Correction Du Comportement Cinématique D’orientation Relative Entre Pièce/outil Pour Les Machines À 5 Axes
Résumé: La prédiction de la précision d'usinage d'une machine-outil cinq axes est un processus essentiel dans la fabrication de précision pour l'usinage de surfaces de forme dure et libre. Ce travail présente une nouvelle approche pour prédire des solutions d'erreurs cinématiques dans une machine à cinq axes pour la stratégie de fraisage trochoïdal. Cette approche est basée sur le réseau neuronal artificiel (ANN) pour la stratégie d'usinage par fraisage trochoïdal. Nous avons proposé un modèle de perceptron multicouche (MLP) pour trouver la solution cinématique inverse pour une machine à cinq axes. Les ensembles de données pour le modèle de réseau neuronal sont obtenus en utilisant un logiciel cinématique. La solution de chaque réseau neuronal est estimée en utilisant l'équation cinématique inverse de la machine-outil pour sélectionner la meilleure. En conséquence, la mise en oeuvre du réseau neuronal améliore la performance du processus d'apprentissage. Pour cela, l'étude numérique de la stratégie trochoïdale et les résultats expérimentaux sont présentés dans le but de moudre complètement et d'assurer un contrôle de l'engagement radial. Le résultat expérimental montre l'efficacité de la méthode en obtenant
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