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基于多智能体强化学习的空间机械臂轨迹规划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某型六自由度(DOF)空间漂浮机械臂对运动目标捕捉场景,开展了基于深度强化学习的在线轨迹规划方法研究。首先给出了机械臂DH (Denavit-Hartenberg)模型,考虑组合体力学耦合特性建立了多刚体运动学和动力学模型。然后提出了一种改进深度确定性策略梯度算法,以各关节为决策智能体建立了多智能体自学习系统。而后建立了"线下集中学习,线上分布执行"的空间机械臂对匀速直线运动目标捕捉训练系统,构建以目标相对距离和总操作时间为参数的奖励函数。最后通过数学仿真验证,实现了机械臂对各向匀速运动目标的快速捕捉,平均完成耗时5.4 s。与传统基于随机采样的规划算法对比,本文提出的自主决策运动规划方法求解速度和鲁棒性更优。 相似文献
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复合材料与金属材料混合多钉连接形式是当代飞机结构中最常见的连接形式,因此对于混合多钉连接件疲劳性能的研究有助于提高对飞机结构疲劳损伤的认知。针对以Ti-6Al-4V钛合金为螺栓的ZT7H/QY9611碳纤维增强树脂基复合材料连接板与30CrMnSiNi2A金属连接板混合多钉连接结构进行数值分析和试验研究。利用有限元方法,分别对复合材料和紧固件进行疲劳损伤预测,估算复合材料连接板上螺栓孔附近的损伤,依据复合材料和紧固件的损伤量所占权重,提出了以紧固件分布和复合材料连接板铺层层数为参数的经验公式,进而有效提高混合多钉连接结构疲劳寿命的预测精度。利用试验结果将螺栓孔损伤形式进行分类讨论,探索混合多钉连接件的损伤演化方式;利用C扫描技术得到复合材料分层损伤结果,与模拟结果进行对比分析,进一步解释了模型的合理性。与试验结果对比可以看到,考虑损伤权重的寿命预测值与试验值的对数误差仅为1.1%,相对于不考虑损伤权重方法的8.4%的对数误差,该模型寿命预测精度显著提高。 相似文献
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