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24液壓挖掘機(jī)虛擬樣機(jī)仿真與動(dòng)力學(xué)方程逆問(wèn)題比較為了驗(yàn)證虛擬樣機(jī)仿真的正確性，將液壓挖掘機(jī)虛擬樣機(jī)模型進(jìn)行逆問(wèn)題仿哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文真分析，求得其鏟斗斗尖在相同給定軌跡運(yùn)動(dòng)下，其動(dòng)臂和斗桿的轉(zhuǎn)角變化曲線，并將其與213所得的曲線對(duì)比，進(jìn)而也驗(yàn)證了之前動(dòng)力學(xué)建模的正確性。首先測(cè)定鏟斗與斗桿之間的角度為300并將其鎖死，由于是在給定軌跡進(jìn)行仿真，便可以將液壓挖掘機(jī)的回轉(zhuǎn)部分進(jìn)行鎖死，使得機(jī)座與大地固結(jié)，在鏟斗斗尖添加一個(gè)Pointtopoint的驅(qū)動(dòng)，使液壓挖掘機(jī)在(1000，35)到(1450，35)的直線軌跡上運(yùn)動(dòng)，由此可得，如圖219、220所示的動(dòng)臂轉(zhuǎn)角和鏟斗轉(zhuǎn)角的變化曲線圖。
這樣就可以在沒(méi)有實(shí)際樣機(jī)的條件下，分析挖掘機(jī)的各種參數(shù)的合理性以及動(dòng)態(tài)性能，極大地縮短研發(fā)周期，為后續(xù)的強(qiáng)度，剛度，控制方法的研究奠定良好的基礎(chǔ)。12液壓挖掘機(jī)動(dòng)力學(xué)與控制系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外研究及發(fā)展現(xiàn)狀121液壓挖掘機(jī)動(dòng)力學(xué)在國(guó)內(nèi)外的研究及發(fā)展現(xiàn)狀在挖掘機(jī)動(dòng)力學(xué)研究方面，國(guó)外起步較早，在液壓挖掘機(jī)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)中應(yīng)用了先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，首先，通過(guò)相關(guān)軟件進(jìn)行分析計(jì)算，比如有限元分析、動(dòng)力學(xué)仿真、疲勞壽命計(jì)算等，根據(jù)相關(guān)軟件得到的可靠性結(jié)果，確定相關(guān)設(shè)計(jì)參數(shù)，進(jìn)而進(jìn)行實(shí)際挖掘機(jī)的設(shè)計(jì)與制造陋，一直以來(lái)，國(guó)外的挖掘機(jī)研究人員，在挖掘機(jī)工作裝置的動(dòng)力學(xué)和挖掘機(jī)強(qiáng)度壽命分析方面做了大量的研究，并都取得了良好的效果。
中南大學(xué)現(xiàn)代復(fù)雜裝備設(shè)計(jì)與極端制造教育都重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室提出了挖掘機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)研究，為了使挖掘機(jī)在作業(yè)速度和挖掘力上適應(yīng)負(fù)載的特性19。122液壓挖掘機(jī)控制系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)外的研究及發(fā)展現(xiàn)狀目前在挖掘機(jī)的控制自動(dòng)化研究方面己取得一定進(jìn)展，在自主挖掘、故障預(yù)警、障礙躲避、自動(dòng)卸載等方面都有所成績(jī)。美國(guó)Arizona大學(xué)在挖掘機(jī)智能挖掘方面進(jìn)行了相關(guān)的控制實(shí)驗(yàn)研究，分別采用了FuzzyLogic和NeuralNetwork兩種控制方法，由此提出了一種新的控制算法，該控制算法能很好地提升挖掘機(jī)的動(dòng)態(tài)認(rèn)知能力20。美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)相關(guān)學(xué)者就挖掘機(jī)空間作業(yè)情況提出了新的規(guī)劃方法，重新定義了挖掘機(jī)器人的挖掘動(dòng)作、挖掘約束條件等相關(guān)策略2l。英國(guó)相關(guān)大學(xué)學(xué)者研發(fā)了一種控制挖掘機(jī)鏟斗的控制方法，它是將人工智能原理應(yīng)用在集成化挖掘機(jī)機(jī)器人上實(shí)現(xiàn)的22。澳大利亞機(jī)器人中心為了解決挖掘過(guò)程中的信息采集、自動(dòng)辨識(shí)、智能挖掘等問(wèn)題，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套挖掘機(jī)智能控制系統(tǒng)，并在小型挖掘機(jī)載體上進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)研究，得到了預(yù)想的的挖掘控制結(jié)果23。
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