项目名称: 基于多策略融合粒子群算法的点焊机器人路径多目标优化

项目编号: No.61773165

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2018

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 王学武

作者单位: 华东理工大学

项目金额: 16万元

中文摘要: 智能制造对焊接自动化程度要求越来越高,焊接机器人的路径规划是焊接自动化关键问题之一。本项目针对焊接加工中的点焊机器人路径多目标智能规划问题,分析与路径规划相关的影响因素。以焊接效率的提高为主要优化目标,综合考虑焊接路径长度、避障、节能、多机器人协调等各种因素,进行多目标路径规划问题分析。研究多种优化策略,进行多策略融合粒子群优化算法研究,对改进的混合粒子群算法进行离散化,以适用于焊接机器人路径优化问题。研究成果对于提高焊接效率、产品质量具有重要理论意义和工程价值,能够有效提高焊接自动化水平以及企业经济效益,更是顺应了绿色制造、智能制造这一制造业发展方向。

中文关键词: 智能优化;多目标优化;混合优化

英文摘要: Automatic welding technology is very important for intelligent manufacturing, and welding robot path planning is the key problem of welding automation. In order to realize intelligent path optimization for spot welding robot in welding manufacturing process, factors related to path planning will be analyzed first. Then the multi-objective path planning problem will be modeled based on consideration about the influence factors (path length, obstacle avoidance, energy saving, and multi-robot coordination, etc.). And the improvement of welding efficiency is selected as the main objective here. For improving optimization effects of particle swarm optimization (PSO) algorithm, various optimization strategies will be studied and applied. Discretization of the established hybrid PSO will be conducted for application in spot welding robot path planning. The results of this work have both academic significance and application potential, and would lead to high quality and high efficiency welding. It would improve welding automation level and enterprise economic benefit, and it also conforms to the developing trends of intelligent manufacturing and green manufacturing.

英文关键词: Intelligent optimization;Multi-objective optimization;Hybrid optimization

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

工业人工智能驱动的流程工业智能制造
专知会员服务
99+阅读 · 2022年3月9日
Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
专知会员服务
55+阅读 · 2021年9月18日
【2021新书】分布式优化,博弈和学习算法,227页pdf
专知会员服务
227+阅读 · 2021年5月25日
专知会员服务
61+阅读 · 2021年4月22日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年4月21日
深度强化学习在智能制造中的应用展望综述
专知会员服务
96+阅读 · 2021年1月28日
专知会员服务
136+阅读 · 2021年1月13日
基于多目标优化的推荐系统综述
机器学习与推荐算法
6+阅读 · 2021年12月27日
招聘平面设计实习生
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年5月20日
【AGV】仓库内多AGV协作的全局路径规划算法的研究
产业智能官
27+阅读 · 2018年11月10日
一种轻量级在线多目标车辆跟踪方法
极市平台
13+阅读 · 2018年8月18日
基于强化学习的量化交易框架
机器学习研究会
28+阅读 · 2018年2月22日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
21+阅读 · 2017年10月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
小贴士
相关VIP内容
工业人工智能驱动的流程工业智能制造
专知会员服务
99+阅读 · 2022年3月9日
Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
专知会员服务
55+阅读 · 2021年9月18日
【2021新书】分布式优化,博弈和学习算法,227页pdf
专知会员服务
227+阅读 · 2021年5月25日
专知会员服务
61+阅读 · 2021年4月22日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年4月21日
深度强化学习在智能制造中的应用展望综述
专知会员服务
96+阅读 · 2021年1月28日
专知会员服务
136+阅读 · 2021年1月13日
相关资讯
基于多目标优化的推荐系统综述
机器学习与推荐算法
6+阅读 · 2021年12月27日
招聘平面设计实习生
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年5月20日
【AGV】仓库内多AGV协作的全局路径规划算法的研究
产业智能官
27+阅读 · 2018年11月10日
一种轻量级在线多目标车辆跟踪方法
极市平台
13+阅读 · 2018年8月18日
基于强化学习的量化交易框架
机器学习研究会
28+阅读 · 2018年2月22日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
21+阅读 · 2017年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员