进化策略实现圆度误差的统一评定研究

圆度误差的评定有最小区域法、最小外接圆法、最大内接圆法和最小二乘法4种方法,文中提出了将进化策略用于上述多种圆度误差的统一评定.该算法基于实数编码,采用(μ λ)选择策略和高斯变异算子,即父代种群参与竞争,算法简单、鲁棒性强,优化效率高.同时建立了进化策略评定上述圆度误差时目标函数的数学模型.最后,通过不同评价方法对圆度误差进行评定,结果证明该方法不仅能快速收敛到全局最优解,而且计算结果的稳定性好,易于在工程计量中推广使用.     

基于免疫进化计算的球度误差评定

提出一种新颖的免疫进化计算方法(IEC)用于球度误差评定。该算法基于生物免疫系统的细胞克隆选择学说和生物进化过程中的变异思想构造了自适应变异算子，使系统能够根据环境条件自适应地确定各抗体的变异强度；通过亲和力抑制相似抗体生存并动态地产生新的抗体，以维持抗体种群的多样性。同时将该算法应用于球度误差最小区域评定，并与其它方法进行比较，结果证明该方法具有较强的自适应环境能力，全局收敛性好，提高了球度误差评定精度。     

基于区域搜索的圆度误差评定方法

针对最小二乘法评定圆度误差存在的非线性方程组求解困难、线性化处理后的最小二乘法对测量采样点的布置特殊要求难以满足等问题,提出了基于区域搜索的圆度误差评定方法,阐述了方法的原理与实现步骤,并进行了实际圆度误差的对比测量与评定.结果表明,此方法简便易行,评定精度比最小乘法提高4.16%.     

粒子群优化算法及其在圆度误差评定中的应用

提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的圆度误差评定方法。介绍了PSO算法的提出及其特点;具体阐述了PSO算法的基本原理和实现步骤;提出圆度误差评定这一非线性优化问题,给出其优化目标函数及PSO算法的适应度函数和编码方式;结合实例对算法参数进行了设置,通过实例运算对PSO进行了正确性和精确性验算。实例证明该方法能够很好地解决圆度误差评定问题,与遗传算法具有相当的计算精度,能够获得精度较高的结果。而PSO的突出优点是简单易于实现,计算速度快。     

4种圆度误差评定方法分析

介绍了圆度误差评定的4种方法:最小区域法、最小二乘法、最小外接圆法和最大内切圆法.研究了4种评定方法的判别准则,分别建立数学模型进行理论推导.在深入研究基础上,采用Visual C++编程加以实现算法.利用美国OGP公司研制的"flash2000"影像测量仪对光滑环规工件进行5次重复测量,应用4种算法分别计算结果,并进行结果比对.实验结果表明,4种方法都能较好地实现圆度误差评定,其中最小区域法圆度评定的准确性相对较高.     

按最小区域法评定圆度误差的优化算法

文章提出符合圆度误差的评定准则的枚举盲目算法,然后对算法优化,分析用分治策略法和优先搜索法减低算法的时间复杂度和搜索效率的方法,经测试证明该算法有较快的运行速度。     

按最大内接圆法评定圆度误差的仿增量算法

按最大内接圆法评定圆度误差的仿增量算法是将工件轮廓看作一个有序点集,并建立一个初始子集和它的内接圆.通过迭代的方法由此初始圆得到全点集的内接圆,然后用新的迭代的方法由此内接圆求得全点集的最大内接圆.两次迭代过程类似,均是通过对原子集增加一个点得到新子集,由新子集求一个更接近目标的新圆,并舍弃新子集中不在新圆圆周上的点,直到达到目标.证明了该算法是正确的且单调递增收敛的.用几个实际零件圆度误差的评定验证了该算法.     

基于极坐标测量的圆度误差评定算法

提出一种利用极坐标测量数据求解圆度误差的网格搜索算法,其原理是在最小二乘圆心周围按一定规则布置一系列的极坐标网格点,依次以各网格点为理想圆心计算所有测点的半径值,通过比较这些半径值,实现最小区域法、最小外接圆法和最大内接圆法的圆度误差精确评定。详细叙述了算法求解圆度误差的过程和步骤,给出了数学计算公式及程序流程图。试验结果表明,该算法可有效、正确地评定圆度误差。     

圆度误差评定的曲率法研究

提出了基于曲率的圆度误差评定方法.从曲率的定义出发,推导出了用最大内接圆或最小外接圆评定圆度误差时筛选点的条件:用最大内接圆评定时,筛选掉曲率半径最小的点;用最小外接圆评定时,筛选掉曲率半径最大的点.根据这一条件,可以得到满足圆度误差评定原则的3个特征点,从而确定圆度误差.筛选点时,用最小二乘圆把测量点分成内点集合和外点集合,最大内接圆从内点集合中筛选,最小外接圆从外点集合中筛选,这样就可大大减少了计算量.经过实例验证,表明该方法的正确性和可行性.     

基于改进遗传算法评定圆柱度误差

针对圆柱度误差评定的特点,提出了一种基于实数编码的改进遗传算法同时实现圆柱度误差的最小区域法、最小外接圆柱法和最大内接圆柱法评定。同时建立了用遗传算法实现圆柱度误差最小区域法、最小外接圆柱法和最大内接圆柱法评定时目标函数数学模型的计算方法。通过不同评价方法对圆柱度误差在不同初始值下进行多次评定,证明该方法都能收敛到全局最优解,而且计算结果稳定。该算法可以推广应用到其它形状误差评定中。     

平面内直线度误差的一种精确评定新方法

针对给定平面内直线度误差优化评定存在的逼近算法复杂、迭代评定结果不够准确、不能与多种直线度误差测量仪器配合使用等问题,提出一种新的符合最小包容区域原理的快速精确算法--凸多边形截距法。该方法依据计算几何中的凸壳理论,将不同类型测量仪器的测量数据转换为坐标值,以首尾连线将测点分区,依据斜率大小构造凸多边形,以截距最大值对应的点与直线得出符合相间准则的3个特征点,通过剪移转换求出直线度误差。实验结果表明,所提出的算法简单、精确、易于计算机自动数据处理,具有评定精度高、运算速度快的特点。     

基于多种群实数编码遗传算法的圆度误差评定

针对实数编码的遗传算法(RGA)在圆度误差评定中存在的早熟收敛、精度较差及运算速度慢等缺点,分析了多种群遗传算法的模型结构,利用多种群遗传算法的并行性,将其应用于圆度误差评定。实验证明该方法有效地提高了算法的精度和收敛速度,能够快速评定圆度误差。     

按最小条件评定空间直线度误差的理论研究

本文首先按最小条件建立了评定空间直线度误差的非线性数学模型。通过误差分析，从理论上证明了该数学模型不能进行线性化处理，并提出了最小条件判别准则。文中给出了计算机评定空间直线度误差的实例。最后用几何方法验证了其判别的正确性。     

基于机器视觉的非均匀分布点圆度误差评定

对圆度误差的4种评定方法进行比较和改进,改进后的最小二乘法适用于非均匀分布圆或圆弧的计算,同时研究最小区域法在离散点非均匀分布圆的运用。用解析的方法求解最小区域下的圆度误差,改善了优化迭代法的缺陷,经过数次计算准确得到最小区域,以最小区域圆心作为圆心、平均半径作为半径,可将其应用于不完整圆和分布点非均匀分布的圆中。引出圆度误差评定的相对误差率ξk ,可说明圆度误差、加工精度、加工方法及微观占比例等情况。在圆孔视觉检测实验中,4种评定方法的计算结果分别为ξk1=0.019、ξk2=0.017、ξk3=0.018、ξk4=0.019。离散非均匀分布圆的检测方法可广泛应用于实际生产检测中。     

基于鞍点规划法的形位误差计算机评定

建立起了形位误差评定的统一鞍点规划模型 ,给出了“最小条件”判据 ,提出了直接求解鞍点规划模型的遗传算法。最后以空间直线度误差为例 ,进行了误差评定。