Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Система виртуальной реальности для разработки и исследования алгоритмов планирования и управления микросборочными процессами

Диссертация: Система виртуальной реальности для разработки и исследования алгоритмов планирования и управления микросборочными процессами
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В ведущих научных изданиях неоднократно отмечалось, что в наступившем 21-м веке технологии, связанные с разработкой микросистемной техники (МСТ), станут одними из самых перспективных, способных привести к революционному скачку в развитии науки и техники. Уже сегодня без микросистем трудно представить высокотехнологичные, конкурентоспособные образцы продукции в автомобилестроении, медицине… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. Состояние и анализ проблем микросистемной техники (МСТ)
    • 1. 1. МСТ — критическое направление в науке и технике XXI века
    • 1. 2. Микросборка и проблемы производства гибридных МЭМС
    • 1. 3. Анализ современного состояния микросборочных технологий
    • 1. 4. Виртуальные технологии для моделирования сложных технических систем
    • 1. 5. Проблемы взаимодействия реальных и виртуальных микросистем
    • 1. 6. Цель и задачи исследования
  • Выводы по главе 1
  • ГЛАВА 2. Разработка математических моделей функционирования микросистем с учетом особенностей влияния окружающей микросреды
    • 2. 1. Математические модели адгезионных сил как основных возмущающих воздействий при микросборке
    • 2. 3. Микроконтактная динамика при выполнении операций микроманипулирования
  • Выводы по главе 2
  • ГЛАВА 3. Синтез алгоритмов управления и планирования микромеханическими системами
    • 3. 1. Прогнозирующее управление микросборочными процессами
    • 3. 2. Разработка генетического алгоритма планирования оптимальных маршрутов для группы микророботов в среде с препятствиями
  • Выводы по главе 3
  • ГЛАВА 4. Разработка структуры, архитектуры и. методик использования системы виртуальной реальности (СВР)
    • 4. 1. Структура имитационно-технологического комплекса с элементами виртуальной реальности
    • 4. 2. Режимы обработки информации и иерархическая программная архитектура СВР
    • 4. 3. Алгоритмы разработки виртуальных моделей микросистем
  • Выводы по главе 4
  • ГЛАВА 5. Разработка прикладного программного обеспечения и проведение вычислительных экспериментов
    • 5. 1. Программная реализация системы виртуальной реальности
    • 5. 2. Эксперименты по отработке и апробации алгоритмов планирования и управления
    • 5. 3. Разработка и моделирование новых микросборочных устройств
    • 5. 4. Натурные эксперименты и перспективы дальнейшего развития СВР
  • Выводы по главе 5

Система виртуальной реальности для разработки и исследования алгоритмов планирования и управления микросборочными процессами (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

.

В ведущих научных изданиях неоднократно отмечалось, что в наступившем 21-м веке технологии, связанные с разработкой микросистемной техники (МСТ), станут одними из самых перспективных, способных привести к революционному скачку в развитии науки и техники. Уже сегодня без микросистем трудно представить высокотехнологичные, конкурентоспособные образцы продукции в автомобилестроении, медицине, авиации и космонавтике. МСТ является примером «критической», прорывной сферы приложения усилий в самых передовых странах. В США, Европе и Японии эта область деятельности характеризуются ежегодным удвоением объема капиталовложений и наличием приоритетных целевых национальных программ. В нашей стране также существуют несколько государственных программ в области МСТ: 1. Научно-техническая программа «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» — 2. Программа-конкурс «Разработка приборов нового поколения на базе микроэлектромеханических систем» — 3. Федеральная целевая программа «Национальная технологическая база» и др.

Микросистемы могут представлять собой цельное, монолитное устройство или же быть частью составного устройства, собираемого из структур различного типа — механических, электронных, оптических и т. д. Именно с необходимостью разработки методов автоматизированной сборки сложных микросистем связано появление новых типов манипуляционных устройств (микророботов, микроманипуляторов, микросхватов, концевых эффекторов и др.) и развитие новой подобласти МСТ — микроробототехники.

Работа микроманипуляционных устройств и механизмов характеризуется недетерминированностью адгезионных возмущений, действующих со стороны внешней среды, отсутствием точных данных о величинах прикладываемых сил и параметрах окружающей среды, координатах рабочих органов, объектов сборки и т. д. Когда для большинства из измеряемых параметров отсутствуют численные показатели, особую роль приобретает аналитическое описание результатов наблюдений и построение соответствующей адекватной модели для описания эффектов, проявляющихся при контактах объектов сборки с рабочими инструментами и поверхностями технологической оснастки. В условиях неполного и (или) неточного знания характеристик МСТ и характеристик окружающей среды другой важной задачей является разработка новых алгоритмов управления микроманипуляционными устройствами с развитыми средствами адаптации. Практически единственным эффективным подходом в таких жестких условиях является использование интеллектуальных методов.

Наиболее комплексная и гибкая автоматизация микросборочных процессов может быть достигнута при использовании групповых и мультиагент-ных принципов управления, когда одновременно функционируют сразу несколько микророботов в качестве основных и вспомогательных сборочных единиц. Поэтому другой немаловажной задачей является разработка алгоритмов планирования действий в группе микророботов, и, в частности, планирование траекторий движения в некоторой технологической области со стационарными и подвижными препятствиями. Так как эта задача должна решаться в режиме реального времени, а все расчеты в идеале проводиться только бортовыми вычислительными устройствами, то требования к быстродействию разрабатываемых алгоритмов достаточно жестки.

Анализ опубликованных работ в области микроробототехники таких отечественных и зарубежных авторов, как Градецкий В. Г., Мальцев П. П., Ильясов Б. Г., Поспелов В. И., Феринг Р., Факуда Т., Араи Ф., Борингер К., Гольдберг К., Янг Г., Роллот Ю., показывает, что, несмотря на активные исследования, в этой области до сих пор не решен целый ряд проблем, относящихся как к разработке, так и управлению микророботами и микроманипуляционными устройствами. Во многом это объясняется тем, что практичеекая проверка работоспособности и эффективности разрабатываемых алгоритмов планирования и управления такими сложными техническими системами, какими являются микромеханизмы, достаточно дорогостоящий и длительный процесс, связанный с необходимостью проведения большого числа циклов отладки и апробации исследуемых алгоритмов, требующий тщательной и кропотливой настройки тестируемого оборудования и т. д. Значительные издержки на исследования связаны с вопросами расширения элементной базы, разработкой и внедрением в состав специализированных комплексов новых типов микророботов и механизмов. Тестирование новых конструкций и их внедрение в существующие комплексы требует также глобальной перенастройки систем управления и планирования.

Одним из способов преодоления вышеперечисленных недостатков является разработка новых методов исследования сложных технических систем и протекающих в них процессов на базе комплексного виртуального моделирования. В основе этой идеи лежит разработка копирующей системы виртуальной реальности (СВР), которая вместе с физической средой (адекватно отражаемой в ней), составляет единый имитационно-технологический комплекс. Такой подход позволяет создать интерактивный, гибкий, высокоуровневый человеко-машинный интерфейс и реализовать на его основе информационную (прежде всего, визуальную) поддержку каналов обратной связи. Однако такой подход требует найти решения целого ряда проблем, связанных с особенностями взаимодействия виртуальных и реальных микросистем.

Цель и задачи исследования

.

Целью работы является разработка и исследование интеллектуальных и эвристических алгоритмов планирования, управления микросборочными процессами с использованием технологий виртуальной реальности.

Для достижения данной цели требуется решить следующие задачи:

1. Построить математические модели адгезионных эффектов, проявляющихся при контактах объектов сборки с рабочими инструментами и поверхностями технологической оснастки.

2. Разработать интеллектуальный алгоритм управления микросборочными процессами для компенсации возмущений, действующих со стороны внешней среды.

3. Разработать быстросчетный алгоритм планирования оптимальных маршрутов для группы микророботов, выполняющих технологические операции в составе микросборочного комплекса.

4. Разработать архитектуру, структуру и методики использования системы виртуальной реальности (СВР) для информационной поддержки протекающих технологических процессов, отладки и тестирования алгоритмов планирования и управления микросборочным комплексом.

5. Разработать прикладное программное обеспечение (ППО) на основе алгоритмов реализации виртуальных моделей микросистем для исследования эффективности предложенных алгоритмов планирования и управления, а также оценки эффективности разработанных конструкций микросборочных устройств и адекватности их моделей.

Методы исследования.

Для решения поставленных в диссертационной работе задач были применены методы системного анализа, теории автоматического управления, робототехники, теории нейронных сетей, оптимизации, матричного исчисления и виртуального моделирования.

Научная новизна результатов.

1. Математические модели для оценки величин адгезионных эффектов, которые проявляются в динамике при контактах объектов сборки с рабочими инструментами и поверхностями технологической оснастки. Полученные модели ориентированы на решение задач пространственного взаимодействия сборочных инструментов с микрообъектами в условиях комбинированного возмущающего воздействия и адекватно отражают работу микротехнологических контактных концевых эффекторов, принципы действия которых могут быть различны.

2. Разработанная структура прогнозирующего управления микросборочными процессами, представляющая собой интеллектуальную систему управления с блоком предсказания, построенным в нейросетевом базисе. Данная структура позволяет путем адаптивной подстройки основных параметров объекта управления компенсировать недетерминированные возмущения, оказываемые со стороны внешней среды.

3. Разработанный генетический алгоритм планирования оптимальных маршрутов для группы микророботов в среде с препятствиями, позволяющий решать оптимизационную задачу в соответствии с задаваемыми критериями: минимальной длиной маршрута, затраченным временем на движение и т. д.

4. Разработанные архитектура и структура СВР: функциональная структура из пяти основных составляющих — виртуальных и математических моделей, интерфейсного и моделирующего комплексов, системы 3D-визуализацииструктурно-информационная схема взаимодействия СВР, физической среды и оператора технологических процессовмногоуровневая иерархическая архитектура СВР.

Практическая ценность результатов.

1. Алгоритмы создания виртуальных моделей микросистем, являющиеся базой для построения СВР и предоставляющие необходимый инструментарий для проведения оценки эффективности конструкций микроманипуля-ционных систем, отработки особенностей их систем планирования и управления, и реализации других интерактивных технологических расчетов. А также разработанные методики использования СВР для преодоления недостатков, связанных с особенностями каналов оптического наблюдения на микроуровне, и обеспечения визуальной поддержки каналов обратной связи при планировании, управлении и проведении микросборочных процессов.

2. Разработанное прикладное программное обеспечение (Ш Ю), реализующее предлагаемые архитектуру и структуру СВР, алгоритмы создания виртуальных моделей, алгоритмы планирования и управления, а также методики использования.

3. Результаты проведенного с помощью 11 110 сравнительного анализа эффективности разработанных алгоритмов планирования и управления, а также разработанный высокоуровневый человеко-машинный интерфейс.

4. Конструкции и модели сборочных микромеханизмов, разработанных и реализованных в 11 110, а также результаты оценки их эффективности и адекватности.

Связь исследований с научными программами.

Диссертационная работа выполнена в рамках программы фундаментальных исследований РАН, государственный контракт № 10 002−25ЮЭММПУ-4/080−093−535, 2003 г.- программы № 16 фундаментальных исследований ОЭММПУ РАН, 2004 г.- гранта РФФИ 02−01−97 916-р2002агидельагранта РФФИ 05−01−97 906-рагидельаФЦП «Интеграция», проект №П0039, раздел 7.

На защиту выносятся.

1. Математические модели адгезионных эффектов, проявляющихся при контактах объектов сборки с рабочими инструментами и поверхностями технологической оснастки.

2. Интеллектуальный алгоритм прогнозирующего управления микросборочными процессами для компенсации возмущений, действующих со стороны внешней среды.

3. Генетический алгоритм планирования оптимальных маршрутов для группы микророботов, выполняющих технологические операции в составе микросборочного комплекса.

4. Архитектура, структура и методики использования системы виртуальной реальности (СВР) для информационной поддержки протекающих технологических процессов, отладки и тестирования алгоритмов планирования и управления микросборочным комплексом.

5. Прикладное программное обеспечение (ППО), разработанное на основе алгоритмов реализации виртуальных моделей микросистем, а также результаты исследования эффективности предложенных алгоритмов планирования и управления, а также результаты оценки эффективности разработанных конструкций микросборочных устройств и адекватности их моделей.

Апробация работы.

Основные результаты докладывались на II Конкурсе научных работ студентов вузов Республики Башкортостан (Уфа, 2002 г.), на Международной научной конференции «Искусственный интеллект» (г. Кацивели, Украина, 2002 г. и 2004 г.), на научной школе-конференции «Мобильные роботы и мехатронные системы» (Москва, 2002 г. и 2003 г.), на Международном семинаре по перспективной робототехнике IARP International Workshop «MicroRobots, MicroMashines and MicroSystem» (Москва, 2003 г.), на XII Международной конференции по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (Владимир, 2003 г.), на Всероссийской молодёжной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» (Уфа, 2003 г.), на II Конкурсе научных работ молодых ученых и аспирантов УНЦ РАН и АН РБ (Уфа, 2003 г.), на Первой Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Мехатроника, автоматизация и управление» (Владимир, 2004 г.), на Международной конференции по компьютерным наукам и информационным технологиям International Workshop on Computer Science and Information Technologies CSIT (Уфа, 2003 г., Будапешт, Венгрия, 2004 г.).

На основе полученных в ходе диссертационной работы результатов подготовлен один из разделов учебного пособия с грифом УМО. и.

Публикации.

Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 13 статьях и 6 тезисах докладов. Получено 2 патента, 3 авторских свидетельства, а также 11 положительных решений по заявкам на изобретения.

Объем и структура работы.

Диссертационная работа состоит из 161 страницы машинописного текста, включающего в себя введение, пять глав основного материала, выводы и заключениерисунков на 20 страницахбиблиографического списка из 140 наименований на 12 страницах и трех приложений на 13 страницах.

Краткое содержание работы.

В первой главе проводится анализ современного состояния микросборочных технологий и виртуальных технологий моделирования сложных технических систем. Во второй главе описывается построение математических моделей для оценки величин адгезионных эффектов, проявляющихся при контактах объектов сборки с рабочими инструментами и поверхностями технологической оснастки. В третьей главе рассмотрена разработка интеллектуальных и эвристических алгоритмов планирования и управления микроробо-тотехническими системами. В четвертой главе разрабатывается архитектура, структура и методики использования СВР для информационной поддержки, отладки и тестирования алгоритмов планирования и управления микросборочными процессами. В пятой главе разрабатывается прикладное программное обеспечение (ППО), реализующее методику использования СВР. Представляются результаты экспериментов по апробации алгоритмов планирования и управления.

Автор выражает глубокую благодарность д.т.н., профессору Б. Г. Ильясову и д.т.н., профессору Р. А. Мунасыпову за обстоятельные консультации по проблемам планирования и управления микроробототехническими системами.

Выводы по главе 5.

1. В соответствии предложенными архитектурой и структурой СВР, разработано прикладное программное обеспечение (11 110), реализующее методику использования системы виртуальной реальности в микротехнологических приложениях.

2. С использованием разработанного 11 110 проведены эксперименты по отладке и тестированию алгоритмов планирования и управления, в ходе которых получены следующие результаты:

• показано, что наибольшие вычислительные мощности требуют стратегический и тактический уровни системы управления;

• оптимальным для работы всей системы в режиме реального времени является одновременное использование базовой, локальной, глобальной, а также двух дополнительных виртуальных камер;

• использование предлагаемого решения по передаче информации между уровнями системы в виде вектора состояния приводит к снижению требования к пропускной способности каналов на пять порядков, по сравнению с традиционным способом передачи необработанной сенсорной информации.

3. С помощью ППО проведены экспериментальные исследования по разработке и комплексному моделированию новых сборочных микромеханизмов — электростатического, электродинамического и капиллярного захватных устройств.

4. На основе результатов проведенных полу натурных и натурных экспериментов была доказана эффективность предлагаемого подхода, и сформулированы перспективы развития и использования разработанной системы виртуальной реальности в микротехнологических приложениях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе решены задачи разработки и исследования интеллектуальных и эвристических алгоритмов планирования, управления микросборочными процессами с использованием технологий виртуальной реальности. Рассмотрено построение математических моделей адгезионных эффектов при проведении микросборочных операцийна основе построенных моделей предложен интеллектуальный алгоритм прогнозирующего управления микросборочными процессамиразработан генетический алгоритм планирования оптимальных маршрутов для группы микророботовразработана архитектура, структура и методика использования системы виртуальной реальности для информационной поддержки протекающих технологических процессов, отладки и тестирования алгоритмов планирования и управления микросборочным комплексомразработаны алгоритмы создания виртуальных моделей микросистем и прикладное программное обеспечение.

В работе получены следующие основные результаты:

1. Построены математические модели адгезионных эффектов, ориентированные на описание пространственного взаимодействия сборочных инструментов с микрообъектами в условиях комбинированного воздействия недетерминированной окружающей среды на работу микротехнологических контактных концевых эффекторов, принципы действия которых могут быть основаны на различных типах удержания объектов сборки. Показана эффективность их использования для построения быстросчетной вычислительной модели, используемой при организации адаптивного управления.

2. Разработан интеллектуальный алгоритм прогнозирующего управления микросборочными процессами, представляющий собой систему управления с блоком предсказания, построенным в нейросетевом базисе, реализующий адаптивную подстройку основных параметров объекта управления в соответствии с прогнозируемым возмущением.

3. Разработан генетический алгоритм планирования оптимальных маршрутов для группы микророботов в среде с препятствиями, позволяющий решать оптимизационную задачу в соответствии с задаваемыми критериями: минимальной длиной маршрута, затраченным временем на движение и т. д. Предложенный алгоритм значительно снижает аппаратно-временные затраты на поиск оптимальной траектории, позволяя реализовать предлагаемый метод бортовыми вычислительными средствами микророботов.

4. Разработаны архитектура и структура СВР, включающие в себя: функциональную структуру из пяти основных составляющих — виртуальных и математических моделей, интерфейсного и моделирующего комплексов, системы ЗЭ-визуализацииструктурно-информационную схему взаимодействия СВР, физической среды и пульта операторамногоуровневую иерархическую архитектуру СВР. Предложены методики использования СВР для преодоления недостатков, связанных с особенностями каналов оптического наблюдения на микроуровне, обеспечения визуальной обратной связи при планировании, управлении и контроле микросборочных процессов.

5. Разработано прикладное программное обеспечение (11 110), на базе которого с использованием виртуальных моделей микросистем проведены программные, полунатурные и натурные экспериментальные исследования, доказавшие эффективность предложенных алгоритмов планирования и управления, адекватность виртуальных моделей, а также с его помощью разработаны и исследованы конструкции новых микросборочных устройств.

Предложенные методы моделирования, управления и планирования микроманипуляционными устройствами были реализованы в исследовательских работах по созданию автоматизированных технологических процессов на базе мобильных манипуляционных микророботов и натурного макета микросборочного комплекса. Показана возможность применения разработанных методов для моделирования и натурного воспроизведения движений роботов других классов.

Результаты диссертационной работы внедрены в Отделении энергетики, машиностроения, механики и проблем управления РАН (ОЭММПУ РАН), а также в учебный процесс в Уфимском государственном авиационном техническом университете, для обучения специалистов по направлению 650 200 «Мехатроника и робототехника», специальность 210 300 «Роботы и робототехнические системы».

Показать весь текст

Список литературы

  1. Feynman R. P., There’s Plenty of Room at the Bottom 1. I Reprinted by S. Sen-turia in IEEE/ASME Journal of Microelectromechanical Systems, Vol. 1, No. 1, March 1992, pp. 60−66.
  2. Peterson K. Silicon as a Mechanical Material Proceedings of the IEEE, v. 70, No 5, May 1982. P. 420−457.
  3. B.B. Микросистемная техника. Направления и тенденции развития // Научное приборостроение. — 1999. Т. 9. — № 1. — С. 3−18.
  4. Новые приоритеты науки и техники // Российская газета. — 1996 г. — 8 авг.
  5. Е. Hui. Introduction to MEMS, с сайта http://www-bsacEECS.Berkeley.EDU~ elliot/mems.html. 6 сентября 2004.
  6. Institut fur Mikrotechnik Mainz and GmbH. Micro-motors: The world’s tiniest helicopter. С сайта http://www.imm-mainz.de/english/developm/hubi.html. 6 сентября 2004.
  7. Fatikow S. and Rembold U. Microsystem Technology and Microrobotics. Berlin, Germany: Springer-Verlag, 1997.
  8. Л.Ю., Мальцев П. П. Состояние и перспективы развития микроэлектромеханических систем за рубежом // Микросистемная техника. — 1999. -№ 1. -С.41−46.
  9. Baltes Н. and Brand О. CMOS-based microsensors and packaging // Sensors and Actuators A, Vol. 92, No. 1, 2001, pp. 1−9.
  10. Copyright 2004 Namiki, Inc. Technology. С сайта http://www.namiki.com/ technology.html. 12 сентября 2004.
  11. Harper С. A., Electronic Packaging and Interconnection Handbook, 3rd ed., McGraw-Hill, 2000.
  12. Bohringer K. F., Fearing R. S. and Goldberg K. Y., Microassembly, S. Nof ed, Handbook of Industrial Robotics, 2nd ed., John Wiley & Sons, 1999, pp. 10 451 066.
  13. Yang G., Gaines J. A. and Nelson B. J. A supervisory wafer-level 3D microassembly system for hybrid MEMS fabrication // Journal of Intelligent and Robotic Systems, 2000. pp. 178−187.
  14. Hsu T. R. Packaging design of microsystems and meso-scale devices // IEEE Trans, on Advanced Packaging, Vol. 23, No. 4, 2000, pp. 596−601.
  15. Lin L. MEMS post-packaging by localized heating and bonding // IEEE Trans. Advanced Packaging, Vol. 23, No. 4, 2000, pp. 608−616.
  16. Kovacs G. T. A. Micromachined Transducers Sourcebook, McGraw-Hill, 1998.
  17. Last H. R., Deeds M., Garvick D., Kavetsky R., Sandborn P. A., Magrab E. B. and Gupta S. K., Nano-to-millimeter scale integrated systems // IEEE Trans. Components and Packing Technology, Vol. 22, No. 2, Jun. 1999, pp. 338−343.
  18. Benecke W. Silicon microactuators: activation mechanisms and scaling problems // Proc. IEEE Int. Conf. Solid-State Sensors and Actuators, 1991, pp.46−50.
  19. Suzuki H., Ohya N., Kawahara N., Yokoi M., Ohyanagi S., Kurahashi T. and Hattori T. Shell-body fabrication for micromachines // J. of Micromechanics and Microengineering, Vol. 5, No. 1, 1995, pp.36−40.
  20. Tiensuu A.-L., Bexell M., Schweitz J.-A., Smith L. and Johansson S. Assembling three-dimensional microstructures using gold-silicon eutectic bonding // Sensors and Actuator A, Vol. 45, 1994, pp. 227−236.
  21. Dario P., Carrozza M., Croce N., Montesi M. and Cocco M. Non-traditional technologies for microfabrication // Micromechanics and Microengineering, Vol. 5, No. 2,1995, pp. 64−71.
  22. M. J. Madou, Fundamentals of Microfabrication, 2nd ed. CRC Press, 2002.
  23. Pan L.-W. and Lin L., Batch transfer of LIGA microstructures by selective electroplating and bonding // IEEE MEMS'00, pp. 259 -264.
  24. Terfort A., Bowden N., and Whitesides G. M. Three-dimensional self-assembly of millimeter-scale components // Nature, vol. 386, no. 6621, Mar. 1997, p. 162.
  25. I., Капо O. and Miura H., 3D micro-structures folded by Lorentz force // IEEE MEMS'98, pp.24−28.
  26. Bohringer K. F., Donald B. R., Kavraki L. and Lamiraux F. L., Part orientation with one or two stable equilibria using programmable vector fields // IEEE Trans. Robotics and Automation, Vol. 16, No. 2, 2000, pp. 157−170.
  27. Kaajakari V. and Lai A. An electrostatic batch assembly of surface MEMS using ultrasonic triboelectricity // IEEE MEMS'01, 2001, pp. 10−13.
  28. Yeh H. J. and Smith J. S. Fluidic self-assembly of GaAs microstruc-tures on Si substrates // Sens. Mater., vol. 6, no. 6, 1994, pp. 319−332.
  29. Bohringer К., Goldberg К., Cohn M., Howe R., and Pisano A., Parallel mi-croassembly with electrostatic force fields // in Proc. IEEE Int. Robot. Automat. Conf., 1997, pp. 1204−1211.
  30. Palomar Technologies Enabling Lightwave Connectivity! Automate Assembly of Microelectronics. С сайта http://www.palomartechnologies.com/ news/pressreleases/archive/2003/pr030313hologic3500.htm. 16 сентября 2004.
  31. Precision positioning equipment, motorized micrometers, piezoelectric actuators, amplifiers, Encoders. US Eurotec, Inc. С сайта http://www.useurotek.com. 17 сентября 2004.
  32. Motion Control Positioning Systems, Components — Aerotech. Dedicated to the Science of Motion. С сайта http://www.aerotech.com. 17 сентября 2004.
  33. Dechev N., Cleghorn W. L., Mills J.K. Microassembly of 3-D MEMS Structures Utilizing a MEMS Microgripper with a Robotic Manipulator // Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA2003), Taipei, Taiwan, 2003, pp. 1419.
  34. Klocke V., Gesang T. Nanorobotics for Micro Production Technology // SPIE conference Photonics Fabrication Europe, Brugge, Belgium 2002, pp. 409−419.
  35. Kasaya Т., Miyazaki H., Saito S., and Sato T. Microobject handling under sem by vision-based automatic control // In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1999, pp. 2189−2196.
  36. Shintani H. Proposal of Interface in Nano-manipulation Using Force and Visual Sensing. // Master’s thesis, Dept. of Electrical Engineering, Institute of Industrial Science, Univ. of Tokyo, 1999.
  37. Yamamoto Y., Konishi R., Negishi Y., Kawakami T. Prototyping ubiquitous micro-manipulation system. // Advanced Intelligent Mechatronics, 2003. AIM 2003. Proceedings. 2003 IEEE International Conference.
  38. .Г., Мунасыпов P.A., Даринцев O.B. Настольный микросборочный производственный комплекс: планирование и управление/ Наукоемкие технологии машиностроения. Сб. трудов. Уфа: Гилем, 2000. — с.276−287.
  39. С. & Rock S. Randomized Motion Planning for Groups of Non-holonomic Robots // Proc. Int. Symp. of Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space, 2001.
  40. Hsu D., Kindel R., Latombe J.C., and Rock S. Randomized Kinodynamic Motion Planning with Moving Obstacles // Int. J. of Robotics Research, March 2002, 21(3):233−255.
  41. Guo Y. and Parker L. E. A Distributed and Optimal Motion Planning Approach for Multiple Mobile Robots // Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 2002, p. 2612−2619.
  42. LaVaile S.M., Kufiier J.J. Randomized Kinodynamic Planning // Int. J. of Robotics Research, 2001, 20(5):278−300.
  43. Sanchez G., Latombe J.C. On Delaying Collision Checking in PRM Planning: Application to Multi-Robot Coordination // Int. J. of Robotics Research, Jan. 2002, 21(l):5−26.
  44. Simeon Т., Leroy S., Laumond J.P. Path Coordination for Multiple Mobile Robots: a Geometric Algorithm // Proc. Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence, 1999.
  45. Erdmann M., Lozano-Perez T. On multiple moving objects. Algorithmica. 1987,2:477−521.
  46. .Г., Старцев Ю. В., Головацкий К. Э., Альмухаметов P.P., Бела-лов Б.М. Автономные наземные транспортные средства как объекты автоматического управления. // Мехатроника. № 6, 2001. с. 5−10.
  47. Ю.В., Головацкий К. Э. Алгоритмы маневрирования автономным мобильным роботом. // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах. Межвузовский научный сборник. Уфа, 2001 г., с 112−118.
  48. О.И., Горвиц Г. Г. Методы поиска экстремума овражных функций. М.: Наука, 1990.
  49. Holand J.H. Genetic algoritms and the optimal allocations of trials. // SIAM Journal Computing, 2(2), 1973, 88−105.
  50. D.E.Goldberg. Genetic Algoritms in Search, Optimizatia and Machine Learning. Copyright 1989 by Addision-wes ley Publishing Company, Inc.
  51. В.И., Ильясов Б. Г. Интеллектуальные системы с использованием нечеткой логики. Учебное пособие. Уфа: УГАТУ, 1995. 101 с.
  52. В.Г., Кравчук JI.H., Пушкин М. М. Динамические процессы в многозвенных микросистемах // Микросистемная техника. — 1999. № 3. -С.21−24.
  53. Bark С., Binnenbose Т., Vogele G., Weisener Т. and Widmann М., Gripping with low viscosity fluids // Proc. IEEE Int. Conf. MEMS'98, pp. 301 -305.
  54. Tichem M., Lang D., Karpuschewski B. A classification scheme for quantitative analysis of micro-grip principles. // Proc. IEEE Int. Conf. IP AS 2004, pp. 6876.
  55. Г. К. Усовершенствование практики оперативного управления крупными теплофикационными системами в новых экономических условиях Харьков: Изд-во «Харьков», 2002. — 240 с.
  56. М., Пейперт С. Персептроны. — М.: Мир, 1971. — 261 с.
  57. J. Н. Adaptation in natural and artificial systems An introductory analysis with application to biology, control, and artificial intelligence. — London: Bradford book edition, 1994. 211 p.
  58. Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. П., Сергеев С. А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности.- X: Основа, 1997. — 112 с.
  59. В.О., Бровкин А. Г., Корниевский А. Н. и др. Исследование и разработка системы интерактивного наблюдения индуцированной виртуальной среды (системы виртуального присутствия) //В сб. «Космонавтика и ракетостроение», № 16, 1999, с.21−35.
  60. И.Р. Виртуальная среда для телеуправления роботами через сеть Интернет //Известия РАН, Теория и системы управления, № 4, 2002, — с. 135 141.
  61. Hirzinger G., Brunner В., Dietrich J., and Heindl J. Sensor-Based Space Ro-botics-ROTEX and its Telerobotic Features. /ЛЕЕЕ Transactions on Robotics and Automation, 9(5), Oct. 1993, pp. 649−663.
  62. Belousov I., Clapworthy G. Remote programming and Java3D visualisation for Internet robotics //SPIE's International Technical Group Newsletter, Vol. 11, No. 1, February 2002, p. 8.
  63. Sayers C., Paul R., Yoerger D., Whitcomb L. and Catipovic J. Experiments in subsea teleprogramming. С сайта http://www.cis.upenn.edu/ ~sayers/tele/subsea.html#sect5. 29 сентября 2004.
  64. Backes P. G., Peters S. F., Phan L. and Tso K. S. Task lines and motion guides // In Proceedings IEEE International Conference on Robotics and Automation, Minneapolis, Minnesota, April 22−28, 1998. Volume 1, pp. 50−57.
  65. Freeze G.A., Larson K.W., Davies P.B. Sandia report. С сайта http://www. osti.gov/dublincore/ecd/servlets/purl/172 134-aJKOSf/webviewable/l 72 134.pdf. 1 октября 2004.
  66. Robot Assisted Microsurgery Task. Microsurgery. С сайта http://robotics.jpl. nasa.gov/tasks/rams/homepage.html. 1 октября 2004.
  67. . В., Кротова Н. А., Смилга В. П. Адгезия твердых тел. М., 1973.-611 с.
  68. Fearing R.S. Survey of sticking effects for micro parts handling // IEEE/RSJ Conf. on Intell. Robots and Systems, Pittsburgh, PA, 1995, vol.2:212−217.
  69. Bowling R.A. A theoretical review of particle adhesion // in Particles on Surfaces Detection Adhesion and Removal. Ed. K.L. Mittal, New York, Plenum Press, 1988, pp.129−155.
  70. А.Д. Адгезия пленок и покрытий. М.: Химия, 1977. — 274 с.
  71. Alley R.L., Cuan G.J., Howe R.T., Komvopoulos K. The effect of release-etch processing on surface microsturcture sticktion // IEEE Solid-State Sensor and Actuator Workshop, Hilton Head Island, 1992, pp. 202−207.
  72. Krupp H. Particle adhesion theory and experiment // Advances in Colloid and Interface Science, vol. 1, 1967, pp. 111−239.
  73. JI.Д. Квантовая механика: Нерелятивистская теория. М.: Наука, 1989.-767 с.
  74. А. Физическая химия поверхностей. М.: Мир, 1979. — 568 с.
  75. Okuyama К., Masuda Н., Higashitani К., Chikazawa М., and Kanazawa Т. Interaction between Two Perticles // Journal of the Society of Powder Technology, Japan, Vol.22, No.7, 1985, pp.452−475.
  76. А. Я. Поверхностное натяжение твердых тел и адсорбция. — М., 1976.-428 с.
  77. Д.В. Курс общей физики: Термодинамика и молекулярная физика.-М.: Наука, 1983.-551 с.
  78. Israelachvili J.N. Intermolecular and Surface Forces. — Academic Press, 1998. 450 c.
  79. Л.Д., Лившиц E.M. Теория упругости. M.: Наука, 1987. — 246 с
  80. Handbook of Micro/Nanotribology / Ed. by Bhushan Bharat. 2d ed. — Boca Raton etc.: CRC press, 1999. — 859 c.
  81. Derjaguin B.V., Muller V.M., Toropov Yu.P., J. Colloid. Interface Sci. 53, 314 (1975).
  82. .В., Чураев H.B., Муллер B.M. Поверхностные силы. М.: Наука, 1985.
  83. А. Д. Адгезия жидкости и смачивание. — М.: Химия, 1974. — 416 с.
  84. Johnson К. L., Kendall, К. & Roberts A. D. Surface energy and the contact of elastic solids // Proc. R. Soc. Lond. A. 324, 1971, pp. 301−313.
  85. К.Л. Механика контактного взаимодействия. -M.: Мир, 1987.
  86. Maugis D.J., J. Colloid. Interface Sci. 150, 243 (1992).
  87. Rollot Y., Regnier S., Guinot J.-C. Simulation of micro-manipulations: Adhesion forces and specific dynamic models // International Journal of Adhesion & Adhesives, 19, 1999, pp. 35−48.
  88. Tas N., Sonnenberg Т., Jansen H., Legtenberg R. and Elwenspoek M. Stiction in surface micromachining. // Journal of Micromechanics and Microengineering, December, 1996, pp. 385−397.
  89. Maugis D. Adhesion of spheres: the JKR-DMT transition using a dugdale model. //Journal of Colloid and Interface Science, vol. 150, No. 1, 1992, pp. 243 269.
  90. Haykin S. Neural Networks. A comprehensive foundation. New York, NY: Macmillan, 1994. 696 p.
  91. Bishop C.M. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford U. Press, 1995.
  92. Lowell J. Contact electrification of silica and soda glass. J.Phys. D: Appl. Phys. vol. 23, 1990, pp 1082−1091.
  93. Horn R.G., Smith D.T. Contact electrification and adhesion between dissimilar materials. Science, 17 April 1992, vol.256, (no.5055): 362−400.
  94. Shibata Т., Fukuda Т., Kosuge K., and Arai F. Selfish and Coordinative Planning for Multiple Mobile Robots by Genetic Algorithm // Proc. of the 31 st Conf. on Decision and Control, Vol. 3, 1992, pp. 2686−2691.
  95. Gerke M. Genetic path planning for mobile robots. // Proc. of the American Control Conference, Vol. 4, pp. 2424 -2429, 1999.
  96. Leung C.R. and Zalzala A.M.S. A genetic solution for the motion of wheeled robotic systems in dynamic environments // Int. Conf. on Control '94, VoU, pp.760−764, 1994.
  97. Trojanowski K., Michalewicz Z. and Xiao J. Adding Memory to the Evolutionary Planner/Navigator// Proc. of the 4th IEEE ICEC, pp. 483−487, 1997.
  98. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor, MI: The University of Michigan Press. 2nd ed. (1992) Boston, MA: MIT Press.
  99. O.B., Мигранов А. Б. Виртуальная роботизированная микросборочная фабрика, алгоритмы интеллектуального планирования и управления // Искусственный интеллект. — 2002. — № 4. С. 397−404.
  100. О.В., Мигранов А. Б. Виртуальная роботизированная микросборочная фабрика, алгоритмы интеллектуального планирования и управления // Интеллектуальные роботы — 2002. Мат. научной молод, школы. — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. С. 105−108.
  101. О.В., Мигранов А. Б. Управление технологическими процессами микросборки в реальном времени с использованием виртуальных систем, интеллектуальных и адаптивных алгоритмов // Искусственный интеллект. — 2003.-№ 3. С. 172−180.
  102. О.В., Мунасыпов Р. А., Мигранов А. Б. Виртуальные среды тестирования алгоритмов управления и планирования // Вопросы управления ии проектирования в информационных и кибернетических системах.: Межвуз. науч. сб. Уфа: Изд. УГАТУ, 2003. С. 84−90.
  103. О.В., Мигранов А. Б. Физические модели адгезионных сил, как основных возмущающих воздействий при микросборке // Мобильные роботы и мехатронные системы: Мат. научн. шк.-конф. (Москва, 17−18 ноября 2003 года). М.: Изд-во МГУ, 2004. — С. 190−204.
  104. О.В., Мигранов А. Б. Виртуальная микротехнологическая среда: структура и особенности реализации // Информационные технологии и программирование: Межвузовский сборник статей. Вып. 4 (9) — М.: Изд. МГИУ, 2003.-С. 17−23.
  105. О.В., Мигранов А. Б. Использование методов искусственного интеллекта в системах управления микроманипуляционными устройствами // Искусственный интеллект. — 2004. — № 3. С. 684−688.
  106. О.В., Мигранов А. Б. Нейросетевые предикторы в системах управления микромеханическими системами // Искусственный интеллект. -2004. -№ 3. С. 689−699.
  107. О.В., Мигранов А. Б. Виртуальная микротехнологическая среда: структура и особенности реализации // XII Межд. конф. по ВМСППС, Владимир, 30.06.2003−5.07.2003 г. М.: Изд-во МАИ, 2003 — 1 т. — С. 232 233.
  108. О.В., Мигранов А. Б. Манипуляционные микроробототехниче-ские системы и проблемы производства гибридных МЭМС // Нано- и микросистемная техника. 2005. — № 2. С. 38−44.
  109. О.В., Мигранов А. Б. Трехмерная виртуальная роботизированная микросборочная фабрика // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2 002 610 748,2002.
  110. О.В., Мигранов А. Б. Виртуальная среда проектирования, тестирования и отладки микроэлектромеханических систем // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2 002 610 748, 2004.
  111. О.В., Мигранов А. Б. Термоэлектромеханический преобразователь для микроманипулятора (варианты) // Заявка на изобретение № 2 004 105 381/02 по приоритету от 24.02.2004 г.
  112. О.В., Мигранов А. Б. Микросхват с силовым очувствлением // Заявка на изобретение № 2 004 105 381/02 по приоритету от 24.02.2004 г.
  113. О.В., Мигранов А. Б. Двухсторонний пьезоэлектромеханиче-ский микропривод // Заявка на изобретение № 2 004 105 336/02 по приоритету от 24.02.2004 г.
  114. О.В., Мигранов А. Б. Капиллярный микрозахват с обратной связью // Заявка на изобретение № 2 004 105 379/02 по приоритету от 24.02.2004 г.
  115. О.В., Мигранов А. Б. Схват микроманипулятора // Заявка на изобретение № 2 004 110 360/02 с приоритетом от 05.04.2004 г.
  116. О.В., Мигранов А. Б. Электростатический микросхват // Заявка на изобретение № 2 004 110 359/02 с приоритетом от 05.04.2004 г.
  117. О.В., Мигранов А. Б. Реверсивный пьезоэлектрический микродвигатель // Заявка на изобретение № 2 004 116 754/02 с приоритетом от 01.06.2004 г.
  118. О.В., Мигранов А. Б. Ротационный привод микроманипулятора // Заявка на изобретение № 2 004 116 758/02 с приоритетом от 01.06.2004 г.
  119. О.В., Мигранов А. Б. Термокапиллярный поршневой микропривод // Заявка на изобретение № 2 004 116 756/02 с приоритетом от 01.06.2004 г.
  120. О.В., Мигранов А. Б. Пьезоэлектрический привод микроманипулятора // Заявка на изобретение № 2 004 116 755/02 с приоритетом от 01.06.2004 г.
  121. О.В., Мигранов А. Б. Автономное вакуумное захватное устройство микроробота // Заявка на изобретение № 2 004 116 757/02 с приоритетом от 01.06.2004 г.
  122. .Г., Даринцев О. В., Мунасыпов Р. А. Основы микроробототехники //Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 2004. 161 с. (Раздел 4.5).
  123. А.Б. Виртуальный роботизированный микросборочный комплекс // Сборник материалов «Конкурс научных работ студентов вузов Республики Башкортостан 2002 г.», Уфа: Виртуал, 2002. — С. 120.
  124. А.Б. Разработка и использование виртуальных сред при проектировании, тестировании и эксплуатации MEMS // Материалы II конкурса научных работ молодых ученых и аспирантов УНЦ РАН и АН РБ. Уфа: Ги-лем, 2004. С. 4−6.
  125. А.Б. Система планирования траектории мобильного робота // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2 001 611 806,2001.
  126. A.M., Даринцев О. В., Мигранов А. Б. Мобильный вакуумный пьезоэлектрический микроробот. // Патент 22 054 753 РФ МКИЗ В 25 J 15/06, 7/00. Опубл. 20.08.03. Бюл. № 23.
  127. A.M., Даринцев О. В., Мигранов А. Б. Вакуумное захватное устройство // Патент 2 210 493 РФ МКИЗ Н01 L41/09, Н02 N 2/00, В 25 J 15/06. Опубл. 27.05.03 Бюл. № 15.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!