水切割机器人工艺参数优化与路径规划方法研究与实现

发布时间：2017-10-21 05:31

  本文关键词：水切割机器人工艺参数优化与路径规划方法研究与实现

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【摘要】：本课题以江苏省科技成果转化项目《柔性超高压水切割系统研发及产业化》为背景,研究并开发以汽车内饰件为切割对象的水切割机器人离线编程及作业规划系统。本文深入分析了水切割机器人离线编程系统的总体结构和相关技术,根据实际需求开发了切割质量预测和工艺参数优化、过渡路径规划、全局路径规划等模块。以VC++作为软件开发工具,借助SolidWorks三维图形软件与OpenGL技术的结合实现图形显示,完成用户交互。针对切割质量预测和工艺参数优化问题,首先给出了粗糙度预测模型的建立方案。在充分研究3层神经网络原理的基础上,增加隐含层,形成4层的人工神经网络模型以提高切割质量的预测精度。然后利用训练样本训练获得工件切割工艺参数(进给速度、射流压力、靶距、磨料粒度和磨料流量)与切割质量(切面粗糙度)的关系模型,接着通过检验样本验证模型的预测效果。基于预测模型,分别采用梯度法和模拟退火算法实现给定切割粗糙度下的进给速度优化,获取期望工件切割质量指标和其他约束条件下的最优切割速度。针对过渡路径规划问题,给出了3种过渡路径规划方案：1)三维网格化水切割机器人规划空间,标记障碍物区域和自由空间区域,利用A*算法实现无碰过渡路径规划；2)提取工件上表面信息,自动生成采样空间,采用改进RRT*算法实现无碰过渡路径规划；3)基于改进RRT*算法,借鉴双向RRT算法思想,研究并实现双向RRT*(Bi-RRT*)算法进行过渡路径规划,进一步提升规划速度。最后,选取算法运行时间和路径长度为指标进行仿真实验,对比分析三种方案的规划效率。实验结果表明,Bi-RRT*算法的规划效率是最优的。针对以往路径规划中以直线代替过渡路径进行切割序列优化造成排序结果不准确的问题,将Bi-RRT*算法融合到基于遗传算法的切割轮廓排序算法中,实现在切割轮廓序列优化的同时进行过渡路径的规划。根据水切割规划作业特点,设计相应的多双向树连接算法,实现多双向树的连接,在此基础上,进行连接路径的二次优化,充分利用已有“树”资源,减少Bi-RRT*算法的采样次数和树的生成时间；设计并实现过渡路径库,使相同的相邻切割轮廓之间的过渡路径不必重复规划,降低路径规划耗时,提高规划效率。最后通过仿真实验验证上述方法的有效性。最后,完成了切割质量预测和工艺参数优化、水切割机器人作业规划等相关软件的开发,对软件进行测试,验证软件的正确性和合理性,并实现与通用平台集成和整体软件的功能测试。
【关键词】：水切割机器人 切割质量预测 工艺参数优化 过渡路径规划 作业规划
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 课题研究背景与意义11-13
• 1.2 国内外研究现状13-17
• 1.2.1 切割质量建模和工艺参数优化研究现状13-15
• 1.2.2 路径规划研究现状15-17
• 1.3 本论文的主要工作17-18
• 1.4 论文组织结构18-21
• 第二章 水切割机器人作业规划系统总体需求21-33
• 2.1 水切割机器人工作单元与软件开发需求21-22
• 2.2 水切割机器人作业规划系统体系结构设计22-24
• 2.3 水切割机器人离线自动编程系统的改进设计24-29
• 2.3.1 水切割机器人离线自动编程系统的集成24-26
• 2.3.2 水切割机器人离线自动编程系统的改进26-29
• 2.4 软件系统开发环境与方法29-31
• 2.5 本章小结31-33
• 第三章 水切割工艺参数建模与优化33-51
• 3.1 问题描述33-34
• 3.2 水切割工艺参数建模与优化的总体方案34-35
• 3.3 多层ANN模型结构35-36
• 3.4 多层ANN模型的学习算法36-41
• 3.4.1 标准BP算法的原理36-39
• 3.4.2 交叉熵代价函数的引入39-41
• 3.5 多层ANN模型的实现41-43
• 3.6 基于多层ANN算法的切割质量预测模型的验证43-47
• 3.7 水切割工艺参数优化47-50
• 3.7.1 目标函数和约束条件47
• 3.7.2 优化算法47-49
• 3.7.3 工艺参数优化的验证49-50
• 3.8 本章小结50-51
• 第四章 过渡路径规划方法的研究与实现51-73
• 4.1 水切割机器人作业空间栅格化建模51-59
• 4.1.1 工件的立体栅格化51-58
• 4.1.2 作业空间三维网格化建模58-59
• 4.2 基于A~*算法的过渡路径规划59-61
• 4.2.1 A~*算法的原理59
• 4.2.2 基于A~*算法的过渡路径规划流程59-61
• 4.3 基于RRT~*算法的过渡路径规划61-63
• 4.4 改进RRT~*算法及其实现63-67
• 4.4.1 基于AABB包围盒的采样空间生成策略63-64
• 4.4.2 引力函数的引入64-65
• 4.4.3 算法的执行流程65-67
• 4.5 Bi-RRT~*算法及其实现67-68
• 4.6 路径修正器的设计68-69
• 4.7 过渡路径规划算法的仿真实验与比较分析69-72
• 4.7.1 仿真实验软硬件平台与规划区域选择69
• 4.7.2 过渡路径规划算法的执行效果69-70
• 4.7.3 标准RRT~*算法和改进RRT~*算法的性能比较70-71
• 4.7.4 A~*算法、改进RRT~*算法以及Bi-RRT~*算法性能比较71-72
• 4.8 本章小结72-73
• 第五章 水切割机器人全局路径规划方法的研究与实现73-91
• 5.1 水切割路径规划总体方案73
• 5.2 切割轮廓排序问题分析与建模73-75
• 5.3 基于改进GA算法的切割轮廓排序75-76
• 5.4 切割轮廓排序与过渡路径融合方法研究与实现76-84
• 5.4.1 基于多双向快速扩展随机树的过渡路径规划77-80
• 5.4.2 过渡路径库的设计80-83
• 5.4.3 切割轮廓排序与过渡路径规划融合方法的实现83-84
• 5.5 面向水切割应用的全局路径规划仿真实验与效果分析84-89
• 5.5.1 实验对象84-85
• 5.5.2 实验平台85
• 5.5.3 实验步骤85-88
• 5.5.4 实验结果88-89
• 5.6 本章小结89-91
• 第六章 总结与展望91-93
• 致谢93-95
• 参考文献95-99
• 作者在攻读硕士期间发表的论文99

【参考文献】

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本文编号：1071578