自控网络Petri模型下机器人装配线多目标平衡

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流水线系统被广泛应用于组装不同类型的产品,机器人的广泛使用逐渐代替了人类的体力劳动。此次研究着重于优化机器人装配线多目标平衡问题,为此,提出基于自控网络Petri模型的机器人装配多目标平衡。建立包含库所、变迁、有向弧、令牌元素的自控网络Petri模型,构建自控网络目标函数控制方程;改进粒子群算法,在装配线平衡约束条件下求取控制方程最优解,实现机器人装配生产线多目标平衡。仿真实验结果表明:自控网络方法应用下,机器人装配节拍缩短、平滑系数降低,装配平衡率提高至95.62%,证明其在机器人装配生产线多目标平衡中
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量,作名词用,意即数量的多少;作动词用,意即测量数量的多少。\"量感\"更多地被运用于艺术领域,一般指在美术作品中,作者和观众视觉及心理的量态感性经验,以及作品所表现的对象的体积和质量,作品本身的尺寸和规模。它是人的视觉对物体大小、轻重、厚薄等量的相对模糊的感觉。这种感觉和计量专业中的量感有着异曲同工之妙。因为\"误差\"的原因,所以我们所测量的结果基本上都是近似的、不确定的。比如,一个人的身高是1.65米,其实1.65米并不是一个准确值,它应该是借助测量工具和计量单位.
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