Para mejorar la precisión de la posición y la trayectoria de un brazo robótico 6R, se propone un algoritmo de solución inversa del brazo robótico basado en la red RBF MQACA- (colonia de hormigas cuántica mejorada). Este algoritmo establece el modelo de predicción a través de la red neuronal y utiliza el algoritmo de colonia de hormigas cuánticas para optimizar el peso de salida. Para solucionar el problema de que el algoritmo de colonia de hormigas cuánticas tiene baja precisión de convergencia y es fácil caer en la solución óptima local en el algoritmo de solución inversa del brazo robótico multifreedom, se adoptan medidas mejoradas como la optimización local 2-opt y el límite y variación máximo mínimo de feromonas. Al comparar los resultados de simulación del brazo robótico 6R y los resultados de simulación basados en ACA, QACA y redes neuronales RBF en la posición y trayectoria de movimiento del punto espacial, las ventajas en precisión son evidentes. Esto demuestra la viabilidad y efectividad del esquema.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículos:
Mejora de las mediciones del campo magnético terrestre mediante correcciones numéricas de las derivas térmicas y las perturbaciones de origen humano
Artículos:
Efecto del oxígeno y la solubilidad del iniciador en la polimerización admicelar de estireno sobre superficies de sílice
Artículos:
Utilizando técnicas de lógica difusa para métricas de pruebas de software basadas en afirmaciones.
Artículos:
Optimización de la producción de proteasa ácida por I1 en peptona de camarón utilizando un diseño experimental estadístico.
Artículos:
Preparación de polímeros biodegradables porosos y sus nanocompuestos mediante espumado con CO2 supercrítico para ingeniería de tejidos
Artículos:
La curva S como herramienta para la planeación y control de procesos de construcción: casos de estudio
Artículos:
Investigación sobre control de costos de proyectos de construcción con base en la teoría de construcción sin pérdidas y BIM : caso práctico
Artículos:
Agua subterránea : el recurso oculto
Artículos:
Modelo de aceptación de las tecnologías basadas en la inteligencia artificial (IA) en las empresas de construcción: Aplicación del Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM) en combinación con el Marco Tecnología-Organización-Entorno (TOE)