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Dominar la complejidad de la conformación incremental: predicción de precisión basada en geometría utilizando aprendizaje automático

Autores: Carette, Yannick; Duflou, Joost R.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Dominar la complejidad de la conformación incremental: predicción de precisión basada en geometría utilizando aprendizaje automático


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería General

Palabras clave

Flexibilidad
Formación incremental de un solo punto
Comportamiento de deformación
Método de regresión
Aumento de árbol de gradiente
Características geométricas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 29

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La flexibilidad prevista de la Formación Incremental de un Solo Punto se contradice con su comportamiento de deformación altamente complejo, lo que hace que el proceso sea fácil de implementar pero difícil de controlar completamente. Este documento describe un método de regresión que utiliza Gradient Tree Boosting para predecir las desviaciones para una geometría de entrada dada, lo que puede reemplazar la producción física de piezas necesaria para la optimización de la generación de trayectorias de herramientas. Este documento detalla el cálculo de las características geométricas utilizadas por el regresor y la selección de un conjunto de datos de entrenamiento apropiado. El método se valida utilizando un conjunto de datos generado de geometrías de piezas de trabajo elipsoides completamente de forma libre.

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