凹形障碍全局路径规划的双蚁群完全交叉算法

为解决大量复杂凹形障碍环境中的路径规划问题.采用了计算机仿真技术,对双蚁群完全交叉算法进行了研究.通过对传统蚁群算法增加新型的距离改变启发因子,建立双蚁群完全交叉算法,并且融入最大最小蚁群算法思想,使蚁群算法应用在机器人路径规划领域,即使机器人环境中有大量复杂的凹形障碍,该算法仍能够规划出高质量的路径.仿真试验表明该算法得到最优路径率达到98%.     

电动汽车人机接口数据处理的研究

简要介绍了电动汽车人机接口的功能,包括点火锁、制动机构、加速踏板、换挡机构、手刹等。为提高电动汽车的安全性、可靠性及舒适性,针对人机接口的数据处理详细介绍了几种滤波处理方法,并给出实现相应处理算法的原程序。     

基于工序能力指数的零件选配优化模型

建立了基于工序能力指数的零件选配优化模型,通过提高工序能力来相应地提高选配精度,从而使选配工序趋向柔性化,降低废品率,提高生产效率和装配质量。在降低选配工序成本的基础上,通过Markov链随机状态的过程描述了选配公差等指标,构建了选配精度、公差和工序能力指数间的工序能力指数最大及选配工序成本最小化的多目标约束模型,并使用序列无约束最优化技术SUMT对基于动态随机多目标规划的选配约束非线性模型进行优化求解,最后通过实例对该模型的有效性给予了验证。