油漆沉积率模型是自动编程工艺参数选取的重要依据,为了建立符合实际工况的漆膜模型,采用喷涂机器人喷涂时椭圆型雾锥的实验数据,将贝叶斯归一化神经网络法和遗传算法分别用于漆膜模型的拟合。经过对比分析,采用2种算法得出模型都具有较高的精度,但遗传算法收敛速度更快,并可得出油漆沉积率方程的具体表达式,更适合油漆沉积率建模。
提出了一种针对喷涂均匀性的设计方案。介绍了喷涂机器人的喷头数学模型,并根据其数学模型确定了喷涂间距与喷枪到门距离的关系。对比了二次喷涂重叠与三次喷涂重叠的厚度差别,确立使用二次喷涂重叠。针对间距改变时的厚度变化情况,提出了一种后移喷枪使喷涂趋于均匀的轨迹规划方法。同时对喷涂过程中喷枪的参数作了分析与处理,使得物体表面较为简单的实现喷涂均匀。
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