为了克服这种老化技术带来的问题，沸水反应堆的管理人员决定在管网的重要区域应用由优化焊接材料制成的保护涂层。

为了使管段的内部准备好接受这种保护覆层，有必要在管道的整个内圆周上铣出一个宽度为60毫米、深度为4.5毫米的凹槽。

由INSPECTOR SYSTEMS开发的打磨机器人可以快速、可靠地处理这项困难的工作，并且正如人们所期望的那样，考虑到行业的大量安全因素，没有风险。

借助超声波和涡流技术以及射线照相检测和染料渗透检测，可以检查一段管道中的单面焊缝。在日常维护和系统关闭期间，应定期重复这些检查。管道内壁上焊缝根部的存在会对结果产生很大影响。焊缝内侧的焊根会极大地扭曲检查结果，因为很难确定被检查的是小裂缝还是焊根。

在实际打磨中，刀具和工件不是单点接触，而是区域接触，这与普雷斯顿的假设不符。使用经典普雷斯顿假设的计算将导致对材料去除的不准确估计.为此，王等基于赫兹接触理论和局域打磨模型，进一步预测了机器人砂带打磨的切削深度并发现当切削深度约为0.3 mm时，预测误差小于3.1%。与简化的赫兹理论模型相比，考虑接触弹性变形后，朱等人提出的材料去除模型的均方根值和平均百分误差分别从2.401降低到1.725和18.426降低到14.942%。由于人工智能的广泛使用，已经提出了许多基于数据驱动的材料去除预测的方法来解决材料去除预测问题。

涡轮叶片、风力叶片、新能源客车车体、高铁车体等复杂零部件广泛应用于航空航天、能源、汽车、轨道交通等行业，其制造水平代表着一个国家制造业的竞争力。一般来说，复杂构件可以分为复杂曲面和复杂结构。前者的特点是自由曲面、薄壁表面和难加工材料，并要求高尺寸精度和表面质量。后者具有尺寸大、材料去除率高、多品种小批量生产的特点。在锻造、铸造、模制或机械加工之后，这些部件通常需要进行打磨或精加工，以进一步提高轮廓精度和表面光洁度。因此，掌握这种复杂零件的高精度打磨技术是制造业面临的严峻挑战。