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提高数控机床加工精度的几点思考

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      在数控机床中，精度的表示主要是由误差大小来表示的，具体精度分为两种，包括静态精度和动态精度。其中静态精度指的是在机床不工作不切削的状态下检测出来的，主要指标为机床本身的几何精度以及定位精度，这种精度对于机床精度的检测来说只能表现机床的原始精度；动态精度顾名思义则是机床在切削过程中所检测和达到的精度，该精度值的测量包括了机床的原始精度以及在加工过程中环境以及工艺问题影响后的精度表示，包括了加工过程中选用的刀具、工件、振动等带来的误差。在机床的生产过程中对于机床的动态精度不能有效的控制，cnc加工双头数控车床，能够保证的就是机床的静态精度，原始制造的精度，数控机床的加工精度则有很多方面的影响因素，这将是下文的主要探讨内容。

   数控机床加工精度的影响因素

　　机床本身的误差在大量的数据和统计中表明，机床的65.7%以上，斜床身数控车床，在安装时就不能完全符合其相关指标标准，在工作当中90%的数控机床都处于一个失准的工作环境和状态下，这种情况就决定了机床工作状态监控的重要性，机床精度的测试对于机床精度的保障来说是一个必要的基础，寮步数控车床，能够对零件的加工精度更好的保障。

　　温度影响除了机床本身的精度误差之外，机床在车间环境下的运作也会受到影响，包括车间的温度浮动，电动机的发热以及接卸摩擦、介质影响等，这些问题都会对机床的形态以及精度造成一定程度的影响，机床的温度变化就会出现调整精度的丧失，对机床的精度以及加工工件的尺寸和精度有所影响。同时，温度升高也使轴承间隙发生变化，进而影响加工精度。另一方面，温度升高使温度分布不均匀，造成各零件或零件各部分之间的相互位置关系发生变化，从而造成零件的位移或扭曲。

　　反向偏差所谓的反向偏差指的是在数控机床的工作中由于坐标轴在传动过程中造成的反向死区或者反向间隙造成的误差现象，也可以成为反向间隙或者失动量。对于采用半闭环伺服系统的数控机床，反向偏差的存在就会影响到机床的定位精度和重复定位精度，从而影响产品的加工精度。

　　间隙误差数控机床的加工过程中需要用到传动链，传动链的运转会产生一些间隙，这些间隙就容易造成误差，尤其是在电机运转过程中机床没有产生运动，这就会造成数控机床的震荡或者较大的误差问题。

                  凯恩利分享：机器人也会产生性别歧视 原因是人类语言所致

   本文由  凯恩利（摘自：中国机床网） 凯恩利12 年专注台湾机床研发经验，专业供应各类CNC数控车床、cnc加工中心、cnc高速钻攻中心、车削中心 等精密数控设备。我们的理念：品质重於推销，服务重於承诺！我们注重细节的完善，不断的在创新改变！感谢一路有您的支持我们会走的更远！

   据《每日邮报》报道，计算机程序员们正试图教育机器人减少性别歧视，其方法是帮助它们摆脱某些单词所带来的偏见。

   虽然计算机可能是中性的，但人类的偏见可能无意识地体现在对语言进行分析的机器学习算法。这种偏见被证明已产生影响，如对求职者进行分类的基本计算机程序，可能会基于关键词而对某些求职者产生歧视。但美国有一个研究小组在正试图打破这种偏见。

   微软研究院(MicrosoftResearch)的程序员亚当·卡莱（AdamKalai）正与波士顿大学的研究人员合作，试图从计算机中删除这种偏见。

   该研究小组正在利用一种被称为“词向量(WordEmbedding)”的技术，教育机器如何通过寻找单词之间的关系来处理语言。使用该方法，机器可以通过比较单词“她”和“他”来了解上下文。具体在应用时，机器会找到合适的配对，如“姐妹-兄弟”或“女王-王”。但是，当计算机搜索现实世界资源时，词向量方法可能根据固有的性别成见而进行配对。例如，寻找工作职位时，对于“她-他”配对，计算机会联想到“缝纫工-木工”或“室内设计师-建筑师”。

     向计算机输入来自谷歌新闻的文章，正如所预料的，通用数控车床，对于“她-他”单词配对，能产生了一些良性的关联，如母亲-父亲和自己（herself）-自己（himself）。而一些配对更不常见，如“未婚夫-室友”。但一些基于性别偏见而产生的配对可能有问题。例如，“可爱”被认为是一个女性专用词，而“辉煌”等于男性，同样还有“家庭主妇”与“计算机程序员”配对。

   在职业上，这种性别歧视极端的例子是，哲学家、战斗机飞行员、上司和架构师等这些工作通常与“他”有关。而与“她”相关的职业包括家庭主妇、社交名媛、接待员和理发师。

   卡莱在接受NPR（美国全国广播公司）采访时表示：“我们试图避免出现性别歧视的现象，尤其是在新闻文章中……但你发现，这些单词配对存在相当严重的性别歧视性质。”

   在网上近公布的一篇研究报告中，该研究小组发现，他们可以训练机器忽略单词的某些关联，同时保持了所需的关键信息。他们解释称：“我们的目标是减少单词配对的性别偏见，同时保留其有用的属性。”

   通过调整他们的算法，该小组能够去除单词之间的某些关联，如“前台”和“女性”，同时保持合适的单词配对，如“女王”和“女性”。

   虽然其算法仍基于性别产生配对，但忽略了某些潜在的关联——即某些词被视为更男性化或女性化。他们认为这种方法或许能通过“词向量”技术改进机器学习，在保持有用关联的同时摆脱单词固有的偏见。

   根据NPR的报道，问题是并不一定要用“词向量”算法来处理语言，这种算法可以区分性别和种族，但只有当研究人员希望专注于某一特定性别或群体时，才可能需要这种算法。

   当这种技术被打算作为一种不偏不倚的方法对数据进行分类，而不考虑性别或种族偏见时，这种技术可能会有问题。对此，研究人员解释称：“理解基于种族、民族和文化的固有成见而产生的直接和间接偏见，是一项微妙的工作。今后这项工作的一个重要方向将是量化和消除这些偏见。”