评定直线度误差的精确算法与程序实现

本文讨论了评定直线度误差的计算机精确算法，给出相应的程序框图，并介绍了程序的实现方法。通过在实验室和企业中的实际运用，证明了该方法的有效性和程序的可靠性。     

评定直线度误差的精确算法与程序实现

本文讨论了评定直线度误差的计算机精确算法,给出相应的程序框图,并介绍了程序的实现方法。通过在实验室和企业中的实际运用,证明了该方法的有效性和程序的可靠性。     

直线度误差的评定方法及其数学证明

介绍了平面内实际直线度误差最小包容区域的评定方法，并以初等方法给出了数学证明，对正确评定直线度误差及避免工作中的失误，有一定的帮助作用。     

直线度误差评定快速算法

直线度误差评定快速算法石家庄铁道学院（０５００４３）李辉河北理工学院（０６３００９）刘风利１引言评定直线度误差的算法很多,但这些算法的计算速度很低,而且精度只能达到预先设定的收敛精度。如果要想提高计算精度,就要减小,而的减小会使计算量急剧增加,...     

评定直线度误差的最小区域法

直线度误差是一种常见的形状误差。它分为给定平面内、给定方向上和任意方向上的直线度误差三种。 直线度误差常用水平仪或自准直仪进行检测。将水平仪或自准直仪的平面反射镜放在根据被测长度选     

直线度误差计算机程序设计

举例介绍了计算直线度误差的计算机程序设计的原理、方法步骤和计算机程序。这样 ,便可快速、准确地进行数据处理 ,直接打印出部件的直线度误差     

机床导轨直线度误差的自动处理

通过最小包容区域法的分析,给出了数学模型,详细介绍了编程的思路来实现直线度误差数据的自动处理,并通过图示直观给出直线度误差值.测试结果表明该软件的算法是正确.     

直线度误差评定方法简述

本文简要叙述了用两端点法、最小二乘法和最小区域法来评定平面内直线度误差的求解方法和步骤。     

最小条件评定直线度误差的快速精确算法

介绍了一种符合最小条件评定直线度误差的快速精确算法,采用VB开发了应用软件,实验结果表明该算法具有运算速度快和运算精度高的特点。     

基于多目标优化的空间直线度误差评定

根据最小区域定义及数学规划理论,建立了空间直线度评定的非线性规划模型,指出了这模型实质上是多目标优化的问题并将该优化问题转化成单目标优化问题。由于该非线性规划模型还是凸的、二次的,因此提出了用逐次二次规划的解法（SQP法）来实施。SQP法在评定过程中保留了模型中的非线性信息,对初始参数的要求低,且稳定、可靠、效率高。几个算例的结果均满足凸规划全局最优判别准则,这就有力的验证了上述结论。     

基于蒙特卡罗法与GUM法的直线度测量不确定度评定

由于形位误差测量的复杂性和测量结果评定的多样性,导致在实际测量结果中形位误差的不确定度评定成了难题。通过GUM法和蒙特卡罗法对直线度的测量不确定度进行评定。首先,根据最小二乘法得到直线度的误差模型;然后采用GUM方法对测量结果进行不确定度评定,采用蒙特卡罗仿真方法对测量值进行模拟仿真,从而得到直线度误差的不确定度;设置实验对比,通过数据分析验证了蒙特卡罗方法评定的可行性,为形位误差测量结果不确定度评定提供了更加简便的方法。     

评定直线度误差数据处理方法的分析与比较

用基础的测量方法和数据处理方法对直线度误差进行评定。测量方法采用水平仪的节距法。数据处理方法采用两端点连线法、最小二乘法、最小区域法。每一种方法都分别用计算法和作图法评定直线度误差。采用不同的方法对同一组数据评定直线度误差,其结果不尽相同,并对其精度进行比较,从而得出应用这三种方法评定直线度误差的差别。     

精密配合孔轴线直线度误差评定

小尺寸的精密配合孔轴线直线度误差的测量和数据处理一直以来都没有一种可靠和简便的方法。提出的基于MATLAB坐标法测量孔轴线直线度误差的测量设计,很好地解决了这一难题。通过实证研究,证明了该方法在精密配合孔轴线直线度误差测量上的优越性。     

任意方向上直线度误差的评定新方法

针对任意方向上直线度误差评定存在的非线性方程组求解困难、评定结果不精确、数据处理不能实现自动化等问题,提出将任意方向上直线度误差的评定问题,转化为给定平面内直线度误差与圆度误差的评定问题,推导数据处理方法与误差评定方法,并通过测量验证所提出方法的可行性。结果表明,所提出的方法不仅简单、易于计算机自动数据处理,而且评定精度比一般的方法提高约5%。     

空间直线度误差评定的新算法

针对在坐标测量机CMM上测得的空间直线度误差测点集(测点序列),为提高空间直线度误差的评定精度,运用误差理论和最小二乘原理,提出了基于测点集中心的最小二乘算法(LSABC算法),推导出了LSABC算法的数学模型。并根据其基于测点集中心的特点,在按LSABC算法对全部测点进行高低排序后,以其中两最高点的中点为基点,设计出了LSABC改进算法。最后,利用UG/GRIP语言对以上新算法编制了计算机程序,以进行数字实验验证。数字实验结果表明:新算法比传统的最小二乘算法和其他多种算法具有更高的正确度。