【摘 要】
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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0.0633 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,
【机 构】
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武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,武汉 430081;武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室,武汉 430081
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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0.0633 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.
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