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针对传统K-means算法对初始点敏感的问题,采用数论中的佳点集理论结合Leader方法对K-means聚类算法加以改进,启发式地生成样本初始中心。根据两者不同的结合方式,所提算法分别称为KLG和KGL。佳点集理论能够产生比随机选取点更好的点,Leader方法则能反映数据对象本身的分布特性。结合佳点集理论和Leader方法各自的优点,能获得优化的初始中心。在UCI数据集上的实验表明,KLG算法和KGL算法所得到的结果均好于传统的和其他一些初始化的K-means算法。 相似文献
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采用棕刚玉砂纸在钢轨试样表面处理得到不同角度打磨磨痕,利用MMS-2A轮轨摩擦磨损试验机研究了水介质下不同角度打磨磨痕对钢轨疲劳裂纹扩展的影响。结果表明:水介质条件下打磨磨痕与运行方向夹角在0°~45°范围内时,钢轨表面粗糙度略高,高于夹角为70°、90°打磨磨痕区域表面粗糙度;相比没有打磨磨痕的光滑区域,0°~45°打磨磨痕将加速钢轨接触疲劳裂纹的扩展,20°磨痕区域的裂纹扩展尤为严重,出现了许多分支裂纹;而70°、90°的打磨磨痕一定程度上会减缓疲劳裂纹的生长,90°打磨磨痕区域基本只存在表层裂纹;打磨磨痕角度由0°向90°增大时,裂纹扩展深度先变大后变小,而裂纹扩展角度呈现出逐渐减小的趋势。 相似文献
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针对如何快速且准确地获取模具内部完整三维点云数据的问题,提出一种机械臂与三维视觉设备结合的三维点云拼接算法。在初拼接阶段,采用手眼标定方式获取手眼矩阵,并将各幅点云转换到机器人基坐标系,完成初步拼接,得到良好的配准初始位置。在此基础上,提出改进的迭代最近点(ICP)算法,通过结合内部形体描述子(ISS)特征获得关键点,并用随机一致性算法剔除错误匹配点,在点的匹配过程中采用点到面的方式进行匹配,最终得到完整的拼接点云。实验结果表明,所提算法在与ICP算法及其他改进的ICP算法的配准性能对比中具有良好的稳健性,算法耗时及配准误差明显下降,完整的拼接点云误差为0.12 mm,具有较高的工程实践价值。 相似文献
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针对机器人力控磨抛系统在作业时与不确定环境接触的接触力控制问题,提出了一种基于Q-Learning的变阻抗控制算法。首先,根据获取的系统输入检查Q函数的迭代评估控制策略并沿Q函数的梯度更新参数集至收敛,获得近似Q函数;然后,对近似Q函数求导得到最佳的阻尼系数;最后,通过阻抗控制调整力控打磨平台,从而对接触力进行实时准确控制。仿真实验表明,基于Q-Learning的变阻抗控制算法具有响应速度快、超调量低和稳定性好等特点,此外对于环境变化能快速调整适应并对期望接触力进行准确跟踪,可以有效提高机器人力控磨抛系统的接触力控制性能。 相似文献
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随着机器人技术的发展,关节型工业机器人凭借效率高、精度高及良好的环境适应性与工作稳定性优点而被广泛地应用于自动化工业之中。轨迹规划是提升工业机器人作业质量的有效途径。为全面了解现有轨迹规划研究方法,对各领域轨迹规划及优化研究进展进行全面综述。首先,简述了轨迹规划的流程并根据各种轨迹规划的原理进行分类,介绍了一般轨迹规划中多项式插值法和B样条插值法的研究现状;然后,针对能量、时间及冲击等不同因素的优化研究进行详细的归纳,并指出现有轨迹寻优算法的具体思路;最后,结合实际明确动态避障、强化学习下的轨迹规划、轨迹误差补偿与预测及多机器人协作轨迹规划将是今后的研究重点。 相似文献
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在赫兹模拟准则前提下,使用轮轨模拟试验机研究不同轴重下PD3淬火钢轨在重载和轻载工况下的滚动摩擦磨损性能。利用韦氏硬度仪、光学显微镜、SEM等分析试样试验后的硬度变化、塑性变形以及微观组织损伤等。试验结果表明:随着轴重的增加,试样磨损量大幅度增加,材料表面塑性变形更严重;试验后试样表面硬度均显著提高,且重载工况下产生了塑性变形型波磨,波峰及波谷处的硬度均高于轻载工况;重载下试样所受应力较大,内部组织破坏严重,裂纹扩展以产生二次甚至多次裂纹为主要形式,其中贯穿到表面的裂纹最终导致表面材料剥离掉落,而轻载下裂纹规整且多数以一根主裂纹形式沿着塑性变形流动方向扩展。轻载和重载下试样损伤形式均主要为滚动接触疲劳。 相似文献
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列车在加速和减速过程中车轮将承受纵向力的作用,随着纵向力的增加,车轮的损伤也随之加重,其中车轮的磨损成了迫切需要研究的课题。通过磁粉制动器在JD 1轮轨模拟试验机上设定不同的纵向力,研究其对车轮磨损特性的影响。结果表明,车轮试件的磨损量随着轮轨间纵向力的增大而增大;同时磨痕表面伴随着明显的氧化,且随着纵向力的增加,试件磨痕的氧元素含量有增加的趋势;磨痕的表面裂纹数量随着纵向力的增大而增多,但表面裂纹的长度却随之减小。试件在试验过程产生的磨屑均为片层状,其形状大小与试验条件无关,这种片层状的磨屑表明试件磨痕表面的材料损失主要以层离磨损为主。 相似文献
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