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【电火花轮胎模加工机床】是专用于加工各种交通工具轮胎模具的设备,这些模具要求高精度和长寿命。其中,【花纹型腔的分布精度】是衡量轮胎模具质量的重要标准,直接影响轮胎性能和使用寿命。 【分度机构】是电火花轮胎模加工机床的关键组成部分,它的作用是精确定位花纹型腔的位置。传统上,这种分度机构通常由【步进电机】驱动,配合【同步带轮】和【蜗轮蜗杆】组成的传动系统,提供大减速比,以实现高负载下的定位。然而,由于步进电机的开环控制方式和两级传动结构,分度精度存在局限性,一般重复精度在30秒内,定位精度在60秒内。 【人工神经网络(ANN)】是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型,常用于解决复杂的数据分析和预测问题。在本论文中,【BP神经网络算法】被引入到电火花轮胎模加工机床的分度精度补偿中。通过对分度精度误差值的学习和训练,神经网络可以预测和纠正误差,从而提高数控补偿的精度,简化补偿过程。 【深度学习】和【机器学习】是现代人工智能领域的重要技术,它们在处理大量数据时展现出强大的潜力。在本应用中,可能涉及利用这些技术优化神经网络的训练,提升预测和补偿的准确性。 【数据建模】是建立数学模型以理解和预测数据趋势的过程,在这里可能是通过对分度机构的检测数据进行建模,识别出影响精度的模式,并利用这些模型指导神经网络进行补偿。 【专业指导】可能是指在整个研究过程中,有专家对神经网络的应用、数据建模以及机床改进方案提供了专业知识和技术支持。 该研究利用人工神经网络改进了电火花轮胎模加工机床的分度机构,通过数控补偿提高了定位精度,降低了成本,且适应了轮胎模具市场竞争的需求。这种方法既避免了昂贵的精密圆光栅,也减少了对复杂硬件改造的依赖,体现了技术创新和经济效率的结合。
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