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基于改进遗传算法的六自由度并联机器人位置正解研究

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摘要

将并联机器人运动学位置正解转化为求解一组多元非线性方程的优化问题,提出了改进遗传算法进行优化求解,依靠计算灰色关联度对求解结果进行分组的方法,并通过实例计算得到了3-6结构6自由度Stewart平台并联机器人的7组实解.研究结果表明该方法简单方便,求解精度高且具有通用性.

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来源
《应用科学学报》 |2005年第5期|522-525|共4页
作者
贺利乐; 刘宏昭; 王朋; 段志善;
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作者单位

西安理工大学;

机仪学院;

陕西;

西安;

710048;

西安建筑科技大学;

机电学院;

陕西;

西安;

710055;

西安理工大学;

机仪学院;

陕西;

西安;

710048;

西安建筑科技大学;

机电学院;

陕西;

西安;

710055;

西安建筑科技大学;

机电学院;

陕西;

西安;

710055;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
改进遗传算法; 运动学正解; 并联机器人;

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专利

1. 基于遗传算法和神经网络的六自由度并联平台位置正解 [J] . 贺利乐 ,刘宏昭 . 机械科学与技术 . 2004,第011期
2. 基于遗传算法的Stewart并联机器人位置正解分析 [J] . 郑春红 ,焦李成 . 西安电子科技大学学报（自然科学版） . 2003,第002期
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4. 粒子群算法在六自由度并联机器人位置正解中的应用 [J] . 陈莉 ,张宏立 . 重庆理工大学学报 . 2010,第008期
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