一种基于BP神经网络的数控加工工具路径步骤错误预测方法
Zi-Yu Zhang1, Wei Liu2, Peng-Fei Li1
1College of Mechanical Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou, 215000, China.
本研究介绍了一种新的BP神经网络,用于计算数控 (NC) 机床加工工具路径步骤错误. 该方法显著减少了计算时间,并实现了高精度,超过99%的预测在1μm的误差范围内.
科学领域:
- 制造业 工程 制造工程
- 计算科学 计算科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 准确的步骤误差计算对于高质量的数控 (NC) 加工工具路径至关重要.
- 目前用于步骤错误计算的代方法耗时且精度有限.
- 神经网络可以通过并行处理和持续学习来实现更快,更准确的计算.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的BP神经网络模型,用于预测NC加工工具路径中的步骤错误.
- 与传统的几何方法相比,提高步骤误差计算的效率和准确性.
- 在现实世界加工场景中证明拟议的神经网络的有效性.
主要方法:
- 使用核心参数构建BP神经网络模型,用于步骤错误计算.
- 采用Z-score规范化来标准化数据并减轻单一参数的影响.
- 在神经网络训练过程中,使用掉落技术和动量随机梯度下降 (SGDM) 优化器来增强稳定性并防止过拟合.
主要成果:
- 神经网络模型成功地预测了三种不同的表面模型样本的步骤错误.
- 随着样本培训的增加,预测误差减少,这表明模型趋同.
- 在对15%的样本进行训练后,超过99%的预测步骤误差的绝对误差小于1μm.
- 与传统的几何方法相比,计算时间减少了三分之一.
结论:
- 拟议的BP神经网络模型为计算NC加工工具路径步骤错误提供了有效和高效的解决方案.
- 该方法实现了高精度,并大大减少了计算时间,使其适合实际应用.
- 这种方法证明了神经网络在优化复杂的制造过程中的潜力.
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