由于缺乏一种测量相对速度和压力的方法，这种经验法则还没有被应用于精加工在哪里dV/dt是表面缩进距离(mm/s)，t是时间，Vis表示体积。1/k是普雷斯顿系数的单位k，F是接触力，v是工件和刀具之间的相对速度。

研究人员研究了方程，卡斯蒂洛-梅希亚基于普雷斯顿方程提出了打磨中局部材料去除率的相关表达式。Lee等人建立了基于普雷斯顿方程的打磨材料去除率模型，用于实时独立地改变压力和速度。在上述研究中，普雷斯顿系数、打磨力和转速被视为恒定值。打磨过程中，磨头对工件进行打磨，工件表面的材料性质随着热量的积累而发生变化。因此，使用恒定的抛光系数无法准确预测材料去除量，打磨机器人，K. Pan R等人提出了基于界面摩擦系数的非常规k构造修正函数，自动打磨机器人，并通过实验验证了其有效性。

在实际打磨中，打磨机器人系统，刀具和工件不是单点接触，而是区域接触，这与普雷斯顿的假设不符。使用经典普雷斯顿假设的计算将导致对材料去除的不准确估计.为此，铸件自动打磨机器人，王等基于赫兹接触理论和局域打磨模型，进一步预测了机器人砂带打磨的切削深度并发现当切削深度约为0.3 mm时，预测误差小于3.1%。与简化的赫兹理论模型相比，考虑接触弹性变形后，朱等人提出的材料去除模型的均方根值和平均百分误差分别从2.401降低到1.725和18.426降低到14.942%。由于人工智能的广泛使用，已经提出了许多基于数据驱动的材料去除预测的方法来解决材料去除预测问题。

表示由传感装置获得的待抛光工件的数据模板；待抛光工件的局部模板特征；通过精细配准显示B在A中的位置。配准后便于磨具规划工件的加工路线，可以大大提高加工精度。高精度匹配对于自动打磨至关重要。

上述基于2.5D局部特征信息的打磨方法，深度方向精度较低，可用于加工精度要求不高的零件。使用局部信息抛光的缺点是需要额外的步骤来获得表面信息，并且像2D方法一样，这需要从单独的特定视点进行表示。

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