2、铣刀与切削参数选择的专家系统解析

铣刀与切削参数选择的专家系统解析

1. 引言

在机械加工领域,铣削操作是去除工件材料的常用方法。如今,提高铣削操作的生产率、降低成本并改善最终产品质量是行业的重要目标。为实现这一目标,提出了通过专家系统从已知候选刀具中选择合适的铣刀,并确定适当切削参数的概念。

目前,基于制造环境中专家系统设计的刀具和/或切削参数选择方法有多种。例如,Wong和Hamouda开发了在线模糊专家系统,根据刀具类型、工件材料硬度和切削深度等输入控制切削参数;Cemar Cakir等人解释了基于经验规则的模具加工专家系统,考虑工件几何形状、材料、刀具材料和状态等输入提供刀具选择建议;Vidal等人专注于金属去除过程中制造路线的选择,通过考虑多种因素优化操作成本来选择切削参数;Carpenter和Maropoulus设计的系统采用基于规则的决策逻辑和多元回归技术,为一系列铣削操作提供可靠的刀具选择和切削数据。

这里开发的专家系统考虑了刀具与工件之间的相对柔度,并通过解析方法进行预测。同时,在时域和频域进行了铣削过程模拟,用于专家系统的定义。该系统的知识库基于避免颤振振动和主轴功率限制标准,定义了给定刀具 - 工件配置下的允许切削参数空间。此外,设计了一种新颖的刀具成本函数,综合考虑主轴功率消耗、材料去除率(MRR)以及对主轴速度变量可能扰动的稳定性标准。

2. 系统描述

开发了一个表示铣削过程中刀具与工件之间动态柔度的模型,假设刀具具有两个正交自由度,工件为刚性,进给沿x轴方向。铣刀有$t_n$个均匀分布的齿,系统动力学由以下微分方程描述:
$\begin{cases}
m_x\ddot{x}+c_x\dot{x}+k_x x=\sum_{j

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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