10、建筑领域的机器人协作平台与跨学科人工智能设计

建筑领域的机器人协作平台与跨学科人工智能设计

1. 机器人协作平台FUROBOT

在建筑领域,随着数字文化的发展,机器人技术正迅速进步。FUROBOT作为一个数字制造软件平台,在建筑机器人应用方面展现出了巨大的潜力。

1.1 层打印与空间结构打印
  • 层打印 :层打印是最广泛应用的机器人建筑应用,包括塑料打印、混凝土打印和粘土打印。一般需要水平切割几何体以获得轮廓曲线,然后连接这些曲线。FUROBOT将水平切割高度、接缝点选择、每层之间的上坡角度、尖角点保留以及不同角度的打印速度等因素纳入层打印相关组件中。使用FUROBOT提供的路径平面优化功能,可以更好地避免奇异点并减少不必要的抖动。
  • 空间结构打印 :空间结构打印比层打印更复杂,其复杂性不仅在于路径选择,还在于机器人和工具头对现有空间结构的避让。此外,还需要考虑表面的UV分割、结构厚度的偏移向量以及工具头打印和飞行的速度。FUROBOT选择了一种最成熟的空间结构打印工艺,并将其封装成一个具有创新工艺的模块化单元。改性塑料空间打印使机器人能够使用快速凝结材料在空间中编织空间网格结构,可在短时间内打印出轻质、大规模的空间网格结构。

下面是层打印和空间结构打印的对比表格:
| 打印类型 | 复杂性 | 关键因素 | 优势 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 层打印 | 相对较低 | 水平切割高度、接缝点选择等 | 避免奇异点,减少抖动 |
| 空间结构打印 | 较高 | 路径选择、结构避让、UV分割等 | 可打印轻质

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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