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公开(公告)号:CN114611809B
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202210268782.1
申请日:2022-03-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种机器人恒力磨削优化方法、系统、设备和介质,其包括以下步骤:建立机器人恒力磨削优化模型并确定其约束条件;基于确定的机器人恒力磨削优化模型,建立基于变历史影响因子的BP神经网络;将待测工况下的磨削参数输入训练好的BP神经网络,得到该磨削参数对应的复合材料工件表面加工质量预测结果。本发明提出了打磨表面粗糙度和打磨均匀性的预测方法,可以准确预测特定工况下的打磨加工目标。本发明对于机器人控制的恒力打磨具有预测加工目标准确、快捷,降低加工成本,提高生产效率的重要意义。
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公开(公告)号:CN112363454A
公开(公告)日:2021-02-12
申请号:CN202011137127.X
申请日:2020-10-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/19 , G05B19/4097
Abstract: 本发明公开了一种针对船用螺旋桨重叠区域的加工退刀轨迹生成方法,该方法包括获取船用螺旋桨重叠区域加工刀路轨迹的各刀触点坐标;输入退刀轨迹坐标点与加工轨迹刀触点坐标之间的偏置距离,该偏置距离可根据实际加工中的需求进行设置;根据每个切削刀路轨迹的刀触点坐标、刀轴矢量和偏置距离计算,生成加工退刀轨迹。计算每一个加工轨迹刀触点坐标对应的退刀轨迹坐标点,完成所有刀触点坐标的计算后,便可生成一条与其对应的退刀轨迹。本发明可以自动生成精确的退刀轨迹,避免了由人工操作带来的种种负面影响,从而提高船用螺旋桨重叠区域加工的效率。
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公开(公告)号:CN114611809A
公开(公告)日:2022-06-10
申请号:CN202210268782.1
申请日:2022-03-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种机器人恒力磨削优化方法、系统、设备和介质,其包括以下步骤:建立机器人恒力磨削优化模型并确定其约束条件;基于确定的机器人恒力磨削优化模型,建立基于变历史影响因子的BP神经网络;将待测工况下的磨削参数输入训练好的BP神经网络,得到该磨削参数对应的复合材料工件表面加工质量预测结果。本发明提出了打磨表面粗糙度和打磨均匀性的预测方法,可以准确预测特定工况下的打磨加工目标。本发明对于机器人控制的恒力打磨具有预测加工目标准确、快捷,降低加工成本,提高生产效率的重要意义。
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公开(公告)号:CN110909428A
公开(公告)日:2020-03-24
申请号:CN201911175443.3
申请日:2019-11-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于UG NX二次开发的机器人恒力打磨加工参数化编程方法,包括以下步骤:建立曲面回转体零部件三维仿真模型,通过C#程序编写的软件打开UG NX10.0,导入曲面回转体零部件三维仿真模型,并确定加工坐标系,对曲面回转体零部件打磨工艺进行分解并建立接触面积和切削深度之间的关系,使用C#编写参数化界面,示教机器人生成运动轨迹坐标文件.cls,通过参数化界面对刀轨程序内变量进行赋值,绘制轨迹点,仿真加工,通过颜色区分出打磨工件的打磨量多少,从而判断打磨表面是否达到要求,通过后处理生成能够直接用于机器人打磨加工的机器人语言。该方法具有通用性强、编程效率高、加工质量好的特点。
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