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基于改进粒子群算法的取件机械手轨迹综合优化设计

来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2018年第11期

论文作者:黄裘俊 张凯 宋锦春 于忠亮

文章页码:1636 - 1641

关键词:取件机械手;平面四杆机构;结构优化;轨迹综合;粒子群算法;

摘    要:为优化取件机械手进入模具时的运动轨迹,提出了二次拉格朗日插值粒子群算法(QLIPSO),此算法引入了二次拉格朗日插值局部搜索的方法,能够扩大搜索空间,避免局部收敛发生早熟,有效提高收敛精度.对比研究了典型粒子群算法(PSO)和几种改进型粒子群算法对取件机械手结构优化的设计效果.数值实验表明,QLIPSO算法具有最快的收敛速度,并且能够获得更好的优化结果.经该方法优化设计后,机械手在进入模具阶段的运动轨迹,与未优化前相比,直线度误差减少了98. 06%,说明该方法能够有效优化取件机械手,获得更精确的运动轨迹.

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基于改进粒子群算法的取件机械手轨迹综合优化设计

黄裘俊1,张凯2,宋锦春1,于忠亮1

1. 东北大学机械工程与自动化学院2. 沈阳化工大学装备可靠性研究所

摘 要:为优化取件机械手进入模具时的运动轨迹,提出了二次拉格朗日插值粒子群算法(QLIPSO),此算法引入了二次拉格朗日插值局部搜索的方法,能够扩大搜索空间,避免局部收敛发生早熟,有效提高收敛精度.对比研究了典型粒子群算法(PSO)和几种改进型粒子群算法对取件机械手结构优化的设计效果.数值实验表明,QLIPSO算法具有最快的收敛速度,并且能够获得更好的优化结果.经该方法优化设计后,机械手在进入模具阶段的运动轨迹,与未优化前相比,直线度误差减少了98. 06%,说明该方法能够有效优化取件机械手,获得更精确的运动轨迹.

关键词:取件机械手;平面四杆机构;结构优化;轨迹综合;粒子群算法;

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