發(fā)布時間：2018-01-12 23:18

  本文關(guān)鍵詞：基于飛機部件數(shù)模的機器人制孔路徑規(guī)劃算法研究　出處：《沈陽航空航天大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 飛機裝配 機器人制孔 CATIA 蟻群算法 路徑規(guī)劃

【摘要】：隨著現(xiàn)代飛機制造業(yè)的發(fā)展,對飛機裝配技術(shù)提出了很高的標(biāo)準(zhǔn)。機器人裝配系統(tǒng)是基于數(shù)字化的方式進行裝配,這其中存在了大量的制孔工作,由此需要一種更為高效、高質(zhì)量的機器人自動加工方案來取代手工鉆鉚加工制造工藝。只有提高機器人制孔的準(zhǔn)確度,才能更好地完成制孔任務(wù)。路徑規(guī)劃技術(shù)在機器人的研究領(lǐng)域中是最基本最核心的問題。其基本問題是在空間中,能夠很精準(zhǔn)的確定從初始點到目標(biāo)點過程中,選擇出一條最優(yōu)的運動軌跡。近年來機器人制孔路徑規(guī)劃技術(shù)已成為在國內(nèi)外航空制造領(lǐng)域的研究熱點,是飛機柔性裝配技術(shù)的一個重要技術(shù)和研究方向。本文以某飛機部件為研究對象,應(yīng)用CATIA數(shù)模軟件進行飛機部件產(chǎn)品的建模,過程中提取產(chǎn)品三維數(shù)�？孜辉O(shè)計信息(孔位置,工藝信息等)并進行處理,為實現(xiàn)機器人自動制孔提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過分析機器人路徑規(guī)劃的基本原理及路徑規(guī)劃算法,采用粒子群算法和蟻群算法對機器人制孔路徑優(yōu)化問題進行求解,在求解過程中找到一條最優(yōu)路徑,以實現(xiàn)機器人路徑規(guī)劃。在解決機器人的路徑規(guī)劃方面,我們通過對這兩種算法的仿真結(jié)果進行分析。提出一種自適應(yīng)蟻群算法應(yīng)用在路徑規(guī)劃中,并進行仿真與比較驗證。結(jié)果表明:針對機器人制孔路徑規(guī)劃問題,提出的自適應(yīng)蟻群算法比傳統(tǒng)蟻群算法更精確,更穩(wěn)定。不管是從最短路徑上看,還是從迭代的次數(shù)上來看,自適應(yīng)蟻群算法在該方面問題上收斂速度快、使用的時間少和全程路徑長度短,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)蟻群算法。使傳統(tǒng)蟻群算法更容易搜索目標(biāo),并提高該算法的收斂速度和搜索全局最優(yōu)值的能力。
[Abstract]:With the development of modern aircraft manufacturing industry, the aircraft assembly technology has been put forward a high standard. The robot assembly system is based on digital assembly, which has a lot of hole making work. Therefore, a more efficient and high quality robot automatic machining scheme is needed to replace the manual drilling and riveting manufacturing process. Only to improve the accuracy of the robot hole making. Path planning technology is the most basic and core problem in the field of robot research. The basic problem is that in space, it can determine the process from initial point to target point very accurately. In recent years, the robot hole-making path planning technology has become a research hotspot in the field of aviation manufacturing at home and abroad. It is an important technology and research direction of aircraft flexible assembly technology. This paper takes a certain aircraft component as the research object, and uses the CATIA software to model the aircraft component product. In the process of product 3D mathematical model hole position design information (hole location, process information, etc.) and processing. Through analyzing the basic principle of robot path planning and path planning algorithm, particle swarm optimization algorithm and ant colony algorithm are used to solve the robot hole making path optimization problem. In the process of solving, an optimal path is found to realize the robot path planning, and in the aspect of solving the robot path planning. By analyzing the simulation results of these two algorithms, an adaptive ant colony algorithm is proposed for path planning, and the simulation and comparison are carried out. The results show that: for robot drilling path planning problem. The proposed adaptive ant colony algorithm is more accurate and more stable than the traditional ant colony algorithm. In terms of the shortest path and the number of iterations, the adaptive ant colony algorithm converges quickly in this aspect. It is better than the traditional ant colony algorithm to search targets more easily and improve the convergence speed and the ability of searching the global optimum value.
【學(xué)位授予單位】：沈陽航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

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