基于粒子群算法的装配公差组合优化

现有装配公差设计方法分别考虑各特征参数对装配误差的影响,忽视了特征参数间的耦合关系,需对各特征参数进行联合优化。为此,以手术机器人为例,基于每种特征参数,分析小位移旋量平动和转动矢量边界约束,提出雅克比旋量最值模型,并基于此建立装配末端累积误差优化模型。设计改进粒子群算法,引入交叉和变异算子促进粒子间信息共享;设置罚函数动态调整交叉和变异概率;引入反向学习策略更新机制,深挖参数之间的关联性。实验结果显示,求解30次末端误差均为0.063 3 mm,算法运行时间在1 s以内,证明了所提出算法具有较好的收敛性,比常规蒙特卡洛法运算更快、所求解更优。