柔性臂空间机器人的一类运动学方程及轨迹规划

用柔性机械臂连杆末端的弹性变形以及变形角度来表示空间机器人柔性臂的弹性运动变量,克服了用无穷维振动模态变量来表示弹性变形给系统运动学建模带来的困难;基于广义雅可比矩阵的思想,建立了柔性臂空间机器人"双广义雅可比矩阵"形式的运动学模型,该运动学模型描述了柔性臂弹性变形对空间机器人的运动影响;以运动学方程为基础,设计了柔性臂空间机器人的惯性空间内连续轨迹规划算法。仿真表明,规划的机械臂关节运动规律可以补偿柔性连杆振动给机械臂末端位置带来的影响,使机械臂末端位置准确沿着期望的轨迹运动。     

飞机抢修性设计过程的模型研究

从系统工程的角度出发,对飞机抢修性设计的基本过程进行深入研究,建立了飞机抢修性设计过程的总体规划理论模型,即8D总体规划模型,并对模型内容进行了详细地分析。最后,以某战斗机飞行操纵系统操纵面的抢修性设计为例,简要说明了飞机抢修性设计的实现过程,为飞机抢修性设计活动的开展探索了一条新路。     

自由曲面构件的纤维铺放路径规划

针对复合材料纤维铺放工艺及其设备控制的特点,提出了复合材料构件CAE/CAM一体化纤维铺放路径优化设计方法。通过对构件模型的有限元分析,获得构件的内部应力分布,根据主应力的大小和方向合理规划出若干基准纤维铺放路径;提出了基于等距线、等分点原理的两种算法,对基准铺放路径进行均匀密化,实现整个构件曲面的纤维铺放路径规划;讨论了铺丝宽度和铺放精度的控制策略,并给出了铺放头压辊中心控制轨迹,以满足纤维铺放机械手的控制需求。     

基于改进遗传算法的多无人机路径规划

对多无人机在动态环境下的路径规划问题进行了分析与建模,模型将无人机区分为就绪、工作、返航、失控4种状态;考虑了机群工作效率和威胁区域的生存概率,提出一种基于改进遗传算法的多无人机的路径规划方法。方法设计了新的编码、解码方法和具有明确物理意义的适应度评价函数,以加快实时的运算速度和提高运算精度。通过计算机仿真表明方法具有良好的多无人机动态路径规划能力。     

多无人机协同路径规划研究综述

多无人机协同路径规划是多无人机协同控制的重要研究内容之一。首先介绍了多无人机协同路径规划的问题描述、数学模型和求解框架,然后总结出在路径规划中常见的几类环境表示方法,最后分别介绍了在多无人机协同路径规划中用到的几类路径规划算法。此外还提出了多无人机协同路径规划应关注的几个问题及可能的发展方向。     

开孔曲面自动铺放轨迹规划算法研究

为解决开孔曲面自动铺放轨迹规划问题,提出在前处理中将孔边界内外的曲面接合成完整曲面的方法,采用STL文件提取网格化曲面信息并重构开孔曲面拓扑,按照设定算法获得“连续”的铺放轨迹后,再按孔边对轨迹点进行信息整理得到后置处理所需的最终铺放轨迹点信息.研究了迭代法和投影法在轨迹线与孔边界交点的求取方法,综合比较2种算法的效率和精度后,发现投影法更适于开孔曲面的轨迹规划.根据上述算法,编写了基于VC++ 6.0平台的轨迹规划程序,以整体复合材料前机身为例进行算法验证,证明了提出的开孔曲面自动铺放轨迹规划算法的合理性和正确性.     

基于结构设计的自调节铺放轨迹规划算法

通过分析预浸带/纱在曲面上的铺放工艺性,提出以轨迹测地曲率作为铺放工艺性测度,构建一种基于结构设计的自调节轨迹规划算法,兼顾自动铺放中的铺放工艺性和结构设计要求.该算法是在满足结构设计的前提下,将预浸带/纱轨迹从结构设计所确定的方向按特定方式向测地线方向偏转,从而减小预浸带/纱的变形.本文以固定角度法作为结构设计准则、以最大容许偏转角法定义修正函数,以此为例阐述具体算法及实施过程.基于Visual C++平台,进行C++和SQL混合编程,以某型进气道为模型进行了算法仿真,并进行了进气道和锥壳的铺放试验.结果表明:容许偏转角的增大有助于缓解预浸带/纱的变形.     

基于网格化曲面的自适应自动铺放轨迹算法

 基于轨迹的可铺放性要求分析了铺放过程中预浸料产生畸变的原因及影响轨迹可铺放性的因素。根据测地线定义构造了一种基于网格化曲面的测地线新算法,具有高效率、高精度等特点;在此基础上综合考虑预浸料的可铺放性和构件强度分布要求,提出了具有曲面自适应功能的铺放轨迹算法,可根据预浸料带宽计算得到铺放轨迹容许的最大测地曲率,并将其运用于铺放轨迹设计,使轨迹能够保证预浸料良好可铺放性的同时又满足构件的强度分布要求。最后通过数据库SQL Server和VC++针对某型号S型进气道进行铺放轨迹设计,在CATIA中将计算获取的离散轨迹点拟合成曲线并进行了实际的铺放试验,验证了测地线生成算法和铺放轨迹生成算法的正确性和有效性。     

基于PSO算法的无人机地磁匹配航迹规划方法研究

结合地磁匹配的自身特征,设计了无人机地磁匹配航迹规划的总体方案;以PSO算法为解决工具,给出了地磁匹配航迹规划的实现方法,构造了PSO算法进行地磁匹配航迹规划的适应度函数,为下一步的算法实现奠定基础。     

基于改进蚁群算法的月面机器人的路径规划及虚拟仿真

针对月面机器人在复杂地形下的路径规划问题,提出了一种改进的蚁群算法。算法构建了栅格化地形图,基于人工势场法改进了蚁群算法的启发函数,加快了算法收敛速度;引入空间信息素划分方法,提高了蚁群在最短路径附近区域的搜索能力;实验证明,改进后的蚁群算法,路径规划成功率显著提高,收敛速度加快。在算法规划出月面机器人的最短路径后,采用虚拟仿真技术,基于unity3D构建虚拟月面环境和月球车,直观地展示了月面机器人在月面环境下的路径规划效果。