版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、機(jī)械手軌跡規(guī)劃是機(jī)器人學(xué)領(lǐng)域一個很重要的分支和研究的熱點,機(jī)械手軌跡規(guī)劃的研究亦就是對軌跡規(guī)劃算法的研究。
本文以人工蜂群算法作為算法指導(dǎo)思想,針對DM-P600機(jī)械手展開了對機(jī)械手軌跡規(guī)劃問題的研究。為了優(yōu)化工業(yè)機(jī)器人運動性能,本文首先在分析串聯(lián)工業(yè)機(jī)器人的工作特性的基礎(chǔ)上,考慮機(jī)械手各關(guān)節(jié)的速度、加速度和二階加速度等約束條件,采用二次函數(shù)與余弦函數(shù)的組合構(gòu)成軌跡規(guī)劃擬合曲線的方法,并引入懲罰函數(shù)作為加權(quán)系數(shù),將機(jī)械手在運動
2、過程中的總時間作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)。
人工蜂群算法是一種模擬蜜蜂群體尋找優(yōu)良蜜源的仿生智能計算方法,雖然該算法還沒有成為新的研究熱點,但已成為仿生智能算法領(lǐng)域的一朵奇葩。它已在很多解決優(yōu)化問題上顯露出它的優(yōu)越性,但還很少應(yīng)用在機(jī)械手軌跡規(guī)劃研究中。因此,在次基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于人工蜂群算法優(yōu)化策略的時間最優(yōu)算法(TOABC)。
研究表明:通過與改進(jìn)后的遺傳算法作比較,在保證速度、加速度及二階加速度等約束的前提下,
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于人工蜂群算法的產(chǎn)品裝配規(guī)劃研究.pdf
- 基于人工蜂群算法的復(fù)雜場景路徑規(guī)劃研究.pdf
- 基于人工蜂群算法的分類算法研究.pdf
- 基于人工蜂群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃.pdf
- 基于人工蜂群算法的云計算.pdf
- 基于改進(jìn)人工蜂群算法的輸電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃研究.pdf
- 基于改進(jìn)人工蜂群算法的聚類研究
- 基于改進(jìn)人工蜂群算法的聚類研究.pdf
- 基于人工蜂群算法的大壩安全監(jiān)測.pdf
- 基于人工蜂群算法的約束優(yōu)化問題研究.pdf
- 基于人工蜂群算法的云任務(wù)調(diào)度研究.pdf
- 人工蜂群算法的研究與改進(jìn).pdf
- 混合人工蜂群算法的改進(jìn)研究.pdf
- 人工蜂群算法的研究與應(yīng)用.pdf
- 基于人工蜂群算法的自動制圖綜合研究.pdf
- 基于反饋的多目標(biāo)人工蜂群算法研究.pdf
- 基于人工蜂群算法的泵站運行優(yōu)化研究.pdf
- 人工蜂群算法的研究及應(yīng)用.pdf
- 人工蜂群算法及其應(yīng)用的研究.pdf
- 人工蜂群算法的研究及其應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論