将遗传算法和神经网络两种技术相结合,建立遗传-神经网络插补模型以实现对复杂型面零件插补,该模型兼具神经非线性映射能力和遗传算法快速、收敛学习能力等性能。通过实验分析,验证了遗传-神经网络数控插补的可行性,该方法能够提高复杂型面零件插补的精度及速度。

根据选定的处理器以及实际需求,对插补控制模块进行设计。介绍了插补控制器的功能,以及步进电机及处理器的选择。此模块能实现对数控机床的插补控制,同时具有精度高、经济性好的特点。