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提出了一种基于神经网络的数据融合方法,用于提高快速成型系统的扫描速度、改进系统加工的轮廓精度与系统运行的平稳性。该方法中神经网络的学习样本来源于两个方面：一方面是利用现有系统的进给控制算法,它主要考虑了系统沿曲线路径加工时的速度控制规则;另一方面,采用可变加速度策略从理论上设计直线运动的进给速度。该方法对路径特征的描述具有不变性和旋转不变性的特点。对该算法的数字仿真结果表明：与常规的控制算法相比较,融合了两类样本的神经网络算法能更有效地提高系统运动的速度,改善了系统的加工性能。 相似文献
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高速交叉耦合路径预补偿算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种适用于实体分层制造(LOM型)快速成型系统的交叉耦合路径预补偿算法,用于改进系统的加工精度.交叉耦合路径预补偿算法是以交叉耦合控制器结构为基础,将快速成型系统插补器的输出作为输入,结合系统位置跟踪误差预报模型,对给定的路径作精细的预补偿,算法的输出是经过补偿之后的进给量.补偿量的大小不仅与x轴、y轴的进给速度有关,而且与路径上期望位置点的切线方向有关,补偿后的期望位置点处于对应点的法向上.该算法在圆形路径上的仿真与实验结果表明,交叉耦合路径预补偿算法能够有效提高快速成型系统的轮廓精度. 相似文献
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S曲线加减速模式下的加工轨迹效率评价 总被引：3，自引：0，他引：3
建立了高速加工轨迹中的直线段、圆弧段、NURBS曲线段等基本曲线的几何模型,并在常用的、具有无柔性冲击特点的S曲线加减速控制模式下,以最短时间为优化目标,建立了约束条件下的速度规划方程组,给出了统计加工总时间的软件算法,从而为高速加工轨迹的效率评价提供了客观依据.同时,在完成速度规划之后,给出算法流程,计算每条直线段、圆弧段、NURBS曲线段所需要的加工时间,从而统计加工总时间,作为高速加工轨迹效率评价的技术指标. 相似文献
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