期刊文章详细信息
基于克里金和粒子群算法的装载机铲掘轨迹规划 ( EI收录)
Shoveling trajectory planning method for wheel loader based on kriging and particle swarm optimization
文献类型:期刊文章
YU Xiang-jun;HUAI Yuan-hui;LI Xue-fei;WANG De-wu;YU An(School of Mechanical and Electrical Engineering,Kunming University,Kunming 650214,China;Kunming Motor Vehicle Inspection and Supervision Service CenterKunming 650200,China;School of Mechanical and Aerospace Engineering,Jilin University,Changchun 130022,China)
机构地区:[1]昆明学院机电工程学院,昆明650214 [2]昆明市机动车检验监管服务中心,昆明650200 [3]吉林大学机械与航空航天工程学院,长春130022
基 金:国家自然科学基金项目(51875233,51265020).
年 份:2020
卷 号:50
期 号:2
起止页码:437-444
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:以某50型轮式装载机为研究对象,结合其行驶、作业特性和自身结构特点,联合RecurDyn和EDEM建立了包含物料信息的装载机铲掘特性仿真模型。归纳驾驶员经验分析了装载机铲掘散状物料的过程,构建了能反映铲斗满斗率和燃油消耗量综合性能的装载机铲掘性能指标。针对不同工况和不同铲掘轨迹参数下的装载机铲掘性能,基于Kriging方法建立了不同工况下铲掘性能关于铲掘轨迹参数的近似响应关系,采用粒子群算法对其进行优化,得到了不同工况下的理论铲掘轨迹参数。分析结果表明:优化后的铲掘轨迹参数所对应的装载机铲掘性能将会得到明显提升。
关 键 词:装卸机械 铲掘轨迹 联合仿真 克里金代理模型 粒子群优化
分 类 号:TH243]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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