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串联机器人轮毂打磨的表面粗糙度预测和参数优化

串联机器人轮毂打磨的表面粗糙度预测和参数优化

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作者：朱辉河北科技师范学院

学位级别：硕士

目前,自动化已经在铝轮毂的生产制造中得到应用,但在铝轮毂表面处理领域,传统的人工打磨方法仍占据主导地位。而目前传统的人工打磨存在着诸多问题,如加工效率低、产品质量不稳定、人工成本高等。随着技术的发展,机器人在打磨加工领域... 详细信息

目前,自动化已经在铝轮毂的生产制造中得到应用,但在铝轮毂表面处理领域,传统的人工打磨方法仍占据主导地位。而目前传统的人工打磨存在着诸多问题,如加工效率低、产品质量不稳定、人工成本高等。随着技术的发展,机器人在打磨加工领域展现出了显著优势,其在加工过程中的一致性、高效性和低成本等特点正逐渐取代传统的人工打磨模式。因此,本文聚焦于机器人打磨轮毂时粗糙度预测难、打磨工艺参数选择缺乏理论指导等问题展开研究,旨在为相关领域的研究和应用提供理论和实践指导。本文通过单因素实验法研究了4种不同工艺参数对轮毂打磨质量的影响规律,并分析了这些规律产生的原因。同时,基于CCD响应面法实验的结果,建立粗糙度的预测模型,并结合三维响应面图的分析,寻得了一组的最优打磨参数。使用机器学习算法建立机器人打磨轮毂粗糙度预测模型时,本文构建了不同的神经网络模型:BP神经网络、ga-BP神经网络、pso-BP神经网络以及gapso-BP神经网络模型。经过仿真对比发现,ga-pso-BP神经网络模型在预测机器人打磨轮毂粗糙度方面表现出优异的性能,预测精度高,拟合性能优,可以准确映射粗糙度和打磨参数之间的关系。因此,将ga-pso-BP神经网络模型预测值作为适应度函数,通过灰狼算法进行参数寻优,获得了一组最优的打磨参数并应用于机器人打磨进行实验,结果表明相对于人工打磨、响应面法机器人打磨以及人工经验法机器人打磨,灰狼算法寻得的打磨参数打磨效果最好。

关键词：铝轮毂机器人打磨粗糙度预测 BP神经网络 ga-pso混合优化灰狼算法

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基于多源生理信号的装备操作人员穿戴式疲劳检测方法研究

基于多源生理信号的装备操作人员穿戴式疲劳检测方法研究

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作者：郭稳南京理工大学

学位级别：硕士

装备操作人员是我军部队的主要作战力量,在现代化高新技术战争中,随着大量的、先进的武器装备在军事方面的运用,装备操作人员的身体健康状况和疲劳状态也得到了广泛关注,但是目前关于装备操作人员的穿戴式疲劳检测方法的研究十分缺乏。... 详细信息

装备操作人员是我军部队的主要作战力量,在现代化高新技术战争中,随着大量的、先进的武器装备在军事方面的运用,装备操作人员的身体健康状况和疲劳状态也得到了广泛关注,但是目前关于装备操作人员的穿戴式疲劳检测方法的研究十分缺乏。针对主观问卷疲劳检测耗时较长,客观疲劳检测仪器昂贵,体型较大,不适合在实际野外作业过程中使用的问题。据此本文提出了一种基于多源生理信号的装备操作人员穿戴式疲劳检测方法,设计了一套装备操作人员穿戴式疲劳检测系统,利用穿戴式生理参数采集装置得到被测人员生理参数,通过疲劳检测模型联合获取装备操作人员的疲劳状态,以此保障装备操作人员的作战能力,对今后的装备操作人员的作战训练和装备优化具有重要意义。本文主要工作如下:分析了装备操作人员疲劳特性,并通过装备操作人员操作任务模拟实验,模拟供弹手操作过程,利用相关性分析确定了与装备操作人员疲劳相关的生理参数特征值,为后续的装备操作人员疲劳检测模型的输入参数提供依据。基于支持向量机方法建立装备操作人员疲劳检测模型,提出了一种利用遗传算法和粒子群混合算法(ga-pso)优化模型参数的方法,该方法融合了ga和pso两种算法各自的优点,既可以快速找到全局最优解,避免了陷入局部最优解,又可以保证疲劳检测模型有很高的准确率。设计搭建了装备操作人员穿戴式疲劳检测系统。针对装备操作人员疲劳相关的生理参数设计了一款价格便宜、体积小、便携的穿戴式生理参数采集装置,通过无线传输的方式将被测人员生理数据传输给上位机。利用Matlab编写了上位机软件界面和疲劳检测算法,将接收到的多源生理参数通过疲劳检测模型联合获取装备操作人员的疲劳状态。通过实验验证装备操作人员穿戴式疲劳检测系统的功能和性能。验证了上位机功能,穿戴式生理参数采集装置的测量精度,通过对比装备操作人员穿戴式疲劳检测系统的疲劳分类结果,与中华中医药学会标准《T/CACM 1047—2017疲劳的评定标准》的疲劳结果,验证疲劳检测模型的准确率。实验表明,装备操作人员疲劳等级预测准确率可达89.6%。

关键词：装备操作人员疲劳检测支持向量机 ga-pso混合优化穿戴式

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