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基于IMOGWO算法的机械臂多目标轨迹规划
被引量：
1
1
作者
田国富
张毅
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第9期15-19,24,共6页
为了在提高串联机械臂工作效率的同时保证运行轨迹良好的节能性、平稳性及灵活性,设计新的多目标轨迹优化方法。采用高次NURBS(non-uniform rational B-Spline,NURBS)曲线插值方法,构造机械臂高阶连续、首尾运动参数均可指定且具有局部...
为了在提高串联机械臂工作效率的同时保证运行轨迹良好的节能性、平稳性及灵活性,设计新的多目标轨迹优化方法。采用高次NURBS(non-uniform rational B-Spline,NURBS)曲线插值方法,构造机械臂高阶连续、首尾运动参数均可指定且具有局部修改特性的关节轨迹,保证了机械臂的运动性能。采用改进多目标灰狼算法(improved multi-objective grey wolf optimizer,IMOGWO)对机械臂轨迹进行优化,得到Pareto最优解集,该算法采用SIN混沌初始种群、非线性收敛因子、个体维度位置学习及领导者广义反向学习变异,并通过不可行度来处理多物理约束条件。在六自由度串联机械臂上的仿真实验结果表明,采用高次NURBS曲线规划方法可得到高阶连续的分段可调轨迹,采用IMOGWO算法可对NURBS曲线实现有效的多目标寻优,得到较为理想的Pareto分布,为用户提供多样化选择方案。
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关键词
机械臂
轨迹规划
多目标优化
NURBS
mogwo算法
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职称材料
基于MOGWO的45#钢表面激光抛光工艺参数多目标优化
2
作者
梁强
徐永航
+2 位作者
李永亮
王敬
杜彦斌
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期173-182,共10页
目的提高45#钢表面激光抛光后的成形质量,提出一种激光抛光工艺参数多目标优化方法。方法构建基于功率、扫描速度、搭接距离的三因素三水平激光抛光试验,并分别应用粗糙度测量仪、显微硬度计和超景深三维显微镜测试抛光层的粗糙度、显...
目的提高45#钢表面激光抛光后的成形质量,提出一种激光抛光工艺参数多目标优化方法。方法构建基于功率、扫描速度、搭接距离的三因素三水平激光抛光试验,并分别应用粗糙度测量仪、显微硬度计和超景深三维显微镜测试抛光层的粗糙度、显微硬度和抛光层深度。基于试验数据,分别应用指数模型和二阶响应面模型构建抛光工艺参数与表面粗糙度、显微硬度、抛光深度的回归预测模型,并对2种模型的预测精度进行对比分析。采用多目标灰狼优化算法(MOGWO)结合优劣解距离法(TOPSIS)-CRITIC综合评价决策体系对抛光工艺参数进行寻优和多属性决策。结果二阶响应面模型具有更高的预测精度,能够更好地反映激光抛光工艺参数与各响应目标之间的映射关系。当功率为113W、扫描速度为3m/min、搭接距离为0.13 mm时,粗糙度值Ra从11.563μm降至5.713μm,降幅为50.59%,显微硬度从185.9HV0.5升至364.7HV0.5,升幅为96.18%,此时的抛光深度为0.051 mm,最大相对误差为7.84%。结论此方法可以为其他金属材料表面激光抛光质量预测模型的构建及工艺参数寻优提供借鉴。
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关键词
激光抛光
二阶响应面模型
mogwo算法
TOPSIS-CRITIC
多目标优化
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职称材料
基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法
被引量：
16
3
作者
邢怀玺
吴华
+1 位作者
陈游
张翔
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1990-1998,共9页
依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函...
依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法(MOGWO)求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法(GWO)探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。
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关键词
干扰资源决策
多目标灰狼
算法
(
mogwo
)
多目标优化
最小化战损
干扰效能
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职称材料
题名
基于IMOGWO算法的机械臂多目标轨迹规划
被引量：
1
1
作者
田国富
张毅
机构
沈阳工业大学机械工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第9期15-19,24,共6页
基金
辽宁省教育厅项目(LFGD2020006)。
文摘
为了在提高串联机械臂工作效率的同时保证运行轨迹良好的节能性、平稳性及灵活性,设计新的多目标轨迹优化方法。采用高次NURBS(non-uniform rational B-Spline,NURBS)曲线插值方法,构造机械臂高阶连续、首尾运动参数均可指定且具有局部修改特性的关节轨迹,保证了机械臂的运动性能。采用改进多目标灰狼算法(improved multi-objective grey wolf optimizer,IMOGWO)对机械臂轨迹进行优化,得到Pareto最优解集,该算法采用SIN混沌初始种群、非线性收敛因子、个体维度位置学习及领导者广义反向学习变异,并通过不可行度来处理多物理约束条件。在六自由度串联机械臂上的仿真实验结果表明,采用高次NURBS曲线规划方法可得到高阶连续的分段可调轨迹,采用IMOGWO算法可对NURBS曲线实现有效的多目标寻优,得到较为理想的Pareto分布,为用户提供多样化选择方案。
关键词
机械臂
轨迹规划
多目标优化
NURBS
mogwo算法
Keywords
mechanical arm
trajectory planning
multi-objective optimization
NURBS
mogwo
algorithm
分类号
TH112 [机械工程—机械设计及理论]
TG502 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于MOGWO的45#钢表面激光抛光工艺参数多目标优化
2
作者
梁强
徐永航
李永亮
王敬
杜彦斌
机构
重庆工商大学机械工程学院
重庆工商大学智能装备绿色设计与制造重庆市重点实验室
出处
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期173-182,共10页
基金
重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2022NSCQ-MSX0473)
重庆市高校创新研究群体资助项目(CXQT21024)
+1 种基金
制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室开放课题(KFJJ2019078)
重庆工商大学研究生创新型科研资助项目(YJSCXX2023-211-54)。
文摘
目的提高45#钢表面激光抛光后的成形质量,提出一种激光抛光工艺参数多目标优化方法。方法构建基于功率、扫描速度、搭接距离的三因素三水平激光抛光试验,并分别应用粗糙度测量仪、显微硬度计和超景深三维显微镜测试抛光层的粗糙度、显微硬度和抛光层深度。基于试验数据,分别应用指数模型和二阶响应面模型构建抛光工艺参数与表面粗糙度、显微硬度、抛光深度的回归预测模型,并对2种模型的预测精度进行对比分析。采用多目标灰狼优化算法(MOGWO)结合优劣解距离法(TOPSIS)-CRITIC综合评价决策体系对抛光工艺参数进行寻优和多属性决策。结果二阶响应面模型具有更高的预测精度,能够更好地反映激光抛光工艺参数与各响应目标之间的映射关系。当功率为113W、扫描速度为3m/min、搭接距离为0.13 mm时,粗糙度值Ra从11.563μm降至5.713μm,降幅为50.59%,显微硬度从185.9HV0.5升至364.7HV0.5,升幅为96.18%,此时的抛光深度为0.051 mm,最大相对误差为7.84%。结论此方法可以为其他金属材料表面激光抛光质量预测模型的构建及工艺参数寻优提供借鉴。
关键词
激光抛光
二阶响应面模型
mogwo算法
TOPSIS-CRITIC
多目标优化
Keywords
laser polishing
second-order response surface model
mogwo
algorithm
TOPSIS-CRITIC
multi-objective optimization
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
TG356.28 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法
被引量：
16
3
作者
邢怀玺
吴华
陈游
张翔
机构
空军工程大学航空工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1990-1998,共9页
文摘
依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法(MOGWO)求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法(GWO)探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。
关键词
干扰资源决策
多目标灰狼
算法
(
mogwo
)
多目标优化
最小化战损
干扰效能
Keywords
jamming resource
Multi-Objective Grey Wolf Optimizer(
mogwo
)
multi-objective optimization
minimizing the battle loss
jamming efficiency
分类号
TN974 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IMOGWO算法的机械臂多目标轨迹规划
田国富
张毅
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024
1
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下载PDF
职称材料
2
基于MOGWO的45#钢表面激光抛光工艺参数多目标优化
梁强
徐永航
李永亮
王敬
杜彦斌
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法
邢怀玺
吴华
陈游
张翔
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
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