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飞机自动化装配工业机器人精度补偿方法与实验研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
图、表清单第11-14页
注释表第14-15页
缩略词第15-16页
第一章 绪论第16-28页
   ·研究背景第16-17页
   ·研究目的与意义第17-18页
   ·工业机器人精度补偿研究现状第18-26页
     ·国外研究现状第19-23页
     ·国内研究现状第23-26页
   ·本文研究内容第26-28页
第二章 机器人运动学分析与误差建模第28-54页
   ·引言第28页
   ·机器人运动学分析第28-40页
     ·机器人 D-H 模型第28-31页
     ·MD-H 模型第31页
     ·KUKA KR150-2 型工业机器人简介第31-33页
     ·KUKA KR150-2 型机器人 D-H 建模第33-34页
     ·机器人正向运动学求解第34-37页
     ·机器人逆向运动学求解第37-40页
   ·机器人定位误差模型第40-51页
     ·机器人微分运动学模型第40-44页
     ·机器人定位误差模型的建立第44-51页
   ·仿真验证第51-53页
   ·本章小结第53-54页
第三章 基于误差相似度的权重度量的机器人精度补偿方法第54-78页
   ·引言第54页
   ·机器人精度补偿原理第54-55页
   ·定位误差相似度第55-57页
   ·反距离加权法第57-58页
   ·基于误差相似度的权重度量的机器人精度补偿方法第58-59页
   ·定位误差相似度判定的充分条件第59-61页
   ·仿真验证第61-64页
   ·最优网格步长第64-76页
     ·最优网格步长的定义第64-66页
     ·最优网格步长的确定第66-67页
     ·最优网格步长实验第67-76页
   ·本章小结第76-78页
第四章 基于粒子群优化神经网络的机器人综合精度补偿方法第78-96页
   ·引言第78页
   ·BP 神经网络第78-85页
     ·人工神经网络概述第78-80页
     ·BP 神经网络模型第80页
     ·BP 算法第80-84页
     ·BP 神经网络的优点和局限性第84-85页
   ·粒子群优化算法第85-87页
     ·粒子群优化算法概述第85页
     ·粒子群算法原理第85-87页
   ·基于粒子群优化神经网络的机器人综合精度补偿方法第87-94页
     ·综合精度补偿方法概述第87页
     ·基于粒子群优化算法的 BP 神经网络第87-89页
     ·基于粒子群优化神经网络的机器人综合精度补偿方法第89-92页
     ·神经网络模型交叉验证方法第92-94页
   ·本章小结第94-96页
第五章 机器人精度补偿实验研究第96-126页
   ·引言第96页
   ·精度检定标准及方法第96-101页
     ·位姿准确度和位姿重复性第97-99页
     ·位姿准确度和位姿重复性检定方法第99-101页
   ·实验平台的建立第101-104页
     ·实验平台第101-102页
     ·实验设备简介第102-104页
   ·坐标系的建立与统一第104-110页
     ·世界坐标系的建立第105-106页
     ·机器人坐标系的建立第106-107页
     ·法兰坐标系的建立第107-108页
     ·工件坐标系的建立第108-109页
     ·工具坐标系的建立第109-110页
   ·基于间接测量法的工具参数标定第110-114页
     ·间接测量法原理第111-112页
     ·T_1的参数标定第112页
     ·~RT_(T_1)和~RT_(T_2)的确定第112-114页
   ·基于误差相似度的权重度量的机器人精度补偿方法验证实验第114-118页
     ·广区域精度补偿方法验证第114-116页
     ·给定区域精度补偿方法验证第116-118页
   ·基于粒子群优化神经网络的综合精度补偿方法制孔验证实验第118-124页
     ·实验步骤第119-121页
     ·数据处理及实验结果第121-124页
   ·本章小结第124-126页
第六章 总结与展望第126-130页
   ·本文总结第126-128页
   ·研究展望第128-130页
参考文献第130-139页
致谢第139-140页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第140-141页
附录1 发明专利证书第141-142页
附录2 广区域精度补偿验证试验数据第142-148页
附录3 给定区域精度补偿验证试验数据第148-152页
附录4 变环境温度条件下网格顶点定位试验数据第152-164页

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