韩晓东
- 作品数：5 被引量：14H指数：2
- 供职机构：西南科技大学制造科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 机械零件虚拟装配的关键技术研究
- 虚拟装配是虚拟制造技术的重要组成部分，是虚拟现实技术在制造业领域中的典型应用之一。本论文在前人研究的基础上，对虚拟装配中的一些关键技术进行了进一步的探索与研究。所做的主要工作概括如下：
系统地阐述了虚拟装配技术的发...
- 韩晓东
- 关键词：虚拟装配装配序列规划遗传算法碰撞检测
- 文献传递
- 基于支持向量机的点云切片分割技术的研究被引量：1
- 2009年
- 支持向量机这种学习方法,最初用于处理模式识别问题,随后推广到解决回归估计问题,成功解决了高维问题和局部极值问题,是一个具有最优泛化能力的学习机器。提出了一种基于支持向量机最优超平面的点云切片分割技术,该技术采用较新的人工智能技术支持向量机(SVM)的最优超平面原理,应用其统计特性,把切片中的点分割成模型本身的独立部分。实验证明,该方法具有速度快、分割准确的优点,分割效果较好。
- 常伟杰蔡勇蒋刚韩晓东
- 关键词：反求工程支持向量机点云
- 基于SVM的点云模型识别技术的研究被引量：1
- 2009年
- 提出了一种基于支持向量机统计识别技术的点云曲面重构法,直接从点云中识别出模型并进行模型替代,从而很大程度上减小了数据量并且保证了建模精度。实验证明,此方法具有较好的效果,并有误差小、速度快等优点。
- 常伟杰蔡勇蒋刚韩晓东
- 关键词：支持向量机点云
- 一种基于遗传算法的装配序列规划新方法被引量：2
- 2008年
- 装配序列规划的实质是NP组合优化问题,应用遗传算法来解决装配序列规划问题可以得到较好的结果。但是使用传统的遗传算法则收敛速度较慢,通过应用Boltzman变比技术来调整遗传算法在不同时期的选择压力,则可以较好的改善遗传算法的收敛速度较慢的问题。因此提出了一种应用Boltzman变比技术的遗传算法来解决装配序列规划问题的方法。通过使用精英选择技术,保证上一代种群中的最优个体能够顺利的进入到下一代中,以防止种群中优良个体的丢失。并提出了一种基于简化关联图来生成遗传算法初始种群染色体的新方法,该方法结合人工输入的方法,可以保证了初始种群染色体的质量。根据装配序列规划问题的特点,设计了具有针对性的杂交算子和变异算子。在实际应用中,该方法取得了良好的效果。
- 韩晓东常伟杰
- 关键词：装配序列规划遗传算法
- 基于改进的遗传算法的装配序列规划被引量：8
- 2009年
- 针对装配序列规划问题的特点,设计了具有针对性的杂交算子和变异算子。并应用Boltzman变比技术对遗传算法进行了改进,提出了一种基于改进的遗传算法的装配序列规划的方法。通过使用精英选择技术,保证最优种群能进入到下一代中。提出了一种应用简化关联图生成遗传算法初始种群染色体的方法,应用该方法并结合人工输入的方法,可以保证初始种群染色体的质量。实际应用证明,该方法比传统方法更加有效。
- 韩晓东蔡勇蒋刚
- 关键词：装配序列规划遗传算法
