Artificial Bee Colony and Newton Algorithm for Forward Position Solution of Parallel Mechanism

Ping Li; Siyang Peng; Linxian Che; Li Du; Junkun Hong

doi:10.16578/j.issn.1004.2539.2019.04.009

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Artificial Bee Colony and Newton Algorithm for Forward Position Solution of Parallel Mechanism

Design· Calculation | 更新时间：2022-10-03

- Artificial Bee Colony and Newton Algorithm for Forward Position Solution of Parallel Mechanism
- Journal of Mechanical Transmission Vol. 43, Issue 4, Pages: 44-50(2019)
- 作者机构：
  
  1.重庆工商大学制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室，重庆 400067
  2.重庆理工大学机械工程学院，重庆 400054
  3.重庆工程职业技术学院机械工程学院，重庆 402260
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2019.04.009
  CLC：
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李平,彭斯洋,车林仙等.并联机构位置正解的人工蜂群和牛顿组合算法[J].机械传动,2019,43(04):44-50.

Li Ping,Peng Siyang,Che Linxian,et al.Artificial Bee Colony and Newton Algorithm for Forward Position Solution of Parallel Mechanism[J].Journal of Mechanical Transmission,2019,43(04):44-50.
李平,彭斯洋,车林仙等.并联机构位置正解的人工蜂群和牛顿组合算法[J].机械传动,2019,43(04):44-50. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2019.04.009.

Li Ping,Peng Siyang,Che Linxian,et al.Artificial Bee Colony and Newton Algorithm for Forward Position Solution of Parallel Mechanism[J].Journal of Mechanical Transmission,2019,43(04):44-50. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2019.04.009.

摘要

将智能优化算法与数值迭代方法有机组合，构造一种并联机构位置正解求解的通用算法——混合人工蜂群和Newton迭代（Hybrid artificial bee colony and Newton iteration，HABC-Newton）算法。将差分进化（Differential evolution，DE）算法融入人工蜂群（Artificial bee colony，ABC）算法，形成一种能快速收敛到问题近优解的混合人工蜂群（Hybrid ABC，HABC）算法，再以该近优解为初值，应用Newton-Шамарский迭代法求出高精度位置正解。以4自由度4-SPS-CU并联机构正运动学分析为例，阐述基于HABC-Newton算法的并联机构正运动学分析方法。为了验证算法的有效性和普适性，给出4-SPS-CU、3-RRR两种耦合并联机构位置正解的数值算例。结果表明，HABC-Newton算法能以较少计算开销求得并联机构的全部高精度位置正解。还比较了HABC-Newton、ABC、DE和粒子群算法求并联机构位置正解的性能，数值实验显示，HABC-Newton算法的精度、稳健性和计算效率高于对比算法。

Abstract

By an organic combination of the intelligent optimization algorithm and the numerical iteration method， a general algorithm called hybrid artificial bee colony and Newton iteration （HABC-Newton） algorithm for solving the forward positions of parallel mechanism is constructed. The differential evolution （DE） algorithm is incorporated into the artificial bee colony （ABC） algorithm to form a hybrid ABC （HABC） algorithm which can converge quickly to the near optimal solution of the problem. Then the optimal solution is used as initial value and Newton-Шамарский iteration method is employed to find high precision solutions. Taking 4-SPS-CU parallel mechanism kinematics analysis as an example， the forward kinematics analysis method of parallel mechanism based on HABC-Newton algorithm is stated. In order to verify the effectiveness and universality of the algorithm， two numerical examples of forward kinematics such as 4-SPS-CU and 3-RRR coupled parallel mechanisms are given. The results show that the HABC-Newton algorithm can obtain all the high accurate solutions of the parallel mechanism with less computational cost. Furthermore， comparative tests to solve these examples are carried out with HABC-Newton， ABC， DE and particle swarm optimization algorithms， and the numerical experiments indicate that HABC-Newton algorithm has better performance than compared algorithms in terms of the accuracy， robustness and computational efficiency.

关键词

并联机构位置正解人工蜂群算法差分进化算子Newton迭代法

Keywords

Parallel mechanismForward position solutionArtificial bee colony algorithmDifferential evolution operatorNewton iteration method

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