Optimization of CNC Machining Tool Paths Using Reinforcement Learning Techniques

机械加工 强化学习 钢筋 计算机科学 数控 工程制图 制造工程 机械工程 工程类 人工智能 结构工程
作者
Musurmon Juraev,Akbar Abrorov,Х. Г. Ахмедова,Shokhjakhon Abdullayev
出处
期刊:Applied Mechanics and Materials [Trans Tech Publications, Ltd.]
卷期号:923: 39-48 被引量:1
标识
DOI:10.4028/p-4pj98q
摘要

This Reinforcement learning (RL) techniques are increasingly employed for optimal tool path planning in CNC machining to improve efficiency and reduce costs. Traditional RL algorithms, like Policy Iteration, encounter challenges due to the vast design parameter search space. This has led to the development of innovative approaches such as auto-tuner-based ordinal regression methods, offering accelerated parameter exploration and faster convergence towards optimal policies. Lin et al. present a systematic solution for complex cavity milling tool path generation using RL, demonstrating superior speed and quality compared to evolutionary computational techniques. The shift towards RL-based approaches signifies a paradigm change in tool path optimization, emphasizing its potential to enhance machining efficiency and accuracy. This paper compares various RL algorithms and approaches, showcasing their effectiveness in optimizing tool paths. Results indicate improvements in machining efficiency, accuracy, and operational costs through the integration of RL models into CNC systems. Overall, RL-based optimization offers competitive advantages, aiding stakeholders in making informed decisions for efficient CNC machining operations.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
3秒前
zojoy完成签到,获得积分10
3秒前
CipherSage应助fengmian采纳,获得10
6秒前
cis2014发布了新的文献求助10
6秒前
miro完成签到,获得积分10
7秒前
楚寅完成签到 ,获得积分10
8秒前
D_Daying发布了新的文献求助10
9秒前
12秒前
月亮完成签到 ,获得积分10
13秒前
14秒前
pluto应助21采纳,获得20
15秒前
fengmian发布了新的文献求助10
17秒前
Arueliano发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
22秒前
24秒前
于晨欣发布了新的文献求助10
26秒前
姽婳wy发布了新的文献求助10
29秒前
安静夏青完成签到,获得积分10
29秒前
Orange应助Arueliano采纳,获得10
30秒前
zly发布了新的文献求助30
31秒前
上官若男应助D_Daying采纳,获得10
32秒前
科研通AI2S应助于晨欣采纳,获得10
41秒前
yang完成签到,获得积分10
43秒前
5160完成签到,获得积分10
45秒前
TOUHOUU发布了新的文献求助150
47秒前
lime发布了新的文献求助10
50秒前
汉堡包应助白斯特采纳,获得10
51秒前
wyz完成签到 ,获得积分10
53秒前
chessman完成签到,获得积分10
56秒前
于晨欣完成签到,获得积分10
57秒前
57秒前
kingwill应助科研通管家采纳,获得60
1分钟前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
山河发布了新的文献求助10
1分钟前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得100
1分钟前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
ISCN 2024 – An International System for Human Cytogenomic Nomenclature (2024) 3000
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 2000
Encyclopedia of Geology (2nd Edition) 2000
105th Edition CRC Handbook of Chemistry and Physics 1600
Maneuvering of a Damaged Navy Combatant 650
Mindfulness and Character Strengths: A Practitioner's Guide to MBSP 380
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3776445
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3321879
关于积分的说明 10208121
捐赠科研通 3037207
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1666578
邀请新用户注册赠送积分活动 797579
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 757872