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用现代设备改造传统的粉磨工业是实现低成本的动力之源和必要手段。这对推动打磨技术进步、提高劳动者素质、提高铸造企业效益、优化产业结构调整、促进制造业发展具有重要意义。同时，市场对具有快速响应、高精度和薄脆性的工艺也有很大的期望。
复杂工件打磨的技术挑战:快速响应、薄脆性和高精度
快速响应、高精度、薄脆性是市场在高体积、低成本基础上的进一步需求，也是目前实验室研究人员正在攻关的方面。
由于打磨过程的复杂性，其部分参数无法实时准确检测，这限制了基于模型的方法在工程实现中的应用。越来越多的研究人员正在使用数据驱动的方法来预测材料去除。
早在2005年，数据驱动方法就被应用于预测材料去除。Panda D使用人工前馈神经网络预测材料去除率.Mathew，j .等人使用人工神经网络分析材料去除量，并建立参数优化模型.Wang等人提出了一种使用神经网络和遗传算法的材料去除预测算法.为了保证打磨工作的全过程检测，有必要构建一个实时监控的焊缝间隙预测系统。于是，David Jin Hong研究了一种深度学习视觉系统
Kuka Titan系列机器人，该机器人带有一个40马力的主轴电机作为末端执行器。这个令人生畏的组合创造了一个巨大的机器人打磨工具。该机器人有6个运动轴，延伸距离近12英尺，能够以惊人的灵活性完成大范围的工作。除了机器人的尺寸之外，它还具有1650磅的有效载荷能力，使其能够携带巨大的40马力主轴电机进行打磨，并能够在主轴末端产生足够的力来进行一些严重的材料去除。
任何打磨环境的主要限制之一是材料的去除速度。这是材料硬度和横截面的函数，或者是被去除材料的体积。高速主轴电机用于通过简单地加速来改善材料去除，通常速度为10，000至40，000 rpm。然而，在打磨过程中，去除的材料量会出现不必要的变化。
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