基于遗传算法的圆度误差评估

将遗传算法应用于圆度误差的评定.首先简介了误差评定背景和遗传算法及其特点.然后根据尺寸和公差的数学定义^[1]给出满足最小区域条件的圆度公差评定的数学模型和适应度函数.接着,以最小二乘解作为初始值,对圆度误差的遗传优化过程进行了详细的论述.最后用实例对算法进行验证.优化过程和实验结果显示了遗传算法在解决形状公差的评定这类非线性问题的优越性,通过并行搜索能最大限度地保证解的全局最优,计算精度高、效率高,且易于理解和实现.     

基于数字微镜器件的并行彩色共聚焦测量系统

彩色共聚焦技术因其高分辨率、高测速的特点,在表面形貌测量领域备受关注,然而现有的彩色共聚焦技术多为单点测量,一定程度上限制了测量效率。本文在彩色共聚焦技术的基础上,以DMD作为光分束器件,结合自主研发的大口径色散管镜,利用面阵彩色相机作为光电接收器件,研究和建立了基于数字微镜器件的并行彩色共聚焦实验平台,实现了对被测物面上多个探测点的并行图像处理。最终,利用所搭建的并行彩色共聚焦测量系统,对50μm高的台阶和自制台阶进行了测量,并对硬币的表面形貌进行了三维恢复。实验结果表明,该测量系统的轴向测量范围为300μm,测量精度达到微米级;同时,能够较好地恢复硬币的表面形貌特征,具有较好的测量效率与可靠性。     

基于CORBA测量系统通讯语义研究

针对基于CORBA的测量系统，提出了以DMIS作为系统测量数据和指令的内在描述语义，在系统DMIS IDL（Interface Definition Language）接口定义和IDL接口对象实现中按DMIS语义来定义和使用测量系统内的测量信息，解决测量系统内各组成子系统测量信息通讯格式不一致的问题。根据DMIS V2.3的测量过程描述语句，定义和建立DMIS对象、DMIS接口对象和接口实现对象体系；在VC 6.0和VISIBORKER 4.0环境中实现这些对象体系；在实验性的测量系统中应用内含DMIS语义的软件系统以检验这些DMIS语义的通讯性能。     

基于实数编码遗传算法的平面度评定

将基于实数编码的遗传算法应用于平面度的评定.根据尺寸和公差的数学定义,建立完全符合最小区域条件的平面度评定的数学模型,并在此基础上给出遗传算法的适应度函数.随后详细地介绍了算法的实现步骤,在基于实数编码的基础上,遗传选择操作采用一种正比选择策略--转轮法,遗传交叉操作采用简单算术交叉法,而遗传变异操作是随机均匀实数变异操作.最后对文献[5]的实验数据进行了评定,仿真结果表明该算法不仅合理,而且效率高、精度高,优于其它算法.     

基于遗传算法的球度误差评定

首先对球度公差评定问题进行了综述.然后根据圆度公差的数学定义,引申提出球度公差最小区域条件下的评定模型,并给出遗传算法的适应度函数.随后给出算法实现中的中的关键问题.最后用实例对算法进行了检验,计算结果表明基于遗传算法的球度误差优化算法不仅符合最小区域的条件,而且易于理解和实现,能够获得全局最优解,保证了高精度、高效率.     

基于遗传算法的平面直线度误差的精确计算

提出一种基于遗传算法的平面直线度计算方法,该方法计算原理简单,借助于计算机技术,可以较容易地实现计算精度要求较高时的直线度误差计算。文章首先给出问题的计算模型。接着介绍了在遗传算法实现中的关键技术,包括染色体个体的表达、初始群体的产生方式、适应度函数、遗传算子(选择、交叉和变异等)的确定、遗传运算的停止准则等。最后应用实例对算法进行了验证计算和分析,结果表明,所设计的基于遗传算法的平面度误差计算方法可以实现平面直线度的精确计算。     

单光源双光路激光并行共焦测量系统设计

针对传统激光并行共焦测量过程中存在的泰伯效应,提出将数字微镜器件（DMD）引入激光并行共焦测量系统来正确辨识正焦面的位置。采用了DMD作为光分束器件,从理论上验证了它是一种投影式的阵列光源,对激光分束后不会在光路方向上产生泰伯像;同时,考虑DMD不能对分束后的光线产生会聚作用,并非高效的并行光源分束器件,本文将DMD与微透镜阵列(MLA)结合构建了单光源双光路并行共焦测量系统。该系统利用DMD光路探测正焦面位置,利用微透镜阵列光路进行精确的共焦测量。实验结果表明,两种光路下的正焦面位置仅相差2 μm,在一个泰伯间距范围之内,可以较好地克服泰伯效应对激光并行共焦测量的影响,进而保证较高精度的并行共焦测量。     

基于遗传算法优化权因子的NURBS曲面形状微调

文章对非均匀有理B样条(NURBS)及其权因子作了分析研究.阐述了采用遗传算法求解NURBS曲面权因子的最优解来微调NURBS曲面以达到所要求的形状的方法.最后,给出了曲面权因子调整的应用算例.     

基于动态改变权重粒子群算法的球度误差评定

为了实现对球形工件球度误差的精确评定,在4种球度误差评定数学模型的基础上,对文献提供的两组数据采用一种动态改变权重的粒子群算法(PSO)进行计算,这种算法在优化迭代过程中使惯性权重值随粒子的位置和目标函数的性质而更新。与基本PSO算法、最小二乘法、遗传算法和一种改进的PSO算法进行了比较。实验结果显示,相比其他方法,在最小包容区域法模型下使用动态改变权重粒子群算法得到的球度误差最小,第1组数据只需迭代30代左右,约50ms即可收敛,第2组数据收敛也很迅速,且多次实验显示其稳定性很高。因此,所提算法可精确快速地评价球度误差。     

并联六坐标测量机及其结构

提出了发展我国并联坐标测量机来克服直角坐标测量机在原理上对刚度、精度、速度和灵活性的限制。讨论了已有坐标测量机的结构和实现六坐标运动的并联机构。为简化位置求解的难度，确定以演化的Stewart平台作为并联六坐标测量机的结构，并按空间才环机构分析了该结构的自由度。