膨胀波纹管焊接机器人的研制及其机构运动分析

对一种满足'8'字型膨胀波纹管自动焊接的机器人进行研究。分析膨胀波纹管结构特点,提出基于焊接小车、微型跟踪执行机构、微型焊枪、高低跟踪机构的机器人系统机构方案,对机器人系统机构方案进行运动分析,建立基于D-H法则的焊接机器人运动学模型,通过模型分析及Matlab仿真验证机构模型的正确性。结果表明,建立的基于压力检测的焊接小车与微型跟踪执行机构协同作业机制,解决了'8'字形波纹管断面的机器人焊缝轨迹跟踪问题。仿真结果验证了所建机构模型的正确性。

一种新型移动机器人运动学坐标系快速构建方法研究

提出冗余坐标系的概念,对冗余坐标系的构建、使用及应用注意事项进行了分析,并对所建立的冗余坐标系的求解结果进行了仿真验证;进一步对运动学坐标系构建方法进行研究,沿Y轴进行了运动学建模和运动学求解,并对沿Y轴构建运动学模型及模型求解方法的正确性进行了计算证明。研究表明,构建冗余坐标系及沿Y轴构建运动学模型均可以提高串联机器人运动学分析的效率。

串联杆机构运动学分析与建模研究

采用实验方法,对D-H法则与普通坐标变换方法在机构运动学模型构建中的作用进行验证,对位置、姿态及计算过程的匹配度和计算时间等进行分析比较,并对2种方法在运动坐标系变换过程中的应用特点进行实例验证。实验结果表明:D-H方法关于串联杆机构运动学模型的建立存在一定局限性,而普通坐标变换方法能够对串联机构的设计与计算提供优于D-H法则的方法支撑。

基于云计算与大数据的Apriori算法的分析研究

互联网+时代,信息交流和社交方式都发生了极大的变化,自媒体的数据产生方式让大数据时代加速到来。Hadoop云计算实现框架是大数据管理中最优的解决方案,使用最为广泛,效果最为明显。文中针对运用云计算和云平台Hadoop的知识,对现有数据挖掘技术中的关联规则进行分析,对经典Apriori算法进行梳理并提出了一种基于MapReduce的改进Apriori数据挖掘算法。最后,通过Hadoop平台进行仿真实验,算法用Java实现,通过对训练数据迸行挖掘,结果表明改进算法在处理大数据时空间复杂度更低,且挖掘时间随着数据规模的增大呈线性增长。实验结果表明,改进算法在进行大数据挖掘比经典算法有了性能的提升。

六轴联动数控砂带磨削的刀位点计算与规划

对六轴联动数控砂带磨床自动编程部分关键技术进行研究。运用D-H法对各轴运动变量进行求解。针对目前的控制难点C轴的控制方法,探讨了接触轮和抛磨曲面最大接触度的问题,并通过主曲率方向解出C轴运动变量并提出修正方法。为了在保证加工精度的同时提高加工效率,根据遍历出的刀轨曲率,给出自适应行距和步距的计算方法。在UG中对接触轮各轴运动变量和精度控制计算方法进行验证分析,证实结果可靠有效。