基于Modelica/Dymola的传动丝杠多领域建模与仿真

机电系统的开发需要多领域建模与仿真技术的支持,面向对象物理建模语言Modelica正是为解决复杂物理系统建模与仿真而提出的,而Dymola仿真平台完全支持Modelica语言,使得仿真更加容易实现.传动丝杠系统是一种典型的机电系统,采用Modelica语言对其进行了建模,并在Dymola上进行仿真.仿真结果表明,传动丝杠的伺服系统动态响应性能效果良好,并通过实验验证了仿真的有效性.Modelica/Dymola很好的将机械、电气和控制结合在一起,实现它们之间的无缝连接,而且建模更加形象.     

基于网络通信和RFID技术集成的数控原型系统研究

设计了基于网络通信技术和射频识别(RFID)技术的数控系统.通过Socket套接字实现各射频读写系统之间的信息通信,网络通信实现各射频终端的信息共享;通过Boost库中的Regex类实现正则表达式对NC代码的分析和控制信息提取.定义了射频标签中的数据,从而实现系统通过标签自动调用NC代码文件进行加工控制以及远程控制各射频终端读写系统.     

基于深度Q网络的多起点多终点AGV路径规划EI北大核心

自动引导小车(AGV)在工厂中承担不同节点之间的物料运输工作,在考虑全局路径最优的情况下需要对AGV进行多起点多终点的路径规划。针对现有深度强化学习算法研究多考虑单起点达到单终点的路径规划情况,涉及多起点多终点的情况时泛化性能较差的问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的AGV全局路径规划求解模型。首先通过改进算法的输入的AGV状态和改进奖励函数的设置提升算法收敛的效率;再利用改变训练初始点位置的方式提升数据的丰富度和模型对环境的感知程度,并以此提升模型对不同起点单个终点环境下路径规划的泛化能力;最后在训练过程中插入不同终点下AGV的状态数据,以获得模型对多终点路径规划的能力。通过在不同规模环境下的仿真与A^(*)算法和快速扩展随机树算法的对比实验和模型的扩展性实验,验证了该方法在多终点情况下的路径规划能力。