遗传算法支持下的孔组复合位置度误差评判

在孔组复合位置度误差评判过程中,用传统的数值优化方法一般难以找到符合最小条件判别准则的几何图框理想位置,尤其当位置度公差遵守最大实体要求且被测要素尚未达到最小实体尺寸时,被判为不合格的零件还有被修复的可能。针对上述问题,可利用自适应遗传算法全局搜索几何图框最佳位置,并在搜索过程中同时考虑遵守最大实体要求时的误差补偿因素的影响。此外,针对不合格零件进行的可修复性判别和修正量的计算,进一步降低了零件误废率。     

基于改进粒子群算法的同轴度误差评定及其可视化

从定位最小包容区域定义出发,建立了同轴度误差数学模型,并将同轴度误差评定转化为圆柱度和圆度误差评定.针对基本粒子群算法容易出现前期搜索早熟收敛和后期搜索停滞振荡现象,通过引入异步变化的学习因子和线性递减的惯性权重系数,对其加以改进,并给出了利用改进粒子群算法进行同轴度误差评定的方法与步骤.同时通过实例实现了以VRML作为三维展示平台、以JavaApplet作为控制核心的同轴度误差的评定及其结果可视化.实例证明:将改进的粒子群算法用于同轴度误差评定,有效提高了精度与效率;可视化的评定结果为工艺分析和改进提供了依据.     

基于改进粒子群算法的复杂曲面轮廓度误差评定及可视化

针对复杂曲面轮廓度误差的求解是一个复杂的非线性寻优问题,将改进的粒子群算法与细分曲面逐次逼近的方法相结合,实现了复杂曲面轮廓度误差值的精确计算和评定结果可视化。利用双3次B样条曲面进行理论廓面的拟合,从最小条件准则出发,建立了曲面轮廓度误差的数学模型;通过细分曲面逐次逼近的方法,计算出点到曲面的最小距离。在对基本粒子群算法分析的基础上,引入了非线性动态惯性权重系数和杂交算子,提高了算法的精度和效率。以VRML作为三维展示平台、Java Applet作为控制核心,实现了面轮廓度误差评定的可视化、网络化。     

基于网络的对称度误差评定及其可视化

以面对面对称度误差为例,讨论了网络环境下零件形位误差评定结果可视化的具体方法,阐述了VRML与Java之间的通信机制与交互原理,并通过实例实现了以VRML作为三维展示平台、以Java Applet作为控制核心的面对面对称度误差的评定及其结果可视化。用户通过屏幕可直观观察到基准中心平面位置和各测点分布特征,为不合格零件的修正和后续工艺的改进提供了依据。     

遗传算法支持下的孔组复合位置度误差评判

在孔组复合位置度误差评判过程中,用传统的数值优化方法一般难以找到符合最小条件判别准则的几何图框理想位置,尤其当位置度公差遵守最大实体要求且被测要素尚未达到最小实体尺寸时,被判为不合格的零件还有被修复的可能。针对上述问题,可利用自适应遗传算法全局搜索几何图框最佳位置,并在搜索过程中同时考虑遵守最大实体要求时的误差补偿因素的影响。此外,针对不合格零件进行的可修复性判别和修正量的计算,进一步降低了零件误废率。     

对称度误差的快速精确评定

以面对面对称度误差为例,介绍了定位最小包容区域法评定对称度误差的数学模型和实现方法.为了提高评定效率,采用测点筛选法对测点进行筛选,剔除与评定无关的测点,从而减少测点搜索次数,提高程序评定速度.同时给出了算例来验证算法的正确性与可行性.     

基于网络的对称度误差评定及其可视化

以面对面对称度误差为例,讨论了网络环境下零件形位误差评定结果可视 化的具体方法,阐述了VRML 与Java 之间的通信机制与交互原理,并通过实例实现了以 VRML 作为三维展示平台、以Java Applet 作为控制核心的面对面对称度误差的评定及其结 果可视化。用户通过屏幕可直观观察到基准中心平面位置和各测点分布特征,为不合格零件 的修正和后续工艺的改进提供了依据。