本发明涉及一种机器人恒力磨削优化方法、系统、设备和介质,其包括以下步骤:建立机器人恒力磨削优化模型并确定其约束条件;基于确定的机器人恒力磨削优化模型,建立基于变历史影响因子的BP神经网络;将待测工况下的磨削参数输入训练好的BP神经网络,得到该磨削参数对应的
复合材料工件表面加工质量预测结果。本发明提出了打磨表面粗糙度和打磨均匀性的预测方法,可以准确预测特定工况下的打磨加工目标。本发明对于机器人控制的恒力打磨具有预测加工目标准确、快捷,降低加工成本,提高生产效率的重要意义。
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