基于人工神经网络的釉料厚度沉积率模型拟合软件模块的开发与实现

釉料厚度沉积率模型是机器人自动施釉的重要依据。为了进行陶瓷产品的机器人离线编程作业的轨迹自动规划,实现施釉过程中工件釉料厚度的精确性和均匀性,以釉料厚度沉积率模型为研究对象,采用MFC开发了釉料厚度沉积率模型软件功能模块。提出基于神经网络算法拟合沉积模型方案;利用COM形式的VC与MATALB的混合编程实现模型拟合、模型分析功能;设计动态链接库,使模型拟合结果产生word报表。通过试验进行试验验证,结果表明,其最大误差在5um范围之内,从而验证了模型的正确性和有效性。软件界面友好,符合工程实际,提出的方法有助于提高施釉机器人釉料厚度的控制精度,为后续的陶瓷自动施釉离线编程轨迹规划的软件编程和仿真实现提供了具体可操作的模型依据与方法指导。

基于人工神经网络的施釉机器人釉料厚度沉积率建模与预测

为进行陶瓷产品的施釉机器人离线编程作业的轨迹自动规划,实现釉料厚度的精确性,提高釉面质量,提出基于人工神经网络拟合釉料厚度沉积率模型的方法。以釉料厚度试验数据为基础,采用贝叶斯归一化算法和LM优化算法进行拟合,通过试验结果对比分析表明,两种拟合模型与试验数据基本吻合,验证了模型的正确性和有效性。在此基础上进行模型的筛选,选择执行效率高、精度高、抗噪能力强的贝叶斯归一化算法拟合模型。提出的方法符合工程实际,有助于提高施釉机器人釉料厚度的控制精度,为陶瓷施釉自动轨迹规划的软件编程和仿真实现提供了模型依据与方法指导。

卫生陶瓷机器人施釉厚度沉积率模型拟合软件模块的开发

釉料厚度沉积率模型是机器人自动施釉的重要依据。为了对卫生陶瓷产品的施釉机器人离线编程作业轨迹自动规划,实现施釉过程中卫生陶瓷产品釉料厚度的精确性和均匀性,采用MFC开发了釉料厚度沉积率模型功能模块。提出基于遗传算法拟合沉积模型方案;利用COM形式的VC与MATALB的混合编程实现模型拟合、模型分析功能;设计动态链接库,使模型拟合结果产生word报表。通过试验进行了验证,结果表明,其最大误差在5m范围之内,从而验证了模型的正确性和有效性。软件界面友好,符合工程实际,提出的方法有助于提高施釉机器人釉料厚度的控制精度,为后续的卫生陶瓷自动施釉离线编程轨迹规划的软件编程和仿真实现提供了具体可操作的模型依据与方法指导。