UBot自重构机器人拓扑描述方法

为准确描述重构过程中自重构机器人的拓扑关系,提出一种基于关联矩阵的UBot自重构机器人拓扑描述方法.在分析UBot自重构机器人系统的模块运动特性的基础上,建立了重构过程中关节状态表;对模块间可能存在的连接和方位关系进行分析,建立了一种二进制数表达法;以蠕虫构型为例,建立了其对应的数学拓扑描述矩阵.该矩阵不仅描述了模块的...     

加工中心主轴关键热敏感点选取与热误差预测

为探究数控机床主轴温度场信息与主轴热误差之间的非线性映射关系,提出一种基于人工蜂群优化算法(ABC)与广义回归神经网络的主轴热误差预测模型。首先,使用热成像技术布置温度传感器,并利用K-medoids算法对温度测点进行聚类分组,使用灰色关联度分析方法计算温度与主轴热误差之间的相关程度,进而提取出最佳热敏感点;其次,引入调节因子优化ABC算法的寻优过程,使用改进后的ABC网络确定GRNN网络的最佳参数及光滑因子;最后,以三轴数控加工中心为研究对象,进行温度数据与热误差数据的采集,建立基于ABC-GRNN热误差预测模型并与优化前进行比较。热误差实验结果表明,K-medoids算法与灰色关联分析相结合,有效避免了温度测点之间的多重共线性;ABC-GRNN模型可以更准确地预测出主轴各项误差值。