八面体变几何桁架机构综合的神经网络超混沌牛顿迭代法研究

神经网络是高度复杂的非线性动力系统,存在着混沌现象。通过消除暂态混沌神经元的模拟退火策略,产生了一种可以永久保持混沌搜索的混沌神经元。研究了由4个该混沌神经元连接的单向循环混沌神经网络拓扑结构和混沌神经网络中存在超混沌现象。应用神经网络超混沌系统产生牛顿迭代法的初始点,首次提出了基于神经网络超混沌的牛顿迭代法求解非线性方程组的新方法。八面体变几何桁架机构综合实例表明了该方法的正确性与有效性。

变几何桁架机构位置分析的神经网络超混沌法研究

自然科学与工程中的许多问题都可以转化为非线性方程组的求解问题,牛顿迭代法是重要的一维及多维的迭代技术,其迭代本身对初始点非常敏感.通过消除暂态混沌神经元的模拟退火策略,产生了一种可以永久保持混沌搜索的混沌神经元,研究了由4个该混沌神经元全连接的混沌神经网络的拓扑结构,混沌神经网络中存在超混沌现象(具有3个正的李氏指数).应用神经网络超混沌系统产生牛顿迭代法的初始点,提出了基于神经网络超混沌的牛顿迭代法求解非线性方程组的新方法.变几何桁架机构综合实例表明该方法的正确性与有效性.图3,表1,参14.

冗余自由度变几何桁架机器人的轨迹规划

本文对冗余度变几何桁架机器人的轨迹规划进行了研究。讨论了采用不同的评价函数，从而改善冗余度机器人的运动特性，并对四重四面体变几何桁架机器人进行了仿真计算。

十二面体变几何桁架机器人位置正解分析

提出一种十二面体变几何桁架机器人机构正位置分析的代数求解方法。结合一附加线性位移传感器所测数据，推导出正位置分析的两组显式解析解．避免了高于四次方程和大型线性方程组的求解，具有计算精度高、速度快的特点。将满足十二面体变几何桁架机器人实时控制的需要。

空间并联机构运动学与动力学分析的新方法

空间并联机构的运动学与动力学分析具有相当的复杂性。将DynamicDesigner/Motion仿真模块和Solidworks三维建模软件结合 ,提出了一种进行空间并联机构运动学与动力学分析的新方法———仿真分析法 ,并给出了其在六自由度八面体变几何桁架机构设计中的应用实例。文中给出了实现仿真分析所涉及的主要技术方法和详细步骤。

二元驱动串并联机器人结构参数约束条件分析

以平面变几何桁架机构为二元驱动串并联机器人基本模块,将基本模块串联起来构成二元驱动串并联机器人离散系统,推导其正运动学方程,分析了其末端执行器的位置空间和姿态变化范围。根据上、下平台之间相对姿态转角为实数的约束条件,采用MATLAB语言编写并计算正运动学方程,以确定驱动腿变化量与结构参数之间的关系。该方法避免了因结构参数选取不当而无法求得姿态角的问题。该结论为二元驱动串并联机器人的结构设计与优化提供了理论基础。