【摘 要】
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为解决受限可重构机械臂在完成任务时的最优构形确定问题,提出一种基于自适应粗粒度并行遗传算法(adaptive coarse parallel genetic algorithms,ACPGA)的构形确定方法:以关
【基金项目】
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吉林省教育厅科学技术研究项目(2015135)
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为解决受限可重构机械臂在完成任务时的最优构形确定问题,提出一种基于自适应粗粒度并行遗传算法(adaptive coarse parallel genetic algorithms,ACPGA)的构形确定方法:以关节模块和连杆模块的加权和为目标函数,在满足可达性、关节转角限制和避免构形奇异的约束条件下,综合考虑模块数量和连接方位,确定可重构机械臂在受限空间内完成任务的最优构形.通过实例验证了该构形方法的有效性.
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