新型并联机床最优轨迹规划与遗传算法

"一种新型并联机床的最优轨迹规划 (2003年)，由范守文、徐礼钜和甘泉共同发表于2003年2月的《电子科技大学学报》。该研究提出了一种创新的轨迹规划方法，应用于新型并联机床，旨在优化加工过程中的运动路径和性能。" 并联机床是一种具有多个独立驱动的执行机构的复杂机械系统，通常具有高精度、高速度和高刚性的特点。在这一研究中，作者们关注的是如何有效利用并联机床的多余自由度，以实现更高效、更稳定的加工过程。他们提出的最优轨迹规划方法分为两个主要步骤： 首先，规划发生在参数空间。在这种空间中，机器人的运动可以被抽象为一组参数，这些参数可以更直观地反映工件的形状和运动需求。通过这种方式，研究人员能够更好地理解和控制机床的运动轨迹。 其次，参数空间的轨迹被映射到关节空间。这个过程涉及到将参数化的运动转换为各个关节的实际运动指令，确保每个关节能够协调工作，实现所需的轨迹。 为了优化并联机床的多余自由度，研究者采用了遗传算法。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化技术，能够搜索大量的解决方案空间，寻找最佳解。在本研究中，雅可比矩阵的条件数的倒数被用作适应度函数。雅可比矩阵反映了系统动态特性和稳定性，其条件数反映了矩阵的条件好坏，即数值稳定性。选择其倒数作为适应度函数，目的是最小化运动过程中的不稳定性和误差，从而实现更平滑的运动性能。 通过仿真计算，研究结果证明了这种方法的有效性。最优轨迹规划不仅能够设计出适合加工任务的灵活构型，还能够保证并联机床在整个加工过程中具有良好的动态性能和稳定性。这种优化方法对于提高并联机床的工作效率和加工精度具有重要意义，为并联机床的轨迹规划提供了新的思路和工具。 关键词涉及并联机床、轨迹规划、遗传算法和多余自由度，表明该研究集中在解决这些问题上，为并联机床的控制和优化提供了理论支持和技术方案。这项工作对于提升我国在精密制造领域的技术水平和创新能力具有积极的推动作用。