تعتبر طرق توقع الأخطاء والتعويض المسبق لأدوات CNC متعددة المحاور محور بحث منذ فترة طويلة في مجال التصنيع الصناعي. على الرغم من التقدم المحرز، لا تزال التحديات قائمة، بما في ذلك التكاليف الحسابية العالية ودقة التوقع المنخفضة. لذلك، فإن طرق توقع الأخطاء والتعويض المسبق الفعالة ضرورية لتقليل التكاليف وتحسين الكفاءة. تقترح هذه الورقة طريقة لتوقع الأخطاء والتعويض المسبق، يتم توضيحها من خلال مثال على التصنيع بستة محاور. أولاً، يتم اقتراح نموذج استنادًا إلى تقنية الشبكة العصبية GRU لتوقع وتحسين أخطاء موضع بؤرة الليزر والملف الاتجاهي. تم تطبيق الطريقة في تجارب قطع أنابيب هياكل السيارات لتقييم قابلية تطبيقها و دقتها في عمليات القطع العملية. تم تقليل القيم المطلقة القصوى لأخطاء موضع بؤرة الليزر والملف الاتجاهي بنسبة 51.32% و62.50% على التوالي، بينما انخفضت الأخطاء المطلقة المتوسطة بنسبة 59.35% و69.64%، مما يثبت صحة ودقة طريقة تحسين العمليات. لمعالجة المتطلبات الحسابية العالية، نقترح نهجًا مستندًا إلى GRU مدفوعًا بالتوأم الرقمي. تؤسس هذه المنهجية تفاعلات ديناميكية بين العمليات الافتراضية والحقيقية، مما يسهل تحسين دقة التوقع بشكل تكراري وتعزيز مستوى الرقمنة في التصنيع.
درس كانغ وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.