【摘 要】
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研究一种钢箱梁喷砂除锈并联机器人喷枪轨迹的智能优化方法。首先,针对并联机器人喷砂除锈作业建立表面粗糙度预测模型,基于该模型设定能保证表面粗糙度符合工艺要求的约束条件,建立以喷砂除锈效率为优化目标的喷枪轨迹参数优化模型,以完成各片面喷枪轨迹的优化;然后,采用遗传蚁群算法对各片面喷枪轨迹进行组合优化;最后,通过仿真实验验证该方法的有效性。通过建立表面粗糙度预测模型能有效解决目前钢箱梁表面粗糙度难以实时检测的问题,通过智能优化获得的喷枪轨迹既能保证表面粗糙度符合工艺要求,又能提高喷砂除锈效率。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51375210),镇江市重点研发计划项目(GZ2018004)。
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研究一种钢箱梁喷砂除锈并联机器人喷枪轨迹的智能优化方法。首先,针对并联机器人喷砂除锈作业建立表面粗糙度预测模型,基于该模型设定能保证表面粗糙度符合工艺要求的约束条件,建立以喷砂除锈效率为优化目标的喷枪轨迹参数优化模型,以完成各片面喷枪轨迹的优化;然后,采用遗传蚁群算法对各片面喷枪轨迹进行组合优化;最后,通过仿真实验验证该方法的有效性。通过建立表面粗糙度预测模型能有效解决目前钢箱梁表面粗糙度难以实时检测的问题,通过智能优化获得的喷枪轨迹既能保证表面粗糙度符合工艺要求,又能提高喷砂除锈效率。
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