[发明专利]单缸插销式多级顺序伸缩路径优化方法有效
申请号: | 201611214032.7 | 申请日: | 2016-12-22 |
公开(公告)号: | CN106744386B | 公开(公告)日: | 2018-04-10 |
发明(设计)人: | 毛艳;成凯 | 申请(专利权)人: | 吉林大学 |
主分类号: | B66C23/693 | 分类号: | B66C23/693 |
代理公司: | 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司22100 | 代理人: | 魏征骥 |
地址: | 130000 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | 本发明涉及一种单缸插销式多级顺序伸缩路径优化方法,属于单缸插销式多级顺序伸缩路径优化方法。将每个臂节的中间状态按这三种状态抽取,进行排列组合,生成多组中间状态集tM{},要寻找的缩臂极限组合必产生于这些生成的中间状态集。将这些中间状态集依次送入评估公式系列,所有评估公式都满足的状态集,为缩臂极限状态集。本发明流程简明清晰、特别适合程序实现,尤其当臂节数n、销孔数量m增多时,程序也能很方便的实施。 | ||
搜索关键词: | 插销 多级 顺序 伸缩 路径 优化 方法 | ||
【主权项】:
一种单缸插销式多级顺序伸缩路径优化方法,伸缩臂具有n节臂,其特征在于,包括下列步骤:步骤(1):接收伸缩臂当前状态集{A[1]、A[2]…A[n]}、伸缩臂目标状态集{T[1]、T[2]…T[n]};其中:n为伸缩臂节数;A[i]为第i节臂的当前状态,A[i]的值为m,m为正整数,表示臂节上分布的销孔位置,如:第1个销孔、第2个销孔……第m个销孔,每个销孔对应不同的油缸行程;臂节插销在不同的销孔中,从而有不同的伸出长度;伸缩臂当前状态集{A[1]、A[2]…A[n]}是:有n节伸缩臂,每节臂当前伸出的长度的集合;T[i]为第i节臂的目标状态,T[i]的值为m,m为正整数,表示臂节上分布的销孔位置,如:第1个销孔、第2个销孔……第m个销孔,每个销孔对应不同的油缸行程;臂节插销在不同的销孔中,从而有不同的伸出长度;伸缩臂目标状态集{T[1]、T[2]…T[n]}是:有n节伸缩臂,每节臂目标伸出的长度的集合;步骤(2):根据所述伸缩臂当前状态集、所述伸缩臂目标状态集,以及可用于伸缩的伸缩油缸行程,计算缩臂极限状态集{O[1]、O[2]…O[n]};所述缩臂极限状态集是指:多级顺序伸缩更换臂长时,是将臂节先顺序缩回,然后再顺序伸出;通过油缸有效行程判断,某些臂节可以不用缩回,就可以越过它顺序伸缩其它臂节;或者某些臂节无需先缩,可以直接将其伸至目标位,不影响后续臂节的伸缩;这些可以保留的臂节、可以先伸至目标位的臂节、和其它需缩回的臂节,加上开始切换到伸出的最末臂节状态的组合,称为缩臂极限状态集;缩臂极限状态集的总长度一定在伸缩油缸总行程、一节臂长的范围内,路径优化算法的目的是寻找缩臂极限状态集;O[i]为第i节臂的缩臂极限状态,O[i]的值为m,m为正整数,表示臂节上分布的销孔位置,如:第1个销孔、第2个销孔……第m个销孔,每个销孔对应不同的油缸行程;臂节插销在不同的销孔中,从而有不同的伸出长度;缩臂缩臂极限状态集{O[1]、O[2]…O[n]}是:有n节伸缩臂,每节臂缩臂极限长度的集合;在所述步骤(2)中执行以下步骤:步骤(21):将当前状态集{A[1],A[2],…,A[n‑1]}和目标状态集{T[1],T[2],…,T[n‑1]}进行排列组合:从第1节臂开始,直到第n‑1节臂,依次执行:在第i节臂中选取A[i]或者T[i],作为中间状态集第i节臂的元素tM{i,j},j为第j个排列组合出的臂长组合状态集,i为该臂长组合状态集中第i节臂,总共得出2n‑1个中间状态集,加上最末节臂状态恒取T[n],于是组成含2n‑1个集合的中间状态集tM{};步骤(22):设定评估条件,评估公式系列如下:其中,n节伸缩臂共n个评估公式:i=1时,C[1]<=1? (1)i=2时,C_tM[1,j]+C[2]<=1? (2)i=3时,C_tM[1,j]+C_tM[2,j]+C[3]<=1? (3)……i=n时,C_tM[1,j]+C_tM[2,j]+...+C_tM[n‑1,j]+C[n]<=1? (n)当臂节数为n时,j=2n‑1;C_tM[i,j]:排列组合后所得的中间状态集tM{}中,第j个排列组合出的臂长组合状态集,第i节臂的行程,取值为0%‑100%;C[i]:第i节臂所需的最大行程,取值为0%‑100%;C[i]=Max(C_A[i],C_T[i]);C_A[i]:第i节臂当前的行程,取值为0%‑100%;C_T[i]:第i节臂目标的行程,取值为0%‑100%;步骤(23):将得出的中间状态集tM{}中所有集合逐一运用公式(1)~公式(n)评估,满足所有n个评估公式的为缩臂极限状态集,选出;步骤(24):待2n‑1个中间状态集都评估完成后,将第1节臂缩1、全缩,生成新的当前状态集{1,A[2],A[3],…,A[n‑1]}和目标状态集{1,T[2],T[3],…,T[n‑1]},进行排列组合,得出2n‑2个中间状态集,加上最末节臂恒取T[n],于是组成含2n‑2个集合的中间状态集tM{};步骤(25):重复步骤(23);步骤(26):待2n‑2个中间状态集都评估完成后,将第1、2节臂缩1、全缩,生成新的当前状态集{1,1,A[3],…,A[n‑1]}和目标状态集{1,1,T[3],…,T[n‑1]},进行排列组合,得出2n‑3个组合,加上最末节臂恒取T[n],于是组成含2n‑3个集合的中间状态集tM{};步骤(27):重复步骤(23);步骤(28):类似步骤(26)循环,待前(n‑2)节臂全缩完后,生成新的当前状态集{1,1,…,1,A[n‑1]}和目标状态集{1,1,…,1,T[n‑1]},进行排列组合,得出21=2个组合,加上最末节臂恒取T[n],于是组成含2个集合的中间状态集tM{},重复步骤(23);步骤(3):根据所述当前伸缩状态集、所述目标伸缩状态集、以及所计算得出的缩臂极限状态集,按照顺序伸缩臂的原则,规划伸缩路径:从所述伸缩臂当前状态集——所述缩臂极限状态集,为顺序缩臂;从所述缩臂极限状态集——所述伸缩臂目标状态集,为顺序伸臂;顺序缩臂是指:先缩第1节臂、再缩第2节臂……最后缩第n节臂;顺序伸臂是指:先伸第n节臂、再伸第n‑1节臂……最后伸第1节臂;步骤(2)得出的所述缩臂极限状态集可能是一个,也可能是多个,若得出多个,则将得出的多个所述缩臂极限状态集均按步骤(3)所述方法规划伸缩路径;然后从中选出,从所述伸缩臂当前状态集——所述伸缩臂目标状态集使用步数最少的所述缩臂极限状态集,作为最优路径。
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