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多轴复杂体零件“降维打击”的编程方式及其BP神经网络优化

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4.24 MB
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PDF
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简体中文
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简介

多特征体零件在四轴和五轴编程中因为超多的特征关系和复杂的矢量控制,一直是编程师的难题。缠绕轴编程是一种为应对多轴编程中超复杂体零件多特征、难编程等问题提出的新颖处理方案,能够有效解决多特征体零件在多轴编程时效率慢和容错率低的问题。其思路是以后处理的个性化定制为介质,均衡立体编程和平面编程的优缺点,针对复杂体零件,通过降低编程轮廓曲线的空间维度,在低维度编程,完成后将编程好的刀路转曲线,再将曲线升维,依托该曲线编制多轴刀路。该方法能够很好地解决多特征零件的多轴编程问题,是一种有效的编程思路。但是其中的转换机制通过不断升维和降维依然较繁琐,也很难用普通的数学公式或者矩阵表示,不利于深入研究和开发快捷应用。通过介绍此种编程方法,结合MATLAB的BP神经网络算法,构建输入输出层和隐含层,训练出其中的隐含关系,以达到去除中间繁琐的变换、能够直接使用的目的,为快捷、方便地使用此编程方法提供了完整的思路和理论支撑。并且通过数据分析对普通方法编程结果、降维编程结果、MATLAB自动曲线编程结果进行了空间拟合,然后进行对比后两组结果与普通编程结果之间的误差大小来证明该方法切实可行。
标签: 神经网络
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