线性鞍点规划与形位误差的包容评定

本文将线性鞍点规划用于形位误差的包容评定。该方法有明确的停机条件(判别准则),并具有求解方便、覆盖面宽等优点。     

形位误差包容评定的理论与实践—线性鞍点规划方法的应用

本文探讨应用线性鞍点规划方法来研究形位误差的包容评定问题，按照维数及类别的不同，将各种评定问题归结为统一的规划模型，文中还应用这一方法，讨论了最小条件（判别准则），并给出了几何解释。     

形位误差评定的序贯优化算法

首次应用数论序贯优化算法 (SNTO ,方开泰 ,王元 ,1990 )进行形位误差评定 ,该方法可以不十分依赖于参数初值 ,可用于任何线性和非线性评定参数 ,对于有较多局部极值的问题也同样容易找到全局最优 ,该算法比传统的算法有很多优越性     

遗传算法在求解形位误差中的关键技术

本文应用现代优化算法--遗传算法实现了对机械产品形位误差的精确计算.着重介绍了遗传算法实现技术中的关键问题,采用了统一的极值优化评定模型、与目标函数呈倒数关系的适应度函数、最优保留法和赌轮法相结合的选择策略、有性算术交叉策略和阈值自适应的高斯变异机制等.实例验算证明算法设计合理,计算精度较高.     

形位误差的数据处理

本文介绍了适用MATLAB语言处理的有关形位误差评定的数学模型 ,以及相应数据处理方法 ,并给出典型实例。     

滚珠螺母形位误差的CCD测量

亚像素定位精度是影响图像测量精度的关键因素之一.提出一种改进的二次多项式插值法,将Canny边缘检测算子与3×3方向模板相结合确定边缘方向,再利用Sobel边缘检测算子计算边缘的亚像素位置,并推导了定位误差公式,使CCD的分辨率提高40倍.计算测量了滚珠螺母的滚道圆度、圆柱度、径向圆跳动及同轴度等形位误差,误差分别f1=0.013mm,f2=0.016mm,f3=0.022mm,f4=0.014mm.在测量滚珠螺母的滚道圆度误差时,提出了离散点非对称分布在圆周附近时圆度误差的最小区域评定方法.用简单的解析方法论述了算法的实现过程,只需进行数次循环计算即可准确求出最小区域宽度(圆度误差).消除了方法误差,减小了误废率,提高了测量精度.     

圆柱度误差评定的最小条件—线性鞍点规划方法的应用

本文是文献的继续。文章应用线性鞍点规划方法,探讨了圆柱度误差评定的最小条件(判别准则),给出了其解析表达式,几何解释及图示。     

用于坐标测量机上测量与评定形位误差的软件包

为强化坐标测量机的功能，本文建立了评定直线、平面、圆、圆柱、圆锥、球等六项基本要素形状误差的、符合国家标准的数学模型，并用ＴＵＲＢＯＣ语言编制了计算程序．它不仅可直接用于评定位置时确定基准的理想要素，而且稍加扩展又可用来评定位置误差．本软件包可ＣＡＤ／ＣＡＭ系统联网，从而也极大地提高了ＣＡＤ／ＣＡＭ系统的效率．     

形位误差的统计分析与统计公差

论证了形位误差的两种基本分布－折叠正态分布和瑞利分布，并在此基础上提出了形位误差的统计分析方法和形位公差的统计分差确定方法。     

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。     

DNA计算模型在圆柱度误差评定中的应用

提出了DNA计算模型应用于圆柱度误差评定的方法,除了常规遗传算法搜索效率高、全局优化性能好的特点外,该方法的一个突出特点是可以根据待求设计参数的取值范围,设计相应的参数遗传密码表,从而将所有的误差评定算法统一在一个算法之中。     

基于球杆仪的旋转轴几何误差测量和辨识

通过圆弧测量轨迹, 移动球杆仪测量球心在旋转工作台上3个安装位置的9项误差, 采用齐次变换理论建立几何误差辨识模型, 引入系数矩阵条件数进行安装参数的优化选取, 提出一种辨识旋转轴4项位置和6项运动误差的方法。最后, 在四轴数控加工中心上进行了测量和验证实验, 该方法可辨识出全部的几何误差项, 通过对几何误差计算出的预测值和球杆仪的测量值的比较, 预测值的绝对误差小于0. 003 mm, 具有辨识精度高、测量省时的优点。     

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。     

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。     

基于实数编码的改进遗传算法及在平面度误差评定中的应用

针对平面度误差计算的特点 ,提出了一种基于实数编码的改进遗传算法。该算法的遗传算子采用确定式良种选择、非一致算术交叉及基本位变异策略 ;交叉和变异概率根据个体适应度大小来自适应地确定 ;同时给出遗传算法评定平面度误差时适应度的计算方法。最后 ,通过不同评价方法对同一平面的平面度误差进行评定 ,结果证明该方法不仅能收敛到全局最优解 ,而且具有较快的收敛速度     

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。     

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。     

基于混沌遗传算法的圆度误差测量

提出了一种基于混沌遗传算法的计算圆度误差的新方法.它利用混沌优化方法的遍历性和随机性,通过混沌扰动操作可克服传统遗传算法中的早熟问题,确保算法的全局收敛性.该方法满足最小条件原理,其计算结果的精确度非常高,理论上可以获得全局最优解.实例计算表明,这种算法简单明确,具有精度高、收敛速度快、易于计算机程序实现和推广应用等特点.