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  • 一般来看,影响切割质量的因素主要有以下几个方面:首先是激光束经过聚焦后光斑大小;其次是工作台走位精度;第三是工件厚度;第四是工件材质。激光束光斑越小、工作台精度越高、工件厚度越薄,...

    上个世纪70年代左右,激光切割技术第一次被应用于现代工业生产中,在随后的发展过程中,激光切割技术逐渐被应用于钣金加工、塑料、玻璃等不同材料的切割中,成为工业生产过程中不可或缺的重要工艺。
    一般来看,影响切割质量的因素主要有以下几个方面:首先是激光束经过聚焦后的光斑大小;其次是工作台的走位精度;第三是工件的厚度;第四是工件材质。激光束光斑越小、工作台精度越高、工件厚度越薄,越有助于提高切割质量。

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    提高切割精度

    首先,要实现对焦点的准确控制。聚焦透镜焦深越小,焦点处的光斑也就越小,因此能够有效的将焦点位置控制在金属表面,实现切割质量的提升。

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    其次,优化切割穿孔技术。由于激光切割机属于热切割,因此也需要先在金属板材上穿透一个小孔,然后激光束从小孔处开始对板材进行切割。

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    第三,优化喷嘴设计与气流控制技术。在激光切割机对钣金进行加工的过程中,氧气经过喷嘴的挤压与激光束一起作用在被切割材料表面,对气流的基本要求是流量大、速度快,以便保证有足够氧气与材料发生热反应,同时也有足够的气流量将熔渣吹走。

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    以上内容是提高激光切割机切割质量的主要方法,其实激光切割机还有很多独特的使用小技巧,都关系着切割质量的提升,在此提醒广大客户要注意学习,及时掌握最新行业动态,提高机器性能。

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  • 一般来看,影响切割质量的因素主要有以下几个方面:首先是激光束经过聚焦后光斑大小;其次是工作台走位精度;第三是工件厚度;第四是工件材质。激光束光斑越小、工作台精度越高、工件厚度越薄,越有助于提高...

    上个世纪70年代左右,激光切割技术第一次被应用于现代工业生产中,在随后的发展过程中,激光切割技术逐渐被应用于钣金加工、塑料、玻璃等不同材料的切割中,成为工业生产过程中不可或缺的重要工艺。

    一般来看,影响切割质量的因素主要有以下几个方面:首先是激光束经过聚焦后的光斑大小;其次是工作台的走位精度;第三是工件的厚度;第四是工件材质。激光束光斑越小、工作台精度越高、工件厚度越薄,越有助于提高切割质量。

    提高切割精度

    首先,要实现对焦点的准确控制。聚焦透镜焦深越小,焦点处的光斑也就越小,因此能够有效的将焦点位置控制在金属表面,实现切割质量的提升。

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    其次,优化切割穿孔技术。由于激光切割机属于热切割,因此也需要先在金属板材上穿透一个小孔,然后激光束从小孔处开始对板材进行切割。

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    第三,优化喷嘴设计与气流控制技术。在激光切割机对钣金进行加工的过程中,氧气经过喷嘴的挤压与激光束一起作用在被切割材料表面,对气流的基本要求是流量大、速度快,以便保证有足够氧气与材料发生热反应,同时也有足够的气流量将熔渣吹走。

    以上内容是提高激光切割机切割质量的主要方法,其实激光切割机还有很多独特的使用小技巧,都关系着切割质量的提升,在此提醒广大客户要注意学习,及时掌握最新行业动态,提高机器性能。

    来源:金威刻

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  • 时间序列型数据做预测

    千次阅读 2018-06-03 22:19:36
    最近在公司有做一个 快递中转中心&...2、T+1日的预测精度高对实际工作帮助较大 二、主要思路 1、做仿真系统,把实际影响的因素都考虑进去,读快递网点实时收件数据,然后和快递中心人、车等影响因素相匹配,...

    最近在公司有做一个  快递中转中心<--->另一个快递操作中心  操作量预测的项目,有一些方法和感想总结一下

    一、问题背景

    1、主要目的是为了预测T+7日内快递某操作中心到其他操作中心的发件量,即中心的操作量

    2、T+1日的预测精度高对实际工作帮助较大

    二、主要思路

    1、做仿真系统,把实际影响的因素都考虑进去,读快递网点实时的收件数据,然后和快递中心的人、车等影响因素相匹配,得到近乎实际的预测数据,这个需要大数据的流处理,比如storm,streaming

    2、传统机器学习方式做预测,回归、决策树、时间序列等

    3、经验参数型,学习周期变化(周、季节、电商活动周期等)的参数,然后预测

    4、深度学习系列,LSTM

    三、 实际处理

    我和小组内的另一个小伙伴一起做,源数据就是时间序列型的,某中心-->某中心,日期,操作量 这样格式

    我主要用回归,决策树,经验参数,最后LSTM水了一下,完全不懂这个

    另一个小伙伴主要用时间序列,主要用ARIMA这个模型

    经验参数这个效果相对最好,主要思路:

    1、观察数据,周之间的规律性较强,一个中心到另一个中心每周二相对周一的日环比大小相当

    2、快递公司操作量很受电商活动的影响,电商影响的日期做平均处理,实际上线时单独处理

    3、这样先预测一天的结果    某周二预测操作量=sum(之前x周的周二的操作量)/sum(之前x周的周一的操作量)*周一的操作量

    4、然后同样求周三到周二变化率,周四到周三的变化率,累乘

    5、然后就是具体调参数,用几周的平均值,还是随意给系数,这个可以根据误差率计算一个最优的参数

    四、结果比较

    经验参数结果更稳定且误差最小,最后上线采用的这个

    五、总结

    1、底层数据完善可以节省很多清洗数据的时间

    2、特征工程很重要,做的时候只是简单的数据整理就跑模型,现在想特征工作认真做一下应该会有不小的提升

    3、如果是线上的模型,最好开始做的时候就能在线上部分实现,这样很多想法能更快的尝试

    4、机器学习的路还有很长要走,特征工程完全是凭感觉在做,没有一个系统的方法,希望能有机会去大厂工作学习下

     

    最近有看到一篇文章写得蛮全面的,可以参考下:http://www.infoq.com/cn/articles/a-study-on-sales-forecasting-based-on-machine-learning/

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空空如也

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影响预测精度的主要因素