【摘要】：隨著現(xiàn)代飛機制造制孔技術的不斷發(fā)展,對制孔效率、定位精度及加工質(zhì)量提出更高的要求。采用CATIA軟件建立飛機部件模型,提出自適應蟻群算法并應用于機器人制孔路徑規(guī)劃設計中。仿真實驗表明,信息素揮發(fā)因子的大小對算法的全局搜索能力及收斂速度有直接影響,提出的自適應蟻群算法通過動態(tài)調(diào)整信息素揮發(fā)因子,充分改善了制孔方式的無目的性、生成的路徑質(zhì)量低等一些不足之處,從而實現(xiàn)機器人制孔路徑規(guī)劃的最優(yōu)。
[Abstract]:With the continuous development of modern aircraft manufacturing technology, higher requirements for hole making efficiency, positioning accuracy and machining quality are put forward. The aircraft component model is established by using CATIA software, and the adaptive ant colony algorithm is proposed and applied to the path planning and design of the robot hole making. The simulation results show that the size of pheromone volatilization factor has a direct effect on the global searching ability and convergence speed of the algorithm. The adaptive ant colony algorithm can improve the aimlessness of the hole making method by adjusting the pheromone volatilization factor dynamically. Some shortcomings such as low quality of the generated path are used to realize the optimal path planning of the robot hole making.
【作者單位】： 沈陽航空航天大學自動化學院;
【基金】：航空科學基金資助項目(2015ZE54026)
【分類號】：TP18;TP242

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本文編號：2354434