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Updated: Jul 27, 2025
09:17
Surrogate Model Development for Digital Experiments in Welding
Published on: March 28, 2025
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基于全因数实验和反向传播的磨削参数的优化 板膜磨削温度预测模型的人工神经网络
概括
脊柱膜磨削过程中的高温可能导致手术失败. 一个反向传播的人工神经网络 (Bp-ANN) 模型准确地预测了研磨温度,优化了更安全的机器人辅助脊柱手术的参数.
科学领域:
- 脊柱外科手术 脊柱外科手术
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 生物材料工程是生物材料的工程.
背景情况:
- 脊柱膜的磨削会产生高温,可能导致热损伤,骨髓缩和植入物生物机械问题.
- 这些并发症可能导致脊柱手术的手术失败.
研究的目的:
- 开发一个反向传播的人工神经网络 (Bp-ANN) 温度预测模型,用于薄膜研磨.
- 优化削运动参数,以提高机器人辅助脊椎手术的安全性.
主要方法:
- 使用全因数实验设计来分析影响薄膜磨砂温度的参数.
- 采集的切割器 (Tc) 和骨表面 (Tb) 温度基于磨砂深度,料速度和骨密度.
- 使用实验数据构建了一个Bp-ANN模型,用于温度预测.
主要成果:
- 磨削深度的增加提高了骨表面和切割器温度.
- 更高的料速度降低了骨表面温度,但对切割器温度的影响最小.
- 骨密度增加导致切割器温度升高.
- Bp-ANN模型表现出极好的预测准确性 (R=0.93807),没有过拟合.
结论:
- 该Bp-ANN模型准确地预测了板材削温度.
- 这种预测能力使脊柱手术机器人能够为不同的骨密度选择最佳的运动参数.
- 改进的参数选择提高了机器人辅助脊柱手术中薄膜磨削的安全性.
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