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题名基于时间-冲击-能耗最优的机械臂打磨轨迹优化
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作者
郭北涛
金福鑫
刘瀚齐
刘磊
张丽秀
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机构
沈阳化工大学机械与动力工程学院
沈阳建筑大学交通与机械工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第5期183-188,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51375317)
沈阳市科技计划项目(F16-228-6-00)。
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文摘
针对机械臂在打磨作业中工作效率过低、能耗过大和因冲击过大导致关节振动影响打磨质量问题,提出了一种机械臂综合指标最优的打磨轨迹规划方法。采用5次非均匀B样条曲线来构造机械臂的运动轨迹模型,以串联机械臂运行时间、脉动冲击和总能耗为目标函数建立约束模型,通过改进的多目标粒子群算法进行优化设计并获得Pareto最优前沿,最后使用归一加权目标函数获取最优解,选择ER8-720型串联机械臂作为仿真对象。结果表明,5次非均匀B样条曲线能够很好地构建平滑稳定的打磨轨迹,改进的多目标粒子群优化算法能够实现时间-冲击-能耗的多目标优化,运行效率提高了约13%,冲击降低22.7%,能耗降低37.1%,并且优化效果优于MOPSO和NSGA-Ⅱ算法,为后续打磨轨迹研究提高了新的思路。
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关键词
打磨轨迹规划
多目标优化
多目标粒子群算法
5次非均匀B样条曲线
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Keywords
grinding trajectory planning
multi-objective optimization
multi-objective particle swarm optimization
5th-order inhomogeneous B-spline curve
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名基于非刚性点云配准的运动鞋鞋帮打磨轨迹提取
被引量：4
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作者
柯宇
陈玉洁
张豪
邢礼源
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机构
东华大学机械工程学院
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出处
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第2期92-98,共7页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1308800)。
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文摘
为了解决冷黏运动鞋自动化生产过程中鞋帮打磨轨迹难以提取的问题,提出一种利用非刚性点云配准算法提取轨迹的方法。搭建三维视觉平台分别获取鞋底侧墙与鞋帮点云,基于高斯混合模型,结合运动相干性和先验分布构建了鞋底与鞋帮点云配准概率的联合概率密度分布,并采用变分贝叶斯推断计算出最佳配准参数,进而实现两种点云间的精确配准。对配准后的点云提取边缘轨迹并聚类分割,提取的边缘轨迹即为鞋帮打磨轨迹。研究证明,该方法可有效提取运动鞋的鞋帮打磨轨迹曲线,相比依靠离线采样点提取打磨轨迹的传统方法,可大幅缩减轨迹的获取时间且精度良好。
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关键词
运动鞋
鞋帮
打磨轨迹
非刚性点云配准
贝叶斯相干点漂移
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Keywords
athletic shoes
upper
grinding track
non-rigid point cloud registration
Bayesian formulation of coherent point drift
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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