用到航天器的姿态控制中,并通过仿真实验证明了该算法的有效性以及实用性。     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法及其应用

针对基本粒子群优化算法在迭代后期易陷入局部最优而出现早熟收敛的现象,基于混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性的特点,以粒子群群体适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,将Tent映射作为混沌搜索引入到基本粒子群算法中,对以一定概率随机选择的粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而使粒子获得持续搜索的能力,提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能.几个典型测试函数的仿真实验和应用实例均证明了该算法的可行性.     

基于粒子群算法的参数自整定伺服控制器的设计

提出了一种可以不考虑系统的数学模型以及外部的工作状况,直接通过在可行域内搜索最优解来找到合适的控制器参数的方法。以伺服系统的速度环控制器为研究对象,将粒子群优化算法应用于控制器的参数自整定中,设计了参数自整定PI控制器。在Matlab／Simulink环境下建立永磁同步电机伺服系统的仿真模型,对比了通过人工参数整定与基于粒子群优化算法的参数整定两种方法。仿真实验结果表明,该方法整定出的控制器参数可以使伺服系统的性能得到较大提高,具有较大的应用价值。     

基于改进粒子群优化算法的无级变速器冷却系统优化设计

提出了一种基于改进粒子群优化算法的无级变速器冷却系统优化设计方法。首先确定了整个冷却系统的基本设计方案;然后在考虑整机和局部能量损失特性、冷却压力控制阀工作特性的基础上,采用改进粒子群优化算法对冷却系统关键结构参数进行了优化。仿真计算和整车试验结果表明,所设计的冷却系统可以随发动机转速的不同实现较优的整机和局部冷却流量分配,并可以满足各种极限工况的冷却要求。     

基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划

在标准粒子群算法的基础上加入混沌初始化、变异以及杂交操作。改进算法在保持标准粒子群算法结构简单、收敛速度快等特点的同时增加了种群的多样性,扩大了粒子搜索空间,有效克服了算法的早熟收敛问题,获得了从起点到终点的最优路径,证明了该方法的有效性和实用性。