| 中文摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题来源、背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.1.2 课题研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 机器人打磨抛光技术及路径规划的国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 机器人打磨抛光技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 多机器人协同作业路径规划研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究的关键问题和主要内容 | 第17-19页 |
| 1.3.1 本文研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本文拟解决的问题 | 第18-19页 |
| 第2章 双机器人协同打磨工作台的设计与分析 | 第19-34页 |
| 2.1 双机器人打磨工作台设计 | 第19-25页 |
| 2.1.1 单台机器人打磨工作台 | 第19-20页 |
| 2.1.2 汽车发动机凸轮轴盖压铸件的一般特点 | 第20-21页 |
| 2.1.3 打磨工艺流程分析 | 第21-22页 |
| 2.1.4 专用工装夹具设计 | 第22-23页 |
| 2.1.5 双机器人打磨工作台的布局设计 | 第23-25页 |
| 2.2 打磨力数学建模 | 第25-28页 |
| 2.2.1 数学建模 | 第25-27页 |
| 2.2.2 仿真分析 | 第27-28页 |
| 2.3 有限元分析 | 第28-33页 |
| 2.3.1 静力学分析 | 第28-31页 |
| 2.3.2 模态分析 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 单机器人打磨路径规划研究 | 第34-49页 |
| 3.1 打磨路径总体规划分析 | 第34-36页 |
| 3.2 旅行商问题描述 | 第36-38页 |
| 3.3 基于混合粒子群算法的路径规划 | 第38-45页 |
| 3.3.1 粒子群算法概述 | 第38-41页 |
| 3.3.2 遗传算法 | 第41-42页 |
| 3.3.3 混合粒子群算法 | 第42-44页 |
| 3.3.4 单机器人打磨路径规划 | 第44-45页 |
| 3.4 混合的粒子群算法仿真分析 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 双机器人协同打磨路径规划 | 第49-63页 |
| 4.1 双机器人打磨任务分析 | 第49-53页 |
| 4.1.1 任务分配问题 | 第49页 |
| 4.1.2 传统分配方法 | 第49-51页 |
| 4.1.3 多背包问题 | 第51-52页 |
| 4.1.4 多背包问题约束条件 | 第52-53页 |
| 4.2 多机器人打磨避免干涉问题 | 第53-54页 |
| 4.2.1 避免干涉方法 | 第53页 |
| 4.2.2 避免干涉数学模型 | 第53-54页 |
| 4.3 基于协同进化混合粒子群算法的打磨路径规划 | 第54-59页 |
| 4.3.1 协同进化算法 | 第54-56页 |
| 4.3.2 协同进化混合粒子群算法 | 第56-57页 |
| 4.3.3 基于协同进化混合粒子群算法的双机器人路径规划 | 第57-59页 |
| 4.4 协同进化混合粒子群优化算法的仿真验证 | 第59-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 双机器人打磨路径规划的仿真与实验 | 第63-74页 |
| 5.1 路径规划的仿真验证 | 第63-66页 |
| 5.1.1 搭建工作站模型 | 第63-65页 |
| 5.1.2 双机器人运动路径仿真验证 | 第65-66页 |
| 5.2 双机器人打磨路径实验 | 第66-69页 |
| 5.2.1 实验设备与分组 | 第67页 |
| 5.2.2 结果分析 | 第67-69页 |
| 5.3 双机器人打磨工艺参数整定实验 | 第69-73页 |
| 5.3.1 实验设备与方法 | 第69-71页 |
| 5.3.2 结果分析 | 第71-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 全文总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 研究生期间发表的学术成果 | 第81-82页 |
| 附录1 | 第82-86页 |
| 附录2 | 第86-93页 |