连续体机器人工作空间改进分析与仿真

首先介绍了连续体机器人的结构形式,然后对其进行正逆运动学建模,并利用传统蒙特卡洛法及Matlab软件对机器人的工作空间进行仿真分析。考虑到传统蒙特卡洛法散点分布不均匀等缺陷,通过采用正态分布生成部分边界值点的方法进行改进,改进后的工作空间散点图分布均匀,更接近实际工作空间。为进一步验证改进方法的优越性,将工作空间放置于长方体内并进行分割,对部分层所包络的工作空间面积进行对比,结果表明,总随机点数相当的情况下,改进方法精度明显优于传统算法,这为连续体机器人的结构设计和性能分析奠定理论基础。

渐近搜索算法在软土基坑基底抗隆起上限分析中的应用

潜在破坏面的确定是软土基坑基底抗隆起上限分析的难点与重点。在传统的上限分析法中,破坏面仅假设与基坑开挖宽度有关。而采用渐进搜索算法确定破坏面,无需假设破坏面具体形状,通过多次迭代计算即可确定临界破坏面,且该算法已在边坡稳定与可靠度分析中成功应用。介绍了应用多块体上限法分析基坑抗隆起稳定性的基本步骤,并详细介绍了渐进搜索算法的流程,针对基坑抗隆起分析问题的特点,对渐进搜索算法中的初始破坏面生成、搜索边界、收敛准则等重新进行了设置;针对搜索过程中遇到的问题,给出了解决方法。通过实例分析检验渐近搜索算法的实际应用效果,并围绕算法中的初始搜索步长、破坏面结点个数、搜索次数等关键参数进行讨论,给出建议取值。案例分析表明,渐近搜索算法在软土基坑基底抗隆起上限分析中应用效果很好,且相比于其他的上限分析方法,渐近搜索算法计算简单,无需假设破坏面形状参数。

基于双层蒙特卡洛算法的活动翼面运动机构装配偏差分析方法

飞机活动翼面通过滑轨组件实现相对运动,其装配质量直接影响活动翼面的气动性能,需在设计时开展装配偏差分析并控制装配质量。滑轨与固定轨道间设有装配间隙,无法确定轨道对滑轨的约束情况,因而无法直接求解装配偏差。设计了一种双层蒙特卡洛算法,并基于此提出了适用于活动翼面运动机构的装配偏差分析方法。算法考虑制造和定位偏差,建立限位空间、滑轨位姿等几何描述,通过统计方法对非确定性约束的装配方案求解,得到确定性的装配偏差分布结果。运用提出的分析方法对飞机前缘缝翼连接机构进行装配偏差研究,通过Python进行仿真计算得到滑轨的装配偏差,结果呈正态分布且收敛,对比两种极限确定性约束方案的装配偏差,得到装配偏差均值处于两者之间,验证了分析方法的有效性,研究结果为活动翼面总装提供技术支撑。