基于仿生学的四足行走机构优化设计

提出了一种仿生的四足行走机构设计方法,将单条腿分解为驱动机构和腿机构,利用数学模型对两个机构的结合点处的运动轨迹进行拟合和优化,在此基础上进行了足端的轨迹优化及运动特性分析．结果表明,整体机构能够完成预定的设计目标,机构运动速度及加速度轨迹比较合理,对角小跑型步态整体机构的运动模拟也能够实现．     

基于多连杆的机器人步行机构运动特性分析

在研究设计机器人步行系统过程中,对所设计机器人步行机构的运动特性进行了理论分析和仿真实验,得出了步行机构落足点的运动轨迹曲线.步行机构为多连杆机构,共6组,每组结构相同.该机构采用1台电机,通过机构传动,来实现落足点周期性的运动,从而实现机器人的前进、后退以及一定范围内的越障.该步行机构满足落足点运动轨迹的一般要求：前半个周期实现迈步动作,落足点尽可能的高于地面,并有一定的水平位移;后半个周期使落足点回到初始位置,并保证其轨迹尽可能的与地面平行.     

新型四轮腿式月球车轮腿结构设计及分析

为提高月球车的越障性能,结合月球表面形状特征,设计出一种新型特种车辆行走机构,提出该物种车轮腿机构类型综合的方法,按设计目标要求从平面五杆机构中优选出月球车轮腿设计方案,使新型月球车具有较强越障能力,该特种车轮腿结构简单,腿结构通过悬架与车身弹性相连并形成封闭三角形结构,根据月面形状的变化合理设定典型月面形状下各轮腿姿态,稳定性及月面适应性得到提高.运用虚拟样机技术对月球车在复杂月面的运动情况进行了仿真分析.     

6自由度喷涂机器人的设计与仿真

根据动车车体腻子刮涂自动化的需求,研究设计了一种适用于喷涂大型工件的机器人,确定了机器人的6个自由度,绘制出机器人二维简图,推导出运动学正逆解,通过Matlab建立了机器人的三维模型,然后进行了轨迹的仿真,仿真结果表明,轨迹没有出现波动和奇异性,整体和各个关节的运动曲线也比较平稳、响应快速,能够达到工艺的要求;运用蒙特卡洛方法求解出机器人的工作空间,仿真结果的点云图验证了所设计的机器人工作空间能够涵盖整体的需要喷涂的工件.     

乒乓球击球机械臂运动控制优化

针对乒乓球七自由度训练机械臂运动时间较长的问题,提出一种基于改进的三次B样条曲线和遗传优化算法的评判求机械臂击球轨迹最优规划方法,从而使机械臂在最短时间内击球成功,实现乒乓球运动七自由度机械臂的灵活控制.仿真结果表明,采用改进的遗传优化算法对机械臂运动轨迹进行优化后,乒乓球机械臂运动时间缩短了0.6 s左右,机械臂接球成功率由43%提升至76%.由此可知,优化机械臂运动时间能够进一步提高击球成功率,优化后的轨迹有利于乒乓球机械臂击球成功.     

新型三维椭圆振动切削装置研究

基于螺旋理论和自由与约束拓扑理论,提出了一种新型空间三自由度柔顺机构.结合螺旋理论与有限元理论,推导出了柔顺机构的整体刚度矩阵.对机构进行了模态分析,得出了前六阶固有频率和振型.根据椭圆轨迹的形成原理,将机构运用到切削加工上,设计出一种新型三维椭圆振动切削装置,分析各种参数,绘制出了切削运动轨迹图像.     

基于粒子群算法的码垛机器人时间轨迹优化研究

阐述了码垛机器人的工作路径,根据D-H参数及机器人各关节坐标变换图进行运动学正逆解.应用Matlab对机器人码垛任务进行关节空间和笛卡尔空间轨迹规划.兼顾脉动连续性和减小计算量两方面要求,应用POS优化算法,考虑运动约束,并满足最大速度约束条件下对码垛机器人一个码垛周期的3-5-3次多项式轨迹最优时间求解,解决了多项式...     

基于运动构件的拓扑优化方法研究

针对运动机构中零件拓扑优化设计的问题,利用刚柔耦合动力学仿真分析为运动构件提供边界条件,进而利用惯性释放进行分析。利用惯性释放的方法可以保证复杂运动机构中零件拓扑优化方案的可信度。以转向连杆机构中某零部件为例,介绍了运动构件的拓扑优化新的设计思路。     

基于差分进化算法的平面四杆机构轨迹和速度双目标优化综合

提出了用差分进化算法实现平面四杆机构轨迹和速度双目标优化综合,以位置误差最小和速度值误差最小为双目标函数,并把原动件的角速度也作为设计变量之一．差分进化算法简单易执行,结合实际问题对算法的变异操作、选择操作和控制参数做出了改进,并分别对不同的轨迹和速度情况进行了计算求解,结果证明了算法的可行性、有效性及全局寻优能力．     

圆锥面组合曲面的喷涂机器人喷枪轨迹优化

为解决圆锥面组合特征曲面喷枪轨迹优化时涂层均匀性较差的问题,根据圆锥面的几何特点,给出了 圆锥面上的喷枪轨迹生成方法.基于喷枪3D模型在圆锥面上的喷枪轨迹优化方法,讨论了圆锥面组合时面片交 界处的喷涂轨迹优化方法,建立优化目标函数,并优化了相关的喷枪参数.仿真结果表明:优化后的涂层厚度满 足涂层质量要求;与一般方法相比,其涂层厚度最大值、最小值与理想值间的误差分别降低0.4和1.0m;同向 面片组合时的涂层厚度最大值、最小值与理想值间的误差比反向时的误差分别降低0.8和1.4m.