多臂机旋转变速机构凸轮廓线建模与重构

发布时间：2021-10-05 02:37

　　为提高旋转式多臂机的运动可靠性,对其旋转变速机构凸轮廓线进行建模求解,并运用粒子群算法进行凸轮廓线重构。首先,研究了旋转变速机构凸轮廓线数学模型构建方法,确定综框运动特性的多项式表达;其次,建立求解旋转变速机构凸轮廓线数学模型,获得基于综框运动特性的凸轮廓线,并建立多臂机提综机构数字样机,进行验证分析;最后,运用粒子群算法进行凸轮廓线重构方法研究,依据所构建的凸轮廓线逆向分析系统重构凸轮廓线。结果表明:提出的旋转变速机构凸轮廓线的数学求解方法,可基于粒子群算法进行凸轮廓线重构,显著提高凸轮廓线中心对称度。 

【文章来源】：纺织学报. 2020,41(05)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

逆向求解获得凸轮廓线

针对凸轮廓线优化问题，粒子群算法[22-23]数学描述为:在由N个粒子组成的三维搜索空间中，第i个粒子的位置可表示为:xi=(xia,xib,xic)，运动搜索到的最优位置是Pi=(pia,pib,pic),xi(t)为第i个粒子在t时刻的位置，粒子速度vi=(via,vib,vic),vi(t)为第i个粒子在t时刻的速度，群体中全部粒子迄今搜索到的最优位置为pg=(pga,pgb,pgc)，对于每一次迭代，其第d维按以下方程进化:式中:t为当前时刻;cp,cg为学习因子，为非负常数，用来调节粒子飞行的步长;r1和r2为属于[0,1]的随机数。

利用粒子群算法对凸轮廓线进行重构求解，并用编程工具对以上数学模型编程计算，取粒子群的规模为100[24]，设定最大迭代次数为5 000，依据经验值范围[18-20]和粒子收敛速度试算后，确定学习因子cp=0.05和cg=0.1。当迭代次数超过1 800次后，最优解停滞不动，获得粒子收敛的群体行为在图7中示出。图7中黑色粒子为最优粒子，示出了粒子初始分布情况、粒子经500次、1 000次和5 000次迭代后收敛情况。可以看到粒子收敛情况较好，同时得出修正系数与目标函数结果如表2所示。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3418830