高速铣削拐角刀具轨迹优化

拐角高速铣削时,切削方向突变和径向切深骤增会导致切削力和振动突然增加。为了避免这种情况,本文以限制径向切深为目标,对拐角刀具轨迹进行优化。首先,通过重新设计圆弧插补始末点位置,对传统圆弧插补模型进行优化。第二,将循环余摆线模型引入到拐角残余清除当中,对循环余摆线模型中刀具半径、摆线半径和刀具步长之间的数学关系进行分析,推导了限制径向切深的数学方法。最后,将优化的刀具路径策略与Cimatron策略进行对比加工试验,结果表明:优化的刀具路径加工效率略低于Cimatron策略,但优化策略在加工稳定性和加工质量上都明显优于Cimatron策略。

连续短线段拐角加工路径平滑算法

数控机床在处理连续拐角路径时,由于存在大量短线段的转接关系,常导致全局路径不连续和不平滑问题.针对该问题,提出了一种最大曲率和最短路径长度约束的路径拐角优化方法.首先,应用曲线曲率与角度之间的映射关系,以齿轮轮廓轨迹为模型,求得平均转角下的最短路径长度,以及五阶样条拟合曲线的最大曲率;然后,通过约束最大曲率和最短路径长度对离散数据点进行插值;最后,采用德布尔三角递推方法再次进行三阶样条曲线拟合,从而获得约束下的平滑拐角路径.实验表明,所提出的方法精度误差在5 mm以内,最大曲率值降低了20%以上,同时B-Spline曲线满足C2连续性,能够有效提高车床的加工效率.

随机地图下改进A^(*)路径规划算法研究

为解决传统算法在规划AGV(automated guided vehicles)路径时存在的节点多、路径不平滑和拓展范围广等问题,提出了一种改进A*算法。首先,采用栅格法建立环境信息;其次,通过加权后的障碍物比例对启发函数进行改进,同时增加防碰撞函数以降低碰撞概率;最后,对所提出的改进算法进行拐角优化,减少AGV实际作业时的转弯次数。实验数据表明,简单环境下改进A^(*)算法的遍历节点数较两种传统算法分别缩短了85.3%、55.9%;复杂环境下改进A*算法的遍历节点数较两种传统算法缩短94.5%、70.3%。同时拐点数量减少、路径更加平滑、路径规划时间也大幅缩短,提高了运行效率并有效降低碰撞概率。

复杂型腔模具高速铣削拐角加工的研究现状与分析

阐述了复杂型腔高速铣削拐角加工问题。搜集了国内外对型腔高速铣削拐角加工问题的研究资料,描述了型腔拐角加工的研究现状。分别对高速铣削过程中拐角工艺参数优化、数控系统优化和刀具轨迹优化的优缺点进行了分析。

改进A^(*)算法的无人车路径规划

近年来随着科技的发展私家车不断的普及,汽车数量的不断增加导致交通事故频发,面对这一问题大量学者在不断地进行研究,5G的出现使得无人自动驾驶的实现成为了可能,路径规划是无人驾驶技术的重点研究内容。目前大部分路径规划采用的是传统的A^(*)算法,但该算法存在搜索范围大、时间长、路径规划效率较低、损耗较大以及路径拐点较多等问题无法规划出最佳路径。这里在此基础上加以改进,通过建立栅格地图,构建新的动态衡量启发式A^(*)算法函数,通过新算法所得新路径再进行路经拐角优化,最后对改进的算法进行仿真并分析和比较,证明了新改进的算法和经过拐角路径优化可得到最佳路径。

基于改进A^(*)算法的路径规划方法研究

针对A^(*)算法在路径搜索过程中,存在产生过多危险和复杂路径、陷入局部最优解等问题,提出一种A^(*)算法的改进方案。首先,通过引入评价函数的特殊动态权重动态调整算法搜索的精度和广度,提升算法效率。其次,在A^(*)算法子节点选择过程中加入规则判断,解决路线与障碍物顶点接触问题,避免高危险路径产生。再次,对A^(*)算法生成的路径进行平滑度优化,消除多余转角并使运动对象与障碍物保持一定安全距离,提升最终路径的平滑度和安全性。实验结果表明:对于不同复杂程度的障碍物环境,改进后的A^(*)算法都以更高的效率、更平滑和更安全的搜索方式找到路径,且大幅降低算法所占用数据存储空间。所提出的改进方案由于其出色的性能以及对于运动对象的安全性考量,有望在实际应用场景中取得良好的工程价值。

建筑物竣工测量数据处理及质量控制

介绍建筑物竣工测量过程中的数据处理及质量控制 ,探讨在竣工测量过程中如何更好的保证成果精度、竣工测量成果的再利用等问题 ,阐述作者对建筑物竣工测量进行质量控制的一些认识 ,并结合工作实际 。

基于改进A^(*)算法和Bezier曲线的多机协同全局路径规划

为了实现农田作业环境下的多机协同导航作业的远程调度管理,开展了基于改进A^(*)算法和Bezier曲线的全局路径规划研究。阐述了农田作业环境下的多机协同路径规划,多机协同路径规划分为全局路径规划和局部动态避障;利用改进A^(*)算法实现了全局路径寻优和拐角优化,并基于Bezier曲线对全局路径进行了平滑处理;根据随机生成的障碍物环境地图和涿州试验农场环境地图,利用Matlab平台分别对全局路径规划算法进行了仿真试验。仿真结果表明,通过调节改进A^(*)算法中的权重w(n),搜索效率得到了明显提高,基于涿州试验农场的仿真试验中,优化后算法运行时间为0.832 s;通过对全局路径进行拐角优化,在路径长度相近的情况下,有效降低了转弯次数;同样,利用Bezier曲线进行路径平滑后,拐角处的尖峰得到了优化,确保农机在实际农田作业中平稳行进,初步满足了实时性和平滑性需求,为实现农田作业环境下的多机协同路径规划提供了基础。

Bezier曲线与A-Star算法融合的火星探测器路径规划

使用移动探测器探索火星表面是各大航天国家探索火星的主流方式。为了得到探测器的安全路径,提出一种基于改进A^(*)算法的火星探测器路径规划算法。通过改进路径信息算法中的权重因子,优化传统算法的目标函数,可省略大量无价值的搜索路径,缩短搜索的时间,提高搜索效率。相比于传统的路径规划该算法能缩短53.94%的时间;引入拐角优化算法,在路径长度基本一致的情况下,减少了全局路径中拐弯的次数;满足探测器高效稳定的运行需求,拐角优化后,转弯次数相能减少16.77%。通过四阶贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,有效避免出现拐角尖峰,确保探测器在火星表面的平稳行进。

基于改进双向A^(*)算法的消防机器人路径规划

为解决消防机器人在复杂封闭环境内的全局路径规划问题,提出一种基于改进启发函数的同步双向A^(*)算法。首先,将传统A^(*)的单向搜索改为同步双向搜索,动态定义正反向搜索的目标节点;其次,在评价函数中增加“归正”因子函数,防止正反向搜索路径不相交的情况,同时为预估代价函数增加动态权重函数以减少搜索过程中冗余节点的产生;针对搜索路径拐点较多和不平滑的问题,提出一种拐角优化和基于Bezier曲线局部平滑的解决方案;最后通过仿真对比和真实环境试验,验证改进算法在路径长度、搜索时间、遍历节点数和拐点数等方面的优越性以及有效性。