机械多体系统计算机辅助分析的理论方法及其应用研究

系统地介绍了作者近年来在机械多体系统计算机辅助分析的理论方法及其在机构与机器人等机构多体系统中的应用方面所做的工作和成果,列举了进一步研究的课题及今后发展的趋势.     

基于遗传算法的多资源作业车间智能动态优化调度

提出一种基于遗传算法的调度算法，用于解决多资源制约(机床、工人和机器人)条件下作业车间的动态优化调度。为了表达加工工件的批量，提出了一种新的染色体基因型，基因型的长度随加工环境的变化而变化。研究的动态环境包括：加工工件连续不断地到来；机床设备突然损坏；损坏的机床被修复；工件的预定订货时间被提前；有新类型的工件要求被加工等等。采用一种基于周期和事件驱动的滚动窗口调度，以适应连续加工过程中的环境变化。调度算法中采用权重可变的双目标评价函数来优化调度结果。仿真结果表明该算法是可行的，与传统的静态优化调度相比，其优越性是明显的。     

求解无等待流水车间问题的若干算法

提出了解决无等待流水车间问题的离散粒子群优化、离散差异进化、变邻域搜索和阈值接收算法.在离散粒子群优化和离散差异进化中,采用基于工件排列的编码,设计了新的个体生成公式.同时研究了基于串行结构、嵌人结构和协同结构的12种混合算法.仿真计算表明,混合算法具有较高的优化性能.     

虚拟设备的建模和加工过程仿真

建立了虚拟数控加工设备的三维实体模型，包括数控车床、夹具、刀具、工件及毛坯模型；给出了切屑的卷曲机理和折断条件；开发了虚拟数控加工过程仿真模型，此模型可实时、交互地显示毛坯的材料去除过程和切屑的生成、卷曲及折断过程。给出了加工工件的几何误差仿真模型。     

基于多Agent的分布式制造执行系统的建模

采用UML技术，提出了一种开放式、模块化、分布式、可配置、可集成和可维护的基于多Agent的制造执行系统(MES)模型。分析了制造系统中的制造执行系统域，提出了基于多Agent的MES模型并详细分析了该模型的MES的功能实现，最后给出了正在实施的MES系统框架。该MES系统能够容易地与企业资源计划(ERP)、车间控制系统(FCS)及其他制造系统相集成。     

平面并联机器人的奇异性分析及仿真

针对平面并联机器人,在理论上对其进行了奇异性分析,根据速度方程中的雅可比矩阵的行列式值将其分为三类:逆运动奇异、正运动奇异及综合奇异.文中以最为常见的曲柄滑块机构及3RRR并联机器人为例,分别进行了奇异性分析,然后利用ADAMS对奇异状态下的机构进行了运动仿真,验证了理论分析结果,使结果更为直观.     

燃气动力弹跳机器人的设计与试验研究

以可燃混合气体为动力源,设计了一种燃气动力的弹跳机器人,包括弹跳驱动器和轮式运动机构。弹跳驱动器采用双活塞燃烧室结构及磁力锁紧机构,有效减小驱动器体积,有利于驱动器复位和废气排除。轮式运动机构包括车身和蜂窝车轮,车身作为驱动器载体,蜂窝车轮用于机器人落地缓冲。对车轮的径向、周向和切变模量进行等效计算,采用铁木辛柯梁理论对车轮进行静力分析,计算结果与试验数据吻合;利用LS-DYNA对车轮落地碰撞进行仿真,分析了落地冲击能量消耗。对机器人的弹跳运动进行规划,弹跳越障试验表明机器人可直接越过或跃上障碍物,验证了机器人的弹跳运动能力。该弹跳机器人的研究为提高地面移动机器人的未知复杂地形适应能力提供了一种可行的技术方案。     

基于粒子群优化和变邻域搜索的混合调度算法

提出了用于解决作业车间调度问题的离散版粒子群算法.该算法采用基于工序的编码和新的位置更新策略,使具有连续本质的粒子群算法直接适用于调度问题.同时,针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷,利用粒子群算法和变邻域搜索算法的互补性能,设计了粒子群-变邻域搜索算法、改进的粒子群算法、粒子群-变邻域搜索交替算法和粒子群-变邻域搜索协同算法4种混合调度算法.仿真结果表明,混合算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题.     

弹跳式机器人研究

机器人在实际应用时，很多时候要求其具备弹跳装置以便跃过障碍物或沟渠．而多轮驱动以及爬行机器人无法满足这种要求，因此迫切需要研制具有弹跳能力的机器人．本文对当前各种弹跳机构的工作机理进行分析与比较，并指出弹跳机构实际设计中需要注意的一些问题．     

含机器人的作业车间双资源智能优化调度

用遗传算法研究了含机器人的作业车间双资源调度优化问题，提出了一种将遗传算法 和分派规则相结合的调度算法，将加工机床和机器人合理地分配给加工任务，使评价指标获 得最优．最后给出了此调度算法的仿真结果，证明该算法是可行的，并获得良好的结果．