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Deep Learning to Directly Predict Compensation Values of Thermally Induced Volumetric Errors

The activities of the rotary axes of a five-axis machine tool generate heat causing temperature changes within the machine that contribute to tool center point (TCP) deviations. Real time prediction of these thermally induced volumetric errors (TVEs) at different positions within the workspace may b...

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Principais autores: Huy Vu Ngoc, J. R. R. Mayer, Elie Bitar-Nehme
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: MDPI AG 2023-04-01
coleção:Machines
Assuntos:
volumetric errors
deep learning
machine tool
thermal errors
Acesso em linha:https://www.mdpi.com/2075-1702/11/4/496
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