聚焦于运动学的视阈,探讨一种基于克里格模型的机械系统优化策略。利用MSC.A D A M S建立一个简单而又具有普遍意义的多机构机械系统初始模型,修改连杆比值为[1,1.5,2]、间距为[0,5,10]cm,形成9个模型,再加密采样间隔,形成连杆比值为[1,...聚焦于运动学的视阈,探讨一种基于克里格模型的机械系统优化策略。利用MSC.A D A M S建立一个简单而又具有普遍意义的多机构机械系统初始模型,修改连杆比值为[1,1.5,2]、间距为[0,5,10]cm,形成9个模型,再加密采样间隔,形成连杆比值为[1,1.25,1.5,1.75,2]、间距为[0,2.5,5,7.5,1 0]c m的2 5个模型,计算两套模型的机械增益和加速度等运动学参数。在MATLAB下基于克里格模型算法形成空间面曲线,预测其他连杆比值和间距下的运动学参数,与真实值进行比对,讨论模型相对误差。当连杆比值为1.6,间距为6 cm时,9个模型/25个模型的相对误差为:机械增益14.32%/4.97%,加速度47.80%/20.90%;当连杆比值为1.4,间距为3 cm时,9个模型/25个模型的相对误差为:机械增益18.26%/13.06%,加速度22.98%/8.07%。随着模型规模的增大,系统各参数的预测精确度也会随之提高。应借助大数据技术等新兴产业,实时把握数据变化,补充约束条件,调节数据趋势,优化全局模型,获取最优参数。展开更多
文摘聚焦于运动学的视阈,探讨一种基于克里格模型的机械系统优化策略。利用MSC.A D A M S建立一个简单而又具有普遍意义的多机构机械系统初始模型,修改连杆比值为[1,1.5,2]、间距为[0,5,10]cm,形成9个模型,再加密采样间隔,形成连杆比值为[1,1.25,1.5,1.75,2]、间距为[0,2.5,5,7.5,1 0]c m的2 5个模型,计算两套模型的机械增益和加速度等运动学参数。在MATLAB下基于克里格模型算法形成空间面曲线,预测其他连杆比值和间距下的运动学参数,与真实值进行比对,讨论模型相对误差。当连杆比值为1.6,间距为6 cm时,9个模型/25个模型的相对误差为:机械增益14.32%/4.97%,加速度47.80%/20.90%;当连杆比值为1.4,间距为3 cm时,9个模型/25个模型的相对误差为:机械增益18.26%/13.06%,加速度22.98%/8.07%。随着模型规模的增大,系统各参数的预测精确度也会随之提高。应借助大数据技术等新兴产业,实时把握数据变化,补充约束条件,调节数据趋势,优化全局模型,获取最优参数。
