抓具抓取轨迹曲线及其绘制

在设计和研究抓具系统的功能和各种特性时,首先必须对抓具颚爪的抓取曲线进行研究。本文分析和论述了抓具的抓取轨迹曲线、影响抓取轨迹曲线的因素以及抓取曲线的绘制。     

双斜立式油缸木材抓具优化设计研究

通过对现行木材生产中所使用的双斜立式油缸木材抓具的受力情况的深入分析。推导了双斜立式油缸木材抓具在两种不同的工作状态下的抓取力计算公式。在此基础上,结合现代先进的设计方法——优化设计法的基本思想,建立了该类型木材抓具优化设计的数学模型。根据数学模型的特点,给出了能够处理约束优化问题的优化计算方法——内点惩罚函数法,编制了该方法的计算机程序,并对程序的使用进行了必要的说明。     

小型软体抓取机器人的系统设计

相比于传统的刚性机器人,软体抓取机器人的抓取装置具有更高的柔性和自适应性,可以实现对易碎、不规则形状、球形、棒状等物品的抓取与移动,可操作性高,设计和维护成本相对较低.设计的软体抓取机器人以STM32为控制核心,利用激光测距传感器扫查实现物体的自动检测定位,以球形自适应手为载体,利用阻塞原理,通过真空泵对软体手内部施加...     

新型具有力感知的柔性果蔬采摘机械手研究

研发了基于设施农业的果蔬采摘机械手,包括具有3个旋转关节自由度的采摘机械臂及具有力反馈功能的三指果蔬采摘末端执行器,并对其控制系统进行了开发。通过采摘模拟试验,验证了其作业性能、采摘效果。试验结果表明:采摘机械手各关节与控制系统配合良好,运行稳定;采摘末端执行器手指控制灵活,传感器响应灵敏,能够实现稳定抓取并不损伤果实,具有推广价值。     

基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制

运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优选模糊规则数。给出了训练样本数据集采集方法,并应用梯度下降与最小二乘混合训练算法辨识了控制器的前件参数和结论参数。对所设计的控制器进行了实验验证,结果表明该控制器能够适应果蔬质量、表面摩擦特性等方面的差异。抓取力超调量得到了限制,最大值小于0.8 N,可以避免给抓取对象造成机械损伤。     

一种管道水培叶菜变方位包络定心抓取方式

将不同位姿的水培叶菜包络定心夹持到种植孔中心取出，是实现茎秆精准根切，避免根部残留在管道内的关键。针对定方位抓取方式在一些方位上对叶菜向心包络扶起作用小，抓取成功率低的问题，提出一种在夹持过程中使夹手相对种植孔中心转动的变方位抓取方式。以水培绿宝芥蓝为抓取对象，建立夹手张开伸入、绕种植孔中心转动及闭合夹紧时的尺寸参数关系模型；构建包络定心夹持多刚体动力学仿真模型，对初始倾角为50°、65°和80°，相对种植孔边缘均布的8个方位P₁～P₈上的芥蓝进行包络夹持过程仿真分析；搭建抓取试验平台，对初始倾角为45°～60°、>60°～75°和 >75°～90°，方位为P₁～P₈的芥蓝进行抓取试验。分析确定两手指初始张开角为15°，闭合夹角为30°，夹手变方位转动角为45°，夹手转动速度为两手指转动速度的2倍。仿真获得的变方位夹持倾角为82.18°～88.96°，优于定方位夹持倾角80.32°～88.57°；抓取试验获得的变方位抓持倾角为82.83°～89.65°，优于定方位抓持倾角70.70°～89.27°，仿真与试验结果具有较好一致性，表明变方位夹持不同位姿芥蓝的向心包络扶起作用效果更好。3种初始倾角的变方位抓取试验获得的成功率均值分别为91.67%、95.83%和100.00%，定方位抓取成功率均值分别为87.50%、91.67%和100.00%，表明初始倾角越大抓取机构可获得的抓取成功率越高，变方位抓取初始倾角小的芥蓝可获得更高的成功率；不计P₂方位双层手指伸入碰倒芥蓝样本，变方位抓取获得的最小抓取成功率均值为91.70%，相比定方位在P₁～P₈方位上均具有更好的包络定心抓取效果。研究可为管道水培叶菜采收装备的研制提供依据。     

木材抓具抓取阻力几种算法的评述

本文阐述了木材抓具抓取阻力的几种计算方法,说明了它们的计算原理及出发点,对这几种木材抓具抓取阻力的计算方法进行了评述,提出了存在的问题和今后的研究方向。     

禽蛋加工技术与装备的研究现状及发展趋势

该文在收集和整理国内外关于禽蛋加工技术与装备的基础上,按照加工过程的特点和工作原理进行分析归纳,总结了一系列禽蛋加工技术与装备的研究现状,详细分析了禽蛋的抓取、清洗、分级、品质检测、自动上料和包装等技术难点,以及采用的工作原理、技术水平和所能达的效果。通过对国内外研究现状及发展趋势的分析比较,提出合理的预测和提出建设性意见,为本行业的发展提供技术和决策的参考。     

基于GA–BP神经网络的番茄应力松弛参数的估计

为了实现机械手在抓取过程中对番茄应力松弛参数的快速准确估计,提出以BP神经网络为核心,遗传算法(GA)对BP神经网络初始权值和阈值进行优化的番茄应力松弛参数的估计方法:以番茄为样本,利用质构仪进行番茄应力松弛试验,并利用三元件广义Maxwell模型来表征番茄的应力松弛特性,通过拟合获取样本数据集;再以抓取力F、变形量D、作用时间t为输入,松弛特性参数E、Ee、η为输出构建BP神经网络模型,使用遗传算法对初始连接权值和阈值进行优化,获取最优参数的GA–BP神经网络估计模型;将该估计模型应用到机械手抓取过程中对番茄应力松弛参数的估计验证。结果表明:番茄应力松弛特性参数E、Ee和η的估计相对误差都在15%以内,且趋于稳定,该估计模型可对番茄应力松弛参数进行在线估计。     

搭配

心急忙慌地吃过早饭,老卜家哥俩和妯娌们就张罗分家。但究竟怎么个分法,还没有谁能拿定主意,谁的心里也没个"谱儿"。妯娌们提出要采取抓阄的形式,把所有的家财都分别写在一块块小纸条上,做成阄,然后由哥俩轮番连续地抓取,抓到什么就算分到什么。