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Machining Path Optimization of 3C Locking Robots Using Adaptive Ant Colony OptimizationOptimización de la trayectoria de mecanizado de robots de bloqueo 3C mediante optimización adaptativa de colonias de hormigas

Resumen

La suavidad del movimiento del robot de bloqueo 3C afecta directamente al rendimiento del mecanizado. Mejorar la suavidad del movimiento puede optimizar la trayectoria del movimiento y reducir el tiempo de procesamiento. En este artículo, se construye un nuevo modelo de optimización de la trayectoria de mecanizado que incluye la suavidad del movimiento mediante la utilización del límite de coordenadas de velocidad y aceleración después de evaluar la suavidad del movimiento de mecanizado del robot de bloqueo 3C. En segundo lugar, basándose en la creación de un algoritmo de función adaptativa de colonia de hormigas, se resuelve el modelo de optimización del robot de bloqueo 3C en la situación de posición fija del agujero del perno y posición flotante del agujero del perno. Por último, el enfoque propuesto recopila y analiza una gran cantidad de datos para permitir que los robots tomen decisiones sobre la marcha en medio de la producción, incluso cuando se enfrentan a circunstancias inesperadas. En el entorno distribuido de Spark, utilizamos la técnica convencional de agrupamiento K para mejorar la salida final utilizando medios de agrupamiento. Los resultados muestran que la optimización de la trayectoria de mecanizado del agujero fijo considerando la suavidad del movimiento mejora la suavidad pero extiende la trayectoria de mecanizado; la optimización de la trayectoria de mecanizado cooperativo de múltiples regiones de agujeros de perno flotantes puede mejorar significativamente la suavidad del movimiento y reducir efectivamente la longitud de la trayectoria. Los resultados de la investigación proporcionan apoyo teórico y orientación de diseño para los diseñadores.

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