【摘 要】
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为了实现各种场合下机器人的高精高可靠应用,需要准确评估机器人整机性能。然而,工业机器人整机性能评估指标及其影响因子多、影响关系耦合性强、运行环境及工况条件多变,极大地限制了实验研究法的执行性及准确性。为此,本文提出一种基于随机遗传算法优化BP神经网络(BPNN)的工业机器人整机性能评估模型。首先,分析确定模型的输入参数和输出参数;然后,选用BP神经网络作为整机性能预测评估模型,并对网络进行结构设计;第三,利用遗传算法优化BP神经网络的初始权重和阈值,防止训练过程陷入局部最优;最后,通过训练集和验证集对模型
【机 构】
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华中科技大学机械科学与工程学院国家数控系统工程技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB1301402)。
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为了实现各种场合下机器人的高精高可靠应用,需要准确评估机器人整机性能。然而,工业机器人整机性能评估指标及其影响因子多、影响关系耦合性强、运行环境及工况条件多变,极大地限制了实验研究法的执行性及准确性。为此,本文提出一种基于随机遗传算法优化BP神经网络(BPNN)的工业机器人整机性能评估模型。首先,分析确定模型的输入参数和输出参数;然后,选用BP神经网络作为整机性能预测评估模型,并对网络进行结构设计;第三,利用遗传算法优化BP神经网络的初始权重和阈值,防止训练过程陷入局部最优;最后,通过训练集和验证集对模型
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锂云母是兼含锂、铷和铯这3种关键矿产的特色矿物资源。先前采用硫酸熟化−水浸工艺有效地从锂云母精矿中同步提取锂、铷和铯。为了进一步明晰锂云母的硫酸熟化机理,采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)研究硫酸熟化过程物相转变机制,同时进行硫酸熟化动力学实验以查明其动力学控制因素。研究结果表明:熟化过程强化了锂云母矿物与硫酸的反应,锂云母矿相结构破坏,转化生成新物相,锂云母中Li,Rb,Cs,Al,K和Si组分相应转化为可溶性硫酸盐Li2SO4,RbAl(SO4)
为了研究淹没环境对磨料浆体射流以及磨料浆体射流−截齿联合破岩性能的影响,搭建磨料浆体射流−截齿联合破岩试验台进行试验。首先,研究聚丙烯酰胺(PAM)质量分数、横移速度和系统压力对水下磨料浆体射流切割能力的影响,并与空气环境下对比;然后,分析磨料浆体射流−截齿联合作用下的岩石破碎过程和形貌;最后,探究截割深度和系统压力对联合破岩性能的影响。研究结果表明:在其他条件相同时,水下环境中磨料浆体射流以及磨料浆体射流−截齿联合破岩性能均弱于空气环境;增加PAM质量分数可以提高射流切割能力,但会导致切缝深度不均匀,综
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