复杂曲面机器人喷漆轨迹自动规划与优化方法研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外离线编程技术发展现状 | 第11-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 喷漆相关模型的建立及应用 | 第16-31页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 数学模型的建立 | 第16-24页 |
| 2.2.1 喷枪轨迹数学模型的建立 | 第16-17页 |
| 2.2.2 平面上漆膜生长模型的建立 | 第17-20页 |
| 2.2.3 圆弧面上漆膜生长模型的建立 | 第20-22页 |
| 2.2.4 匀速喷涂时漆膜生长模型的建立 | 第22-24页 |
| 2.3 漆膜生长速率模型的应用 | 第24-27页 |
| 2.3.1 最小二乘拟合 | 第24页 |
| 2.3.2 基于b分布曲线的轨迹优化方案 | 第24-27页 |
| 2.4 仿真实验 | 第27-29页 |
| 2.4.1 自由曲面交界处漆膜均匀度优化方案仿真 | 第27-28页 |
| 2.4.2 平行轨迹间漆膜均匀度优化方案仿真 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于分片方法的喷漆轨迹规划 | 第31-42页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 复杂曲面分片 | 第31-34页 |
| 3.2.1 连通域 | 第31-32页 |
| 3.2.2 曲面分片规则 | 第32-34页 |
| 3.2.3 路径规划方法 | 第34页 |
| 3.3 分片评估方法 | 第34-41页 |
| 3.3.1 分片评估方法 | 第34-36页 |
| 3.3.2 路径评估方法 | 第36-37页 |
| 3.3.3 应用实例 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于蚁群—蜂群算法的轨迹自由组合 | 第42-55页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 子片路径自由组合问题建模 | 第42-44页 |
| 4.3 蚁群—蜂群分层递阶法 | 第44-50页 |
| 4.3.1 蚁群算法(ACO) | 第44-46页 |
| 4.3.2 蜂群算法(ABC) | 第46-50页 |
| 4.3.3 蚁群—蜂群分层法 | 第50页 |
| 4.4 仿真实验 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 基于粒子群-K算法的机器人关节轨迹规划 | 第55-67页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 机器人关节轨迹建模方法 | 第55-58页 |
| 5.3 粒子群—K算法介绍 | 第58-62页 |
| 5.3.1 粒子群算法(PSO) | 第58-59页 |
| 5.3.2 粒子群—K算法 | 第59-62页 |
| 5.4 仿真实验 | 第62-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 总结 | 第67-68页 |
| 以后的工作 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
