42、外翻机器人负载能力与形态对集体运输的影响

外翻机器人负载能力与形态对集体运输的影响

一、外翻机器人负载能力分析

1.1 屈曲失效

当外翻机器人抵抗负载驱动时,会在机器人上产生压缩力。由于外翻机器人长度较长且半径与长度之比低,它们容易发生屈曲。例如,当遇到刚性障碍物时,外翻机器人会在压缩下发生屈曲。

在假设外翻机器人沿长度方向的横截面不变,且在小应变极限下,屈曲的临界负载由以下公式给出:
[F_{cr} = \frac{(E + \frac{P}{S})I\chi^2}{1 + \chi^2\frac{I}{S} + \chi^2\frac{(E + \frac{P}{S})I}{P + kGS}}]
其中,(S) 表示外翻机器人的横截面积,(I) 是绕中心轴的惯性矩,(\chi) 对应屈曲梁的模态形状,由 (\chi L = (2n - 1)\frac{\pi}{2}) 给出,当 (n = 1) 时可得到主要的屈曲模式。常数 (k) 是修正剪切因子,对于圆管,(k = 0.5)。

外翻机器人通常由非常薄的片材或织物制成,以方便外翻机制,其有效剪切模量通常较低,压力的影响主导了屈曲行为。当内部压力为零且材料的剪切模量较低时,屈曲的临界力接近经典梁的欧拉屈曲载荷。但外翻机器人不能在零压力下运行,因为这会导致膜中的纵向应力消失,即使最小的力也会压碎机器人。

1.2 横向坍塌力

外翻机器人也可用于承受横向负载。例如,水平延伸的机器人尖端安装的传感器会由于重力而受到横向力。当在机器人尖端横向施加集中负载时,过长的外翻机器人在固定端也可能由于自身重量而承受较大的力矩,这些负载会导致横向弯曲。然而,超过阈值后,外翻机器人会在表面出现扭结而坍塌。 <

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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