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喷涂机器人油漆沉积率优化建模与仿真_夏薇
39 3 2010 6
Vol. 39 No. 3 Jun. 2010 SURFACE TECHNOLOGY 29
, , ,
( , 530004)
[ ] 油漆沉积率模型是自动编程工艺参数选取的重要依据, 为了建立符合实际工 的漆膜模型, 采用
喷涂机器人喷涂时椭圆型雾锥的实验数据, 将贝叶斯归一化神经网络法和遗传算法分别用于漆膜模型的拟合
经过对比分析, 采用2 种算法得出模型都具有较高的精度, 但遗传算法收敛速度更快, 并可得出油漆沉积率方程
的具体表达式, 更适合油漆沉积率建模
[ ] 遗传算法; 贝叶斯归一化法; 油漆沉积率模型; 优化建模
[ ] TG174. 442; N945. 12 [ ] A [ ] 1001-3660( 2010) 03-0029-05
Optimi ation Modeling and Simulation on Deposition Rate of Air Spray Painting
X IA Wei, D UZheng , YU Sheng-r ui, LIA O X iao-p ing
( College of M echa ical E gi eeri g, Gua gxi U iversity, Na i g 530004, Chi a)
[Abstract] Depositio rate model of air spray pai ti g is importa t for determi i g tech ological parameters i au-
tomatic trajectory programmi g. Based o the ex perime tal datas of elliptical pai t patter , a d i order to build the film
model of realistic operati g co ditio s, the depositio rate model is fitted by usi g the Bayes ormalizatio algorithm a d
ge etic algorithm respectively. The result shows that all the two models have the high precisio . How ever, compared
with Bayes ormalizatio algorithm, the ge etic algorithm co verges faster a d ca obtai a defi ite fu ctio expressio
of the pai t depositio rate model. So ge etic algorithm is better tha Bayes ormalizatio algorithm i modeli g depos-i
tio rate.
[Key words] ge etic algorithm; Bayes ormalizatio algorithm; depositio rate model; optimizatio modeli g
, , ,
, ,
, , ,
[ 1]
,
, , 1
,
[ 2- 5]
B , 1. 1
,
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