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A Neural Network Approach to Robotic Thermoplastic Tow Placement Process Control

机译:机器人热塑性丝束放置过程控制的神经网络方法

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摘要

An artificial neurla network (ANN) version of a model set for the dominant process physics of thermoplastic tow placement with on-line consolidation has been created. The ANN modle set is used in an optimization scheme for maximizing the fabricated material quality. Using ANN's a determinatio of optimal setpoints is possible in less than 1/2 second. Thus a fast responding control scheme can be implemented using the optimizer, with feedback from hardware and software snesors and communication to and from the robot system in about the same time scale. Several optimization procedures with different quality functions are tested and implemented in a GUI written in Lab VIEW. They show the ability to identify optimum set points for acceptable quality in minimal time.
机译:已创建了模型的人工神经网络(ANN)版本,该模型集具有在线合并功能,用于热塑性纤维束放置的主要过程物理。 ANN模型集用于优化方案中,以最大程度地提高制造的材料质量。使用ANN可以在不到1/2秒的时间内确定最佳设定值。因此,可以使用优化器实现快速响应的控制方案,并在大约相同的时间范围内获得来自硬件和软件传感器的反馈以及与机器人系统之间的通信。在Lab VIEW编写的GUI中测试并实现了几种具有不同质量功能的优化程序。它们显示了在最短的时间内识别出可接受质量的最佳设定点的能力。

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