基于分布式并行神经网络的带轮和工具影响函数的映射模型,用于磁性-神经学修饰的磁性-神经学修饰
Optics express
|November 14, 2024
概括
一种新方法使用分布式并行神经网络来准确地建模磁修饰 (MRF) 中的工具影响函数 (TIF). 这一进步在预测精密抛光的移除率方面达到95%以上的准确性.
科学领域:
- 制造业 工程 制造工程
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 磁铁修饰 (MRF) 是一种高精度抛光技术.
- 对工具影响函数 (TIF) 的准确建模对于MRF至关重要,但仍然具有挑战性.
研究的目的:
- 为MRF提出并验证一种新的TIF建模方法.
- 提高MRF TIF模型的智能和预测能力.
主要方法:
- 开发使用分布式并行神经网络的TIF建模方法.
- 进行机器人辅助的MRF实验以收集数据.
- 使用关键绩效指标评估模型的预测准确性.
主要成果:
- 拟议的神经网络方法成功预测了MRF TIF.
- 对于体积移除率和峰值移除率的平均预测准确率超过95%.
- 在MRF中证明了智能TIF建模的可行性.
结论:
- 分布式并行神经网络方法为MRF TIF建模提供了准确而智能的解决方案.
- 该方法为推进其他光学制造技术提供了有价值的参考.
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