一种大数据驱动的机床组群互学习精度优化方法及验证

摘要：

数控机床目前急需解决效率提高和精度保证的问题,传统数控机床难以精确、全面地预测和优化各种加工工况下的误差.提出一种通过应用制造大数据来提高数控机床组群整体性能的新思路和实现方法,使机床组群能够以单台机床无法实现的速度进行学习和精度优化,研究制造过程数据的特点和表征方法.实验表明:大数据模型驱动下的机床组群互学习精度优化加工方法,加工精度和表面质量明显优于普通传统数控加工方法,实现了数控铣削的高效高质量加工.

关键词：大数据、机床组群、自适应、表面质量、精度优化

所属期刊栏目：51

分类号：TG543;TG666(金属切削加工及机床)

资助基金：衢州市科技攻关项目;浙江省基础公益研究计划资助项目;衢州市科技计划攻关项目

在线出版日期：2023-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：63-67