【摘 要】
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以DELTA并联机构为研究对象,求解该机构的全域条件数、全域各向同性系数、全域最小奇异值指标数据,建立多维全域性能指标数据。基于主成分分析（PCA）法,对上述多维全域性能指标
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51205339,51775473）, 河北省高等学校科学技术研究青年基金资助项目（QN2014175）, 河北省重点研发计划资助项目（15211826）, 燕山大学研究生创新资助项目（2017XJSS009）
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以DELTA并联机构为研究对象,求解该机构的全域条件数、全域各向同性系数、全域最小奇异值指标数据,建立多维全域性能指标数据。基于主成分分析（PCA）法,对上述多维全域性能指标数据进行降维、有效融合,去除指标间的冗余信息,减小目标函数对权重系数的人为依赖性,从而确定目标函数。通过对不同结构参数样本进行PCA分析,选出基于综合全域性能最优的结构尺寸。将PCA优化结果与各性能指标值分布图进行比较分析,最优和最差样本均与各性能指标分布图的最优和最差性能区域相对应,从而验证PCA方法在并联机构参数优化时的有效性。研
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