摘要
本发明关于一种基于Preston方程的焊缝材料去除量预测及打磨方法,涉及矿山装备加工领域。通过获取历史焊缝打磨过程中的加工参数数据;基于Preston方程构建材料去除量与加工参数数据之间的数学关系模型;通过机器学习算法对加工参数数据进行训练,优化数学关系模型,确定焊缝材料去除量预测模型;基于焊缝材料去除量预测模型,确定预测的焊缝材料去除量;根据预测的焊缝材料去除量,确定初始加工参数;基于初始加工参数进行焊缝打磨加工,并实时调控加工参数。在此情况下,能够确保每次打磨操作都能达到预期的材料去除效果,从而显著提高焊缝加工的精度和一致性,同时减少了材料浪费和加工时间,提高了生产效率。
技术关键词
打磨方法
磨盘
方程
机器学习算法
打磨加工过程
参数
打磨机器人
神经网络模型训练
数学
焊缝跟踪器
数据
深度学习框架
因子
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