评定圆柱面形状误差的方法

较为系统地提出了精确评定圆柱面形状误差的统一数学模型；介绍了误差评定求解的优化理论和方法，以及求解过程中的删点方法和利用模拟基准件对测量仪器或测量结果验证的方法。经实验验证，该方法果可行的。     

圆柱面形状误差评定的理论与方法

围绕着精确评定圆柱面形状误差的问题，较为全面系统地提出了一套理论和方法。它包括：用于圆柱面形状误差测量的采样原理；精确评定其形状误差的统一数学模型；误差评定求解的优化理论和方法；求解过程中的删点方法以及利用模拟基准件对测量仪器或测量结果验证的方法等，并按照上述主要理论，研制了微机控制的圆度检测系统。经大量实验验证，本理论正确、方法可行。测量系统的精度达到０．０４μｍ。     

数字化齿面加工误差评定基准研究

针对数字化齿面加工，提出一种齿面加工误差评定策略，运用统计分析和最小二乘原理，建立相应的加工误差评定基准数学模型，并采用坐标轮换搜索的优化方法对其进行了求解，为加工齿面与理想数字齿面匹配、加工齿面误差统计及随后的补偿加工创造了良好条件。实例验证了方法的正确性。     

任意方向上直线度误差的评定新方法

针对任意方向上直线度误差评定存在的非线性方程组求解困难、评定结果不精确、数据处理不能实现自动化等问题,提出将任意方向上直线度误差的评定问题,转化为给定平面内直线度误差与圆度误差的评定问题,推导数据处理方法与误差评定方法,并通过测量验证所提出方法的可行性。结果表明,所提出的方法不仅简单、易于计算机自动数据处理,而且评定精度比一般的方法提高约5%。     

三坐标测量机上形状误差评定的理论与方法

本文用线性化方法建立三坐标测量机上形状误差最小条件评定的统一数学模型，把形状误差的评定归结为线性规划问题，并采用有效集法求解。文章研究了有效集法在形状误差评定中的理论和特点，证明了有效集法的最优解条件包含了形状误差评定的最小条件和代数判别准则；阐述了该方法在处理形状误差时显得非常自然方便，简单易行，计算速度快等特点，是比单纯形法更优越的方法。文末给出一个圆柱度误差评定的实例和结果。     

三坐标测量机上形状误差评定的理论 方法

本文用线性化方法建立三坐标测量机上形状误差最小条件评定的统一数学模型，把形状误差的评定归结为线性规划问题，并采用有效集法求解。文章研究了有效集法在形状误差评定中的形影不离作特点，证明了有效集法最优集条件包含了形状误差评定的最小条件和代数判别准则；阐述了该方法在处理形状误差时显得非常自然方便，简单易行，计算速度快等特点，是比单纯形法更优越的方法。     

圆度误差的神经网络评定及测量不确定度研究

为了更为准确的而又简便的评定圆度误差及其不确定度,根据最小二乘法建立圆度误差模型,基于BP神经网络算法优化目标函数的参数,阐述了BP神经网络优化算法的原理和实现方法。通过求解实例表明该方法对于圆度误差评定的非线性优化问题能得到最优解。采用传统的测量不确定度表示指南方法和蒙特卡洛方法计算得到圆度误差的不确定度,通过实例验证蒙特卡洛法的可靠性和准确性。该方法不需要求出数学模型中的传递系数,利用MATLAB操作简单,为圆度误差测量结果不确定度评定提供了更加简便的方法。     

基于最小单向Hausdorff距离的线轮廓度误差评定

为了高效率、高精度的评定平面线轮廓度误差,提出了一种基于平面曲线间最小单向Hausdorff距离的线轮廓度误差评定方法,给出了求解最小单向Hausdorff距离的数学规划模型及其线性化解算方法。该方法可以保证计算结果符合国家标准关于线轮廓度误差定义的最小条件。模型中涉及到的点到曲线最小距离,采用全局算法中的投影多面体方法计算。通过与已有文献中的算例结果进行对比,验证了所提方法的正确性和有效性。数值计算表明,所提方法符合线轮廓度误差评定的最小条件,且具有较高的评定精度。     

基于改进果蝇优化的机械圆度误差评定研究

针对机械零件圆度误差的最小区域圆法评定问题,提出一种基于改进果蝇优化算法的评定圆度误差新方法。首先根据最小区域圆法圆度误差数学描述的优化模型设计了果蝇种群个体的编码方式以及新型味道浓度判定函数;其次在保持基本果蝇优化算法典型流程的基础上,引入增强搜索和交互学习机制来增强算法的学习效率以及保持种群的多样性;最后采用3个典型的圆度误差评定问题来验证算法性能。实例分析计算表明该方法是可行有效的,其结果具有较高精度且优于传统的评定方法,适用于求解圆度误差的评定优化问题。     

基于凸多边形的直线度误差的评定

通过对两平行直线包容测量数据点的分析,得到了两平行直线具有最小距离时必经过凸多边形的3个顶点的条件。根据上述条件,提出了基于凸多边形的直线度误差评定的方法,该方法满足最小包容区域。为求解直线度误差,采用矢量积构造凸多边形。通过实例验证了该方法的正确性和有效性。     

圆度误差不确定度的PDF优化估计评定

针对现有工件圆度误差的不确定度评定国标方法不能兼顾简化计算和避免分布假设的问题,对以圆度误差评定为基础的不确定度评定新方法进行研究。首先,基于最小二乘拟合圆法进行误差评定。然后,利用最大熵原理结合粒子群算法求解圆度误差概率密度函数(PDF)的优化估值。最后,利用数值积分对圆度误差不确定度进行评定,并与测量不确定度表示指南(GUM)和蒙特卡罗法(MCM)进行对比验证。结果表明,PDF估计法可实现小样本数据、无分布假设下的圆度误差不确定度评定,算法收敛性好、估值稳定。     

齿轮误差多自由度理论

目前,对齿轮齿面开展三维拓扑测量已成为研究热点,但对齿面空间误差理论分析还未引起足够重视。基于运动学原理,对齿面空间多自由度进行分析并参数化,完成齿面多自由度表征。通过对齿面综合误差分解为0阶、1阶和高阶误差,分析各阶误差与齿面自由度的关系,指出误差的产生实质是齿面存在未受约束的自由度,为齿面误差评定建立了理论基础。基于上述误差多自由度理论,提出通过齿面正交距离回归求解齿面自由度参数,进而建立多自由度齿面实现齿轮各项误差多自由度评定的方法。应用该方法对一右旋斜齿轮进行误差测量和评定,测量分别采用特征线测量方式和拓扑方式,评定结果验证了齿轮误差多自由度理论和基于多自由度回归齿面评定误差方法的正确性,为齿轮整体质量检测提供了理论基础和技术手段。     

改进教与学算法在圆度误差评定中的应用

为了提高圆度误差的评定精度和计算收敛速度,提出了一种改进教与学算法的圆度误差评定方法。首先,通过圆度误差最小区域原则的数学模型,建立算法的目标函数。其次,在标准教与学算法的基础上,设计了两阶段爬山搜索策略增强局部开发能力,进一步提高算法精度和收敛速度。最后通过三坐标测量的圆度测量数据进行求解验证,并将计算结果与常用的最小二乘法,遗传算法,粒子群算法等进行对比。实例表明,改进教与学算法在圆度误差评定上的计算精度和收敛速度都优于传统算法,体现了其优越性。     

基于几何特征变动向量的几何误差评定方法

针对利用三坐标测量机离散采样点进行几何误差评定的问题,提出一种基于几何特征变动向量的几何误差评定方法。根据几何误差关联的几何特征类型建立基准坐标系;利用几何公差的定义完成功能几何实际变动向量的求解,并在此基础上与基准坐标系相结合构造功能几何变动区域的数学模型;利用计算几何中的凸包理论,建立功能几何关联离散采样点的三维凸包,并将凸包顶点与变动区域数学模型结合建立误差评定数学模型。基于上述模型和算法开发了几何误差评定软件模块,并进行了实例验证。实验结果表明:当采用同一组采样数据对几何误差进行评定时,与传统算法相比,所提算法更加符合几何公差的定义,能够保证误差评定的准确性,满足工程需求。     

圆锥度误差的评定方法与优化算法

论述了圆锥度误差的基本概念和两类典型的评定方法,介绍了几种求解圆锥度误差的优化算法及其优缺点。     

改进天牛须搜索算法在圆度误差评定中的研究

为了提高圆度误差的评定精度和计算收敛速度,提出了一种改进天牛须搜索算法的圆度误差评定方法。首先,通过圆度误差最小区域原则建立了数学模型和目标函数。其次,在标准天牛须算法的基础上,设计了变步长法,进一步提高算法的计算精度和收敛速度。最后通过三坐标测量的圆度测量数据进行求解验证,并将计算结果与常用的最小二乘法和粒子群算法等进行对比。实例表明,改进的天牛须搜索算法在圆度误差评定上的计算精度和收敛速度都优于传统算法,体现了该算法的优越性。     

基于坐标变换原理的空间直线度误差评定

基于坐标变换原理和增量算法,提出一种空间直线度误差评定方法.将空间直线度误差评定转化为平面直线度误差和平面点集最小外接圆的评定.通过对比实验验证了所提出方法的可行性,而且该方法数学模型简单、计算过程简便、评定精度较高.     

基于双重最大实体要求的同轴度误差评定方法

为了研究M-M同轴度误差的数学评定方法,根据M-M同轴度误差的工程语义分析真实量规的几何特性,建立了基于边界的虚拟量规数学模型。通过分析真实量规在合格性评定中的使用过程,基于建立的虚拟量规和刚体运动学,以有约束目标优化问题的形式建立了M-M同轴度误差的评定数学模型,并给出了求解方法。最后给出了该方法在阶梯轴M-M同轴度误差评定中的应用实例,结果说明所提方法能够实现M-M同轴度误差的数学评定,而且比现有方法更准确。     

面向轴孔类零件圆度误差评定的改进式最小区域圆法

面向轴孔类零件圆度误差评定，提出了一种改进式最小区域圆法。以计算几何为基础，确定测量点间距离关系，并按照多边形去除法则优化了最小外接圆和最大内接圆的控制点求解过程；再根据最小外接圆、最大内接圆和最小区域圆三者控制点间的相互关系，实现了对最小区域的构建；最后通过实验结果验证了提出方法的有效性和准确性。     

基于正多边形搜索算法的圆度误差评定

针对求解圆度误差计算复杂的问题,采用正多边形搜索算法进行圆度误差评定,并详细论述了该圆度误差评定方法的原理和计算步骤。该方法先以被评定圆的最小二乘圆圆心为中心,设置一定边长的正多边形,再分别以各正多边形顶点为圆心,计算被评定圆各测量点的半径值。通过多次比较、判断和设置正多边形,获得符合相关标准规定的圆度误差值。仿真和实验结果表明,提出的基于正多边形搜索算法的圆度误差评定方法能实现圆度误差的精确评定。