平面度误差的快速评定法——测点分类法

针对平面度误差判定的最小包容区域法,提出一种新的、快速的实施方法,它将所有测量点分成“高点”、“低点”和“鞍点”3种类型,并指出最小包容区域法中的最高点只出现在“高点”中,最低点只出现在“低点”中,且二者均不会出现在“鞍点”中。这就极大地减少了轮流处理（搜索）的次数,提高了软件的效率,而且测量点越多,效果越显著。通过对70个测点的典型算例,表明此算法比传统的最小区域法要快几十倍。     

平面度和直线度误差的快速评定——增量算法

在平面度(直线度)误差评定的最小包容区域法中,提出一个新的、快速的实施方法--增量算法.该法以计算几何中凸壳的理论为依据,结合平面度(直线度)误差评定中数据的特点,从4个(3个)测点的子集开始,通过评定子集的平面度(直线度)以及增加距子集包容面最远的点构成新的子集的方法,逐步逼近精确解.该算法单调递增收敛到精确解,时间复杂度为O(n').几个算例证实了方法和结论的正确性.     

平面度误差最小区域新算法--有序判别法

提出一种平面度误差最小区域新算法———有序判别法。该方法以最小区域准则为基础，直接以排序的高点和低点构成的初始评定平面进行最小包容区域的判定和搜索，最终求得平面度误差值。该方法易于理解和掌握，搜索判别有序。实例运算表明，首轮搜索成功率高、速度快。     

最小区域法平面度计算软件的实现

平面度误差是平板实际工作面对理想平面的变动量。文中介绍了平板平面度误差的主要检测和评定方法。用Visualc#2008开发工具结合Matlab开发了基于最小区域算法的平板平面度计算程序。通过实例验证了程序计算过程简便、快速,计算结果准确、可靠,评定结果符合最小条件。     

基于改进麻雀搜索算法的平面度误差评定方法

针对在平面度误差最小区域评定过程中易出现陷入局部最优、收敛速度慢和精度低的问题，提出了一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的平面度误差评定方法。首先，采用具有更好遍历性的Kent混沌映射代替传统的Logistic混沌映射生成初始化种群，以增强算法的全局搜索能力；然后，应用一种基于光学透镜成像原理的反向学习策略以避免算法无法跳出局部最优；选用经典测试函数验证了ISSA算法的有效性，相对于SSA能够取得更好的寻优效果；最后，应用该方法对平面度误差进行评定，并与引用的其它方法进行比较。实验结果表明：基于ISSA算法的平面度误差评估方法用时0.488 4 s能够解得最小包容平面，与应用SSA算法相比减少了0.370 5 s,其计算精度与应用最小二乘法、遗传算法和粒子群算法的平面度误差评定方法相比分别减小了18.032 5μm、2.332 5μm、6.132 5μm。基于ISSA算法的平面度误差评估方法在优化效率、求解质量、计算精度和稳定性上均有优势，可应用于三坐标测量机等形位误差测量仪器。     

不连续平面的平面度误差评定方法研究

提出了一种基于包容直线评定不连续平面的方法.首先,基于主成分分析对点云数据进行全局噪声剔除;然后,采用最小二乘平面拟合算法、多阈值点云提取算法及平行直线拟合算法获取符合条件的包容直线,并以空间中2条平行的包容直线代替包容平面建立最小区域;最后实现不连续平面的平面度误差评定及指导平面调整.实验结果表明:该方法与传统的特征...     

基于分群粒子群算法的平面度误差评定研究

基于分群粒子群算法对平面度误差判定进行了研究。首先建立平面度误差评定数学模型,对平面度误差最小求解转化成对目标函数的非线性最优化问题;接着改进粒子群算法把粒子群一分为二,在不增加粒子个数和粒子维度的情况下,两个粒子群分别用来全局搜索和局部搜索,通过阈值判断早熟现象;最后给出了算法流程。实例验证结果表明:该算法具有较强的优化能力,对测试函数求解的最优解值数据波动性比较小,平面度的公差值为0.0073mm,相比LSM、DM、TPM、PSO、ABC算法公差值平均分别减少了0.0023mm,0.0025mm,0.0027mm,0.0002mm,0.0005mm,评定精度较高。     

具有快速收敛特性蜂群算法的球度误差评定

将蜂群算法应用到球度误差评定中,给出最小区域球度误差评定模型.根据球度误差评定的特点,改进了基本蜂群算法.首先从雇佣蜂中按概率引进一组蜂群实现最优搜索,加快算法的收敛速度;再按照概率随机选择部分侦察蜂在当前最优解邻域内搜索,提高算法跳出局部最优的能力.通过典型测试函数验证了该算法的可行性.比较改进蜂群算法与几种典型群智...     

基于天牛须改进粒子群算法的平面度误差评定研究

基于天牛须改进粒子群算法(BAS-PSO)对平面度误差进行了评定研究.首先,建立基于最小区域的平面度误差评定的数学模型,并将目标函数转化为非线性最优化问题;接着,在粒子群算法(PSO)的基础上,引人局部搜索能力较强的天牛须算法(BAS),加速全局搜索和局部搜索的并行计算,避免算法早熟收敛并陷入局部最优,提高平面度误差评...     

基于相对运动理论的球度误差矩阵寻优算法

针对目前球度误差计算多采用复杂寻优算法的现状,根据球度误差最小包容区域的特点,给出球度误差计算的目标函数,提出一种简化的球度误差矩阵寻优算法。依据相对运动理论,将拟合球面的球心设定在三维直角坐标系的原点上,利用矩阵变换整体平移被测球面上各测点,使之快速趋近于球度误差最小包容区域的目标位置。实例证明该方法具有易于使用和快速高效的特点。该思想同样适用于其他形状误差的评定计算,为形状误差的统一求解提供一种新思路。     

基于几何搜索逼近的球度误差最小区域评定

结合球度误差的几何定义,提出了一种基于几何搜索的球度误差最小区域评价方法。首先,以初始参考点为基准,布置一定边长的正方体,依次以正方体的每个顶点为假定理想球心计算所有测量点的半径值,通过比较判断,调整正方体的位置及边长,最终获得包容所有测点的最小区域,实现球度的最小区域评定。在终止搜索条件为0.00001mm时,对同一组测量数据,该算法的结果比最小二乘法减小了0.6μm,并与解析法、遗传算法的结果相一致。计算过程及结果表明,该算法不仅能准确地得到最小区域解,而且计算结果有良好的稳定性。     

最小包容区域法处理圆度误差的研究与实现

介绍了一种新的圆度误差最小包容区域评定的方法,详细阐述了该新方法的模型和评定步骤。通过大量实践表明,这种方法简单、可靠,计算机处理速度快,适用于各类相关场合。     

用遗传算法准确评定平面度误差评价

为了在全局范围准确评价平面度误差,根据平面度评定的定义,建立完全符合最小区域条件的平面度评定的数学模型.采用遗传算法对平面度测量数据进行最小区域评定,给出了遗传算法的实现方法.克服了传统评定方法的局部收敛问题.计算结果表明,本文介绍的方法可以在设计变量的全局范围内有效、准确地评价平面度误差.     

基于微分几何法和粒子群算法计算椭球面面轮廓度误差

基于DGA算法和误差评定的最小区域准则建立了椭球面面轮廓度误差评定的数学模型,该模型将点到椭球面的最小距离求解问题转化为一个理想椭球面球心坐标的搜索问题;采用PSO算法求取所建立数学模型的最优解。实例表明在不考虑仪器测量误差的前提下,所提出的椭球面面轮廓度误差求取方法的有效性。     

基于蒙特卡罗方法的平面度测量不确定度评定

介绍利用蒙特卡罗方法进行平面度测量的不确定度评定.首先,根据最小二乘法得到平面度的误差模型,再采用蒙特卡罗仿真方法对测量值进行模拟仿真,从而得到平面度误差的不确定度,然后将评定结果与传统评定方法的结果进行比较.结果表明该方法简便易行.     

评定直线度误差的新算法——缩小约束域的有效特征点法

 提出了最小区域法评定直线度误差的新算法——缩小约束域的有效特征点法。建立了算法的数学模型, 阐明了算法基本原理; 新算法应用相间准则和特征点搜索包容直线斜率, 自动建立最小区域包容直线斜率的约束域并使之快速缩小, 能快速、准确地搜索出最小区域包容直线的斜率并获得直线度误差的最小值。大量算例证实新算法首轮搜索成功率高, 计算速度快, 迭代次数小, 算法可推广应用于其他形状误差的最小区域法评定, 亦可用于实时计算机辅助测量系统。     

微分进化算法在圆度误差评定中的应用

为了精确快速计算圆度误差,提出了基于微分进化智能优化算法的最小区域圆度误差评定方法。介绍了微分进化算法的基本原理及种群初始化、变异、交叉、选择实现步骤,建立了该算法求解最小区域圆度误差的数学模型。为验证算法的有效性,进行了大量实验并与多种算法进行对比,证实了方法的评定结果不仅小于最小二乘法及标准遗传算法评定结果,精度高,而且计算结果稳定,运算速度快。实验表明:微分进化算法用于最小区域圆度误差评定有较强的自适应能力、快速全局收敛性和高稳定性,适于对高精度圆度误差的快速评定。     

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。     

基于MATLAB的平面度误差评定及可视化的GUI设计

通过对平面度误差评定方法的分析,利用MATLAB软件强大的数值分析和绘图功能,编写了一个能够处理测量数据快速评定平面度误差的程序.设计出了简单的GUI用户操作界面,运用不同插值法绘出直观而又形象的三维模拟图形,实现了测量数据的可视化.这对于提高平面度误差检测效率,降低检测成本以及工程运用上的加工工艺分析具有重要的实际意义.     

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%.