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从实用的角度分析了焊接工件的定位问题,提出了在机器人焊接条件下,基于模拟退火算法的工件位置标定算法。标定时,不需要增加其它的辅助设备,利用机器人示教功能获得少数参考点(大于或等于3点)的坐标,然后用模拟退火算法求出从工件模型到实际工件的位置变换矩阵。算法是通用的且具有较高的精度,标定算法的计算误差小于0.02mm。示教误差对工件位置标定有一定的影响,但是,示教误差会在一定程度上互相抵消,使得工件位置标定误差较小,通常小于0.5mm,极端情况下,标定误差小于0.9mm,可以满足焊接工艺的要求。如果焊接工件的位置标定是在路径规划之前进行的,规划时用到的位姿数据是对应真实世界中的数据,则路径规划的结果可以直接用于下载到机器人控制柜运行。 相似文献
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Y-shaped structure was synthesized by ethanol catalytic combustion(ECC) technique on the copper plate substrate, without directly seeding catalyst into the flame. The as-grown Y-junction carbon nanofibres were investigated by transmission electron microscopy (TEM). The very common laboratory ethanol burner was used for synthesizing carbon nanofibres. Two kinds of the catalyst precursor, which are iron nitrate (Fe(NO3)3) and nickel nitrate (Ni(NO3)2), were respectively employed to assist the formation of Y-junction carbon nanofibres. TEM analysis confirm the formation of Y-junction in the coiled and noncoiled carbon nanofibres. The type of the catalyst is found to be crucial to grow different Y-junction carbon nanofibres. Different Y-shaped structure may possess different mechanical and electronic properties. These three-terminal nanofibres provide the nanoelectronics community with a novel material for the development of molecular-scale electronic devices. 相似文献