【摘 要】
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针对NURBS曲线插补中求导误差大、计算复杂等问题,提出了采用RBF神经网络对自由曲线进行插补的方法;并以弓高误差为约束条件,建立一个进给步长可变的神经网络数控插补模型。
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针对NURBS曲线插补中求导误差大、计算复杂等问题,提出了采用RBF神经网络对自由曲线进行插补的方法;并以弓高误差为约束条件,建立一个进给步长可变的神经网络数控插补模型。另外根据曲线曲率的变化规律找出插补过程中的速度敏感点,在到达该速度敏感点之前将速度降低到指定值,从而进行有效的速度规划。最后在MATLAB平台上进行仿真实验,结果表明,该模型结构简单、计算量小、插补精度高,能够在保证加工效率和加工质量的同时降低柔性冲击。
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