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.

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
iNk应助天晴采纳,获得20
1秒前
1秒前
彭于晏应助whs采纳,获得10
1秒前
know发布了新的文献求助10
2秒前
qjd完成签到,获得积分10
2秒前
ZQ发布了新的文献求助10
2秒前
啊啊啊啊发布了新的文献求助10
2秒前
yu发布了新的文献求助10
3秒前
zhhr发布了新的文献求助10
3秒前
热爱可抵岁月漫长完成签到,获得积分10
3秒前
8R60d8应助古炮采纳,获得10
4秒前
房山芙完成签到,获得积分10
4秒前
7秒前
shark完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
WILD完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
在水一方应助ppsweek采纳,获得10
13秒前
13秒前
13秒前
15秒前
stefan完成签到,获得积分10
15秒前
nn完成签到,获得积分20
15秒前
SAODEN完成签到,获得积分10
16秒前
zhhr完成签到,获得积分10
18秒前
冷艳大侠完成签到,获得积分10
19秒前
阿布发布了新的文献求助30
20秒前
秀丽的小懒虫完成签到,获得积分10
21秒前
Kenny完成签到,获得积分10
23秒前
xh关闭了xh文献求助
25秒前
bewithtaq完成签到,获得积分10
26秒前
26秒前
李健的粉丝团团长应助tuzi采纳,获得10
27秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
mmyhn应助科研通管家采纳,获得20
28秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
李健应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
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
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
The Finite Element Method Its Basis and Fundamentals 2000
J'AI COMBATTU POUR MAO // ANNA WANG 660
Izeltabart tapatansine - AdisInsight 600
Introduction to Comparative Public Administration Administrative Systems and Reforms in Europe, Third Edition 3rd edition 500
Geotechnical characterization of slope movements 500
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 3752811
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3296371
关于积分的说明 10093570
捐赠科研通 3011229
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1653678
邀请新用户注册赠送积分活动 788339
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 752809