大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于自动编程教程大全的问题,于是小编就整理了3个相关介绍自动编程教程大全的解答,让我们一起看看吧。
手工编程和自动编程的过程以及适用场合是什么?
(1)手工编程过程:从零件图样分析及工艺处理、数值计算、书写程序单、制穿孔纸带直至程序的校验等各个步骤,均由人工完成,则属手工编程。
(2)自动编程过程:编程工作的大部分或全部由计算机完成的过程称自动编程。编程人员只要根据零件图纸和工艺要求,用规定的语言编写一个源程序或者将图形信息输入到计算机中,由计算机自动地进行处理,计算出刀具中心的轨迹,编写出加工程序清单,并自动制成所需控制介质。由于走刀轨迹可由计算机自动绘出,所以可方便地对编程错误及时修正。
(3)适用场合:对于点位加工或几何形状不太复杂的零件来说,编程计算较简单,程序量不大,手工编程即可实现。
什么是数控加工自动编程,常用的自动编程软件有哪些?
主要有ug,proe,mastercam,caxa等,ug应用最广。自动编程实际上是进行一系列设置后进行刀具模拟,然后在把刀位数据用某一处理器生成G代码。它有不同的加工类型,比如说轮廓铣削,曲面铣削,刻模。。。,主要用在加工中心,线切割等,车床基本不用,除非是不规则曲线,加工中心上也主要是加工不规则曲面,或者是复杂的轮廓。
如果可以用宏程序的曲面还用自动编程,至少我是极端鄙视这样的人,太多依赖软件,搞个空还要弄老长的程序。
常用的有UG MASTERCAM,不过你在学会之前一定会自己编程序,而这两款软件能而编出人不能编出来了程序和一些非常复杂的程序。
谁来介绍下什么是自动编程呢?
这里所说的自动编程,是运用人工智能技术来自动生成程序,尽量免除人类劳动。 在自动产生程序之前,先要知道需求是什么吧?要能把需求准确地描述给机器,这就需要一种需求描述语言。***如我们制造了这种需求描述语言,它进一步发展,越发规范,成为了一种DSL(领域特定语言)。嗯,这就变成了DSL编程。 ***如要生成一个应用程序,要选择一些开发框架、中间件和技术方案吧?人类开发时要考虑开发成本和效益的权衡,但是机器既然已懂得多种技术方案,对它来说开发成本为0,那么选择最好的那一个技术方案就行了。这就相当于存在一套最好(也可能最复杂)的框架,用DSL在框架之上编程。 闹了半天就是DSL和框架啊?智能到哪去了? 要想真正发挥人工智能的作用,我有两个思路:
自动提问
就算有了需求描述语言,人类就能准确描述需求吗?如果描述得不好,机器能否通过一些分析,针对不足之处,向人类提问,用答案来完善需求描述呢? 2. 自主学习 人工智能的精髓是自主学习。如果机器能学习世界上现有的代码,不需要人类特意为它提供需求描述语言和技术方案,就方便多了。最好是人类直接说需求,机器自己思考,有问题就提问。有一个有趣的事——最初的自动编程是什么呢?当编译器技术刚发明时,它就是自动编程:自动把高级语言代码转化成汇编码或机器码。我个人认为,凡是能给人类省事的技术,哪怕是if-else,也可以算是某种人工智能。现在要求高了,编译器是硬编码的智能,而我们还要可扩展、甚至自动扩展的智能。现在的自动编程主要有两个流派:基于规则推理的、基于机器学习的(包括统计学习、深度学习等)。学术界对自动编程有一个更特别的说法——程序合成(Program Synthesis)。由于机器学习的火爆,比较流行的似乎是基于机器学习(+深度学习)的自动编程,其中一种是通过学习输入输出数据的样本,自动“猜”出一个能处理这些数据的程序。 对此,摘录马毅教授的一条微博:[_a***_]告诉我们,无论overfit了多大的样本数据,经验事实如何震撼,也取代不了逻辑严格的推理证明——这是唯一能将结论从有限样本扩展到无限的方法。例如一个递归程序,只有数学归纳法能准确生成它,任何有限样本都无法准确生成它(只能近似猜测)。对于有一点小bug就能出大事的程序,不能松懈啊。因此我不是很赞成基于机器学习的自动编程,即使要用,也只是***手段吧。啊哈哈~