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提高數控機床加工精度的幾點思考

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      在數控機床中，精度的表示主要是由誤差大小來表示的，具體精度分為兩種，包括靜態精度和動態精度。其中靜態精度指的是在機床不工作不切削的狀態下檢測出來的，主要指標為機床本身的幾何精度以及定位精度，這種精度對于機床精度的檢測來說只能表現機床的原始精度；動態精度顧名思義則是機床在切削過程中所檢測和達到的精度，該精度值的測量包括了機床的原始精度以及在加工過程中環境以及工藝問題影響后的精度表示，包括了加工過程中選用的刀具、工件、振動等帶來的誤差。在機床的生產過程中對于機床的動態精度不能有效的控制，cnc加工雙頭數控車床，能夠保證的就是機床的靜態精度，原始制造的精度，數控機床的加工精度則有很多方面的影響因素，這將是下文的主要探討內容。

   數控機床加工精度的影響因素

　　機床本身的誤差在大量的數據和統計中表明，機床的65.7%以上，斜床身數控車床，在安裝時就不能完全符合其相關指標標準，在工作當中90%的數控機床都處于一個失準的工作環境和狀態下，這種情況就決定了機床工作狀態監控的重要性，機床精度的測試對于機床精度的保障來說是一個必要的基礎，寮步數控車床，能夠對零件的加工精度更好的保障。

　　溫度影響除了機床本身的精度誤差之外，機床在車間環境下的運作也會受到影響，包括車間的溫度浮動，電動機的發熱以及接卸摩擦、介質影響等，這些問題都會對機床的形態以及精度造成一定程度的影響，機床的溫度變化就會出現調整精度的喪失，對機床的精度以及加工工件的尺寸和精度有所影響。同時，溫度升高也使軸承間隙發生變化，進而影響加工精度。另一方面，溫度升高使溫度分布不均勻，造成各零件或零件各部分之間的相互位置關系發生變化，從而造成零件的位移或扭曲。

　　反向偏差所謂的反向偏差指的是在數控機床的工作中由于坐標軸在傳動過程中造成的反向死區或者反向間隙造成的誤差現象，也可以成為反向間隙或者失動量。對于采用半閉環伺服系統的數控機床，反向偏差的存在就會影響到機床的定位精度和重復定位精度，從而影響產品的加工精度。

　　間隙誤差數控機床的加工過程中需要用到傳動鏈，傳動鏈的運轉會產生一些間隙，這些間隙就容易造成誤差，尤其是在電機運轉過程中機床沒有產生運動，這就會造成數控機床的震蕩或者較大的誤差問題。

                  凱恩利分享：機器人也會產生性別歧視 原因是人類語言所致

   本文由  凱恩利（摘自：中國機床網） 凱恩利12 年專注臺灣機床研發經驗，專業供應各類CNC數控車床、cnc加工中心、cnc高速鉆攻中心、車削中心 等精密數控設備。我們的理念：品質重於推銷，服務重於承諾！我們注重細節的完善，不斷的在創新改變！感謝一路有您的支持我們會走的更遠！

   據《每日郵報》報道，計算機程序員們正試圖教育機器人減少性別歧視，其方法是幫助它們擺脫某些單詞所帶來的偏見。

   雖然計算機可能是中性的，但人類的偏見可能無意識地體現在對語言進行分析的機器學習算法。這種偏見被證明已產生影響，如對求職者進行分類的基本計算機程序，可能會基于關鍵詞而對某些求職者產生歧視。但美國有一個研究小組在正試圖打破這種偏見。

   微軟研究院(MicrosoftResearch)的程序員亞當·卡萊（AdamKalai）正與波士頓大學的研究人員合作，試圖從計算機中刪除這種偏見。

   該研究小組正在利用一種被稱為“詞向量(WordEmbedding)”的技術，教育機器如何通過尋找單詞之間的關系來處理語言。使用該方法，機器可以通過比較單詞“她”和“他”來了解上下文。具體在應用時，機器會找到合適的配對，如“姐妹-兄弟”或“女王-王”。但是，當計算機搜索現實世界資源時，詞向量方法可能根據固有的性別成見而進行配對。例如，尋找工作職位時，對于“她-他”配對，計算機會聯想到“縫紉工-木工”或“室內設計師-建筑師”。

     向計算機輸入來自谷歌新聞的文章，正如所預料的，通用數控車床，對于“她-他”單詞配對，能產生了一些良性的關聯，如母親-父親和自己（herself）-自己（himself）。而一些配對更不常見，如“未婚夫-室友”。但一些基于性別偏見而產生的配對可能有問題。例如，“可愛”被認為是一個女性專用詞，而“輝煌”等于男性，同樣還有“家庭主婦”與“計算機程序員”配對。

   在職業上，這種性別歧視極端的例子是，哲學家、戰斗機飛行員、上司和架構師等這些工作通常與“他”有關。而與“她”相關的職業包括家庭主婦、社交名媛、接待員和理發師。

   卡萊在接受NPR（美國全國廣播公司）采訪時表示：“我們試圖避免出現性別歧視的現象，尤其是在新聞文章中……但你發現，這些單詞配對存在相當嚴重的性別歧視性質?！?/p>

   在網上近公布的一篇研究報告中，該研究小組發現，他們可以訓練機器忽略單詞的某些關聯，同時保持了所需的關鍵信息。他們解釋稱：“我們的目標是減少單詞配對的性別偏見，同時保留其有用的屬性?！?/p>

   通過調整他們的算法，該小組能夠去除單詞之間的某些關聯，如“前臺”和“女性”，同時保持合適的單詞配對，如“女王”和“女性”。

   雖然其算法仍基于性別產生配對，但忽略了某些潛在的關聯——即某些詞被視為更男性化或女性化。他們認為這種方法或許能通過“詞向量”技術改進機器學習，在保持有用關聯的同時擺脫單詞固有的偏見。

   根據NPR的報道，問題是并不一定要用“詞向量”算法來處理語言，這種算法可以區分性別和種族，但只有當研究人員希望專注于某一特定性別或群體時，才可能需要這種算法。

   當這種技術被打算作為一種不偏不倚的方法對數據進行分類，而不考慮性別或種族偏見時，這種技術可能會有問題。對此，研究人員解釋稱：“理解基于種族、民族和文化的固有成見而產生的直接和間接偏見，是一項微妙的工作。今后這項工作的一個重要方向將是量化和消除這些偏見?！?/p>
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