柔性铰链的3种模型计算和分析

在微位移工作台中,柔性铰链作为主要传递压电陶瓷给进位移的关键部件,对柔性铰链的性能分析显得至关重要.文中主要研究了直圆弧形柔性铰链的半径、最小铰链厚度等结构尺寸参数对柔性铰链转动刚度的影响,分析了3种不同模型计算结果之间的差别.同时运用ANSYS11.0分析了单柔性铰链的刚度并且和3种模型计算结果相比较,得出了它们之间的差别.通过以上的分析可以得出,在直圆弧形柔性铰链的半径和最小铰链厚度之比在t/R∈(0,0.8)时,采用Paros和Weisbord简化模型(PW简化模型)可以简便计算柔性铰链的刚度.该方法对实际设计柔性铰链具有重要的意义.     

用于并行共焦测量的DMD控制方法研究

激光共焦测量采用并行的方式可以有效提高测量效率,但用于并行共焦测量的光分束器件普遍存在制作困难、价格偏高的不足.从数字微镜器件的空间光调制机理入手,主要研究数字微镜器的控制方法,通过构建任意所需的点光源阵列,实现了并行共焦测量.结果表明,测量装置可根据不同的被测物便捷地更换点光源参数;测量装置具有很好的柔性,且测量误差小.     

人工智能及其在形位公差评定中的应用

根据非线性优化原理,应用人工智能(AI)解决形状误差的评定问题.首先介绍了人工智能(人工神经网络和遗传算法)的基本概念、原理和特点.然后详细论述了二者在误差评定中的实现技术.其中基于ANN的方法主要应用网络的结构(连接权值和节点阈值)记忆问题的信息,从而完成对特定问题的优化;而基于GA的方法模拟自然进化理论(优胜劣汰,适者生存)来达到对最优目标的搜索.在第4部分引用实例对算法进行了检验.实验结果表明人工智能在解决形位公差评定这类非线性问题具有较强的优越性,不仅计算精度高而且效率高.     

评定直线度误差的最小二乘法与 最小包容区域法精度之比较

介绍了直线度误差评定的最小二乘法和最小包容区域法的算法模型与实现方法。在三坐标测量机上对八种不同被测直线进行了采样点坐标数据提取,分别用最小二乘法和最小包容区域法的基于搜索逼近-逐次旋转逼近法进行了给定平面内直线度误差的评定。结果表明:最小二乘法的评定结果与最小包容区域法的基于搜索逼近-逐次旋转逼近法的评定结果完全一致,即直线度误差的最小二乘法评定结果符合最小条件。     

分布式网络化测量系统——面向先进制造的新一代测量系统

随着"敏捷制造"、"网络制造"和"全球制造"等制造理念的提出,现代先进制造系统需要新型进测量系统。现代先进制造模式以分布式、柔性化、敏捷性为特征,决定了新型测量系统的特点。总结了先进制造系统和分布式测量系统的研究成果,然后从系统集成体系、系统数据交换格式、面向网络的测量设备以及系统分析与控制四方面对分布式测量系统的关键技术等进行了研究和探索。     

基于ISO5436-2表面形貌评定基准的研究

摘要：在表面结构,如表面粗糙度的评定中,除了准确理解参数的概念之外,准确获得待评定表面参数的计算基准很重要。为了评价仪器的整体性能,ISOTC 213提出软件测量标准(SoftGauge)的概念,给出标准数据（类型F1）和标准软件（类型F2）,旨在统一评判各个仪器表面形貌评定软件的性能。根据ISO5436-2,应用标准数据,文章研究了不同表面形貌评定基准,高斯滤波基准、最小二乘直线基准、最小二乘曲线基准的定义和实现,分析了不同基准下表面形貌参数的计算结果。实例计算结果表明：三种基准对于典型形貌参数—粗糙度轮廓的算术平均偏差的评定结果基本一致     

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.     

LM算法在火灾早期探测中的应用

针对传统火灾探测方法在外界干扰下难以快速、准确地识别火灾,提出基于过程特征信息的神经网络火灾探测方法.选用CO和CO2气体体积分数比值、比值上升速率和加速度作为火灾过程特征参数,设计三层误差反向传播(BP)人工神经网络模型,采用改进的BP算法-LM算法进行网络学习训练.实验包括6种真实火灾源材料及蜡烛、香烟、液化气3种虚假火灾源材料.结果表明,基于LM算法的人工神经网络火灾探测系统能有效识别火灾,提高火灾探测的可靠性与准确性.     

基于轮廓法的金刚石线锯整周三维表面形貌测量和评价

针对毫米级尺度线径和微米级尺度磨粒的金刚石线锯整周三维表面形貌测量难以实现与定量评价问题,提出一种基于轮廓法的圆周扫描表面磨粒形貌测量与分析方法。通过显微测量系统沿周向扫描采集金刚石线锯对应的边缘轮廓图像序列,经图像处理后获得金刚石线锯整个圆周表面形貌的坐标点云,采用三次样条插值法对数据进行平滑处理,经圆柱坐标变换处理,可重构金刚石线锯三维表面形貌。在金刚石线锯常用评价参数基础上,提出基于扫描过程二维投影轮廓和三维重构形貌的综合评价参数。采用自行研制的测量系统,对两个规格的线锯（线径外径分别为0.250 mm、0.320 mm;磨粒粒径范围30~40 μm）进行测量和评价。试验结果表明：该方法无需多次拼接,就可完成金刚石线锯整周三维微观形貌测量,并能实现对线锯特征参数的全面评价,可为线锯本身制造及使用过程中的工艺优化提供更加客观的基础数据。     

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。