基于混合结构的机器人Agent控制结构的研究

该文面向分布Agent多移动机器人系统,提出了一种适合于多移动机器人的机器人Agent分层式体系结构,包括状态监测层、决策规划层、协调控制层和行为控制层,其中状态监测层主要实现整个系统对外部环境的状态监测。决策规划层设定系统的全局目标和单个机器人的局部目标,合理快速地完成任务的分解和分配,实现机器人之间任务级之间的协作。协调控制层完成机器人之间的运动协调。行为控制器主要采用基于行为的方法实现具体的运动控制。该结构应用于RoboCup环境下的分布多机器人系统中,满足复杂的、动态的应用环境和系统要求。     

铸态高强铝合金筒形件强力热反旋损伤特征FE仿真分析

基于铸态7075铝合金的材料特性,建立了耦合温度和应变率、考虑材料拉压异性的Lemaitre损伤模型.通过VUMAT子程序接口,将开发的损伤模型子程序引入到ABAQUS/Explicit有限元平台中,建立了可靠的铸态7075铝合金筒形件强力热反旋损伤预测有限元模型.基于该模型分析了旋压过程中损伤的演化特征.研究结果可为...     

高温合金Ω截面密封环旋压成形规律研究

目的研究工艺参数对高温合金Ω截面密封环旋压成形过程的影响规律,解决该类构件旋压成形难题。方法基于ABAQUS/Explicit平台建立了高温合金Ω截面密封环普旋三维有限元模型,通过该模型研究了旋压成形过程中的主要工艺参数对其等效应力、等效塑性应变、壁厚变化的影响规律,进而揭示了各参数对环件成形质量的影响。结果芯模转速增大,不均匀变形程度增大,等效应力峰值先增大后减小,壁厚减薄基本不变;增大旋轮进给率与旋轮圆角半径,均有利于降低不均匀变形程度和等效应力峰值,改善壁厚减薄。结论当芯模转速为10～15rad/s,旋轮进给率为0.8～1.0mm/r,旋轮圆角半径为1.5～2.0 mm时,可以获得成形质量较高的Ω截面密封环。     

基于最大正交车铣切削效率的切削用量选择

针对正交车铣的最大切削效率问题,确定切削速度、轴向进给量、工件转速为正交车铣的切削用量优化设计变量,建立相应的切削用量优化设计目标函数。并根据实际切削过程中工艺参数和加工要求,建立约束条件方程,采用Matlab数学软件的序列二次规划法(SQP)获得正交车铣切削用量的最佳选择。     

自适应模糊RBF神经网络的多智能体机器人强化学习

多机器人环境中的学习,由于机器人所处的环境是连续状态,连续动作,而且包含多个机器人,因此学习空间巨大,直接应用Q学习算法难以获得满意的结果。文章研究中针对多智能体机器人系统的学习问题,提出自适应模糊RBF神经网络强化学习算法,网络本身具有模糊推理能力、较强的函数逼近能力以及泛化能力,因此,实现了人类专家知识与机器学习方法的结合,减少学习问题的复杂度;实现连续状态空间与动作空间的策略学习。     

浅谈风险企业的融资渠道

但是正是由于风险投资行业高收益、高风险的特点，决定了资本将在风险企业的发展中发挥重要作用     

NJ型Φ1200mm氨合成系统工艺流程改造小结

介绍了合成氨系统由塔后流程改为塔前流程的情况。通过流程改造，降低了系统阻力和入塔氨含量；新增透平循环机减少了振动，降低了装置能耗，实现了扩产的目的。     

遗传算法在自主移动机器人局部路径规划中的应用

针对自主移动机器人的导航,为便于路径的规划,使用了遗传算法的轨迹规划策略实现实时动态避障,移动机器人和障碍物的位置和方向可由视觉系统检测。着重于应用的编码技术和选择适应度函数来加速遗传算法的执行以便用于实时控制,所提出的算法的效率由实验验证。     

基于增益调度表中间件的网络控制时延补偿

介绍了一种基于增益调度表中间件的网络控制系统时延补偿方案。该方案根据当前网络时延和阻塞等状况,通过使用增益调度器来适时地修改现有的控制器的输出,使得现有的控制器能够适应于不同网络状况下的网络控制系统,从而达到时延补偿的目的。