基于遗传算法的圆柱度误差评定方法

建立了圆柱度误差最小区域评定的目标函数,并利用遗传算法对目标函数进行寻优,所建立的目标函数基于圆柱度误差最小区域定义,可以评定空间任意位置圆柱度误差的最小区域解,对测点无特殊要求,通过计算验证,该函数利用改进的遗传算法可以精确搜索到理想轴线的矢量方向并计算出圆柱度误差最小区域解,且计算结果稳定,该算法还可以推广用于圆柱轴线为基准的其它形位误差评定。     

圆度误差评定的计算机实现方法

用最小二乘圆法研究圆度误差评定问题．提出一种圆度误差评定的计算机算法．在微机上用Ｃ语言实现确定最小二乘圆圆心,并以此为评定基准计算轮廓曲线上到该圆心的最大和最小半径之差即为圆度误差,并给出了实例     

基于遗传算法的圆柱度误差评定方法

建立了圆柱度误差最小区域评定的目标函数,并利用遗传算法对目标函数进行寻优.所建立的目标函数基于圆柱度误差最小区域定义,可以评定空间任意位置圆柱度误差的最小区域解,对测点无特殊要求.通过计算验证,该函数利用改进的遗传算法可以精确搜索到理想轴线的矢量方向并计算出圆柱度误差最小区域解,且计算结果稳定.该算法还可以推广用于圆柱轴线为基准的其它形位误差评定.     

圆度误差评定中α-壳的删点效率分析

为了解决在圆度误差评定中,当采样点数增多时,计算效率低的问题,提出了删点技术,在计算圆度误差前有效地删除那些不会对评定结果产生影响的无关点,以达到减小计算复杂度的目的.提出了α-壳删点技术,使α-内外壳的半径接近评定圆,并将该技术应用在最小外接圆(MCC)、最大内接圆(MIC)、最小区域圆(MZC)的评定过程中,针对采样得到的同一组数据进行算法的验证及比较,验证结果表明,采用本文的算法进行删点后得到的点数分别是前人的44.3%和87.5%.由此得出,本文的算法具有更高的效率.     

圆度误差置换算法的研究

对圆度误差评定理论及应用进行了探讨 ,构造了圆度误差数学模型 ,利用置换算法按最小条件求得圆度误差 .给出一个圆度误差评定的实例 ,结果证明 ,该方法有较高的精度和速度 .另外 ,此评定方法具有很强的通用性 ,可为其它形状误差的求解提供参考 .     

用MATLAB评定圆度误差的研究

通过对圆度评定的4种常用方法的分析,给出数学模型,利用数学软件MATLAB来实现圆度误差的自动处理,直接显示圆度误差值,并通过图示直观形象地看出圆度误差图形。实例证明,该软件算法正确,操作简单方便,界面友好。     

评定圆度误差的模拟退火自适应变异遗传算法

圆度误差是几何精度的重要指标．已有的评定方法存在一定的局限性．为此．提出了一种快速地、准确评定圆度误差的新方法．该方法采用一种新颖的改进遗传算法．通过遗传种群的遗传过程实现对参考圆圆心的快速搜索．为了保证收敛性并加快收敛速度,采用了模拟退火和自适应变异策略．为了提高算法精度和收敛速度．采用了实数染色体基因编码．并采用白适应线性变异和线性交叉．仿真实验和实用证明,该方法算法简单、可快速准确的评定出圆度误差．     

圆度误差评定快速算法

对圆度误差评定理论进行了研究，提出了一种圆度误差评定的快速算法，并采用这个乍江，编制了一套运用最小区域法，最在内接圆法和最小外接圆半判别虚接触点的微机软件。     

莫尔条纹噪声控制及细分精度分析

由于莫尔条纹信号质量直接影响其细分精度,故将神经网络自适应算法用于莫尔条纹噪声控制.用算法的神经网络层实现信号的非线性映射,将滤波步长与信号频率构成函数关系以实现其动态调整,使算法具有自适应性,满足信号的滤波带宽要求.对该算法滤波后的圆光栅莫尔条纹信号进行512倍正切法细分,分辨力达到0.618″,最大累积误差1.236″,信号质量明显改善,细分精度显著提高.实验表明,这种算法滤波效果优于常规算法,作用频带宽,对莫尔条纹线性和非线性噪声具有明显的抑制作用,可为细分提供良好的数据准备.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其应用

针对变步长LMS(Least Mean Square)自适应滤波算法不能同时满足较高收敛速度以及较低稳态误差的问题,根据反馈理论提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法,在原有算法模型中通过引入反馈控制函数建立了一种新的步长与误差的非线性函数模型,使得当前的步长值跟当前误差与前一次误差比值的平方相关,通过MATLAB分析了新函数模型中关键参数对滤波性能的影响并确定了合理的关键参数.仿真结果表明:相比原有的算法,改进的新算法极大地提高了收敛速度,同时也降低了稳态误差.新算法性能良好,将其应用于超宽带无线电引信回波信号的滤波处理中,误差的抑制能力提高了4倍,滤波效果较佳.     

一种α稳定分布下的变步长最小ρ-范数算法

本文提出一种新的基于α稳定分布噪声环境下的自适应滤波算法,这种算法针对变步长自适应滤波算法收敛速度和稳态误差相矛盾的不足,建立了步长μ（n）与误差信号e（n）之间的新的非线性函数关系。该函数能够削弱输入端不相关α稳定分布噪声对步长调整的影响,更好地解决稳态误差与收敛时间之间的矛盾。通过系统辨识仿真结果表明,新的算法α对稳定分布下的尖峰脉冲噪声有较强的韧性,比传统的NLMP算法有更快的参数辨识速度和更小的稳态误差,同时还具有很好地跟踪多时变系统的能力。     

圆度测量中的误差分离方法

本文应用相关技术原理,提出一种圆度测量中偏心误差的分离与修正方法.使用该方法可由一次测得的一组原始误差数据中分离出工件的安装偏心,径向跳动误差和圆度误差,而且避免了常规圆度测量中反复精密的调心.     

用振动器检定圆度仪测量系统的滤波特性

目前,国内还没有有效的检定方法和工具定量地检定国内生产或国外进口的圆度仪测量系统的滤波特性。为此,我们提出了一种新的检定传感器旋转式(检定时不用从圆度仪上拆下传感器)和工作台旋转式圆度仪滤波特性的差动式超低频(低频可至0.042Hz)微振动器(振幅不大于10μm)用于检定国内外生产的圆度仪各滤波档的滤波特性。     

Roundness error evaluation by minimum zone circle via microscope inspection

Utilizing the convex hull theory, a novel minimum zone circle (MZC) method, named improved minimum zone circle (IMZC) was developed in this paper. There were three steps for IMZC to evaluate the roundness error. Firstly, with the convex hull algorithm, data points on the circle contour were categorized into two sets to determine two concentric circles which contained all points of the contour. Secondly, vertexes of the minimum circumscribed circle and the maximum inscribed circle were found out from the previously determined two sets, and then four tangent points for determining the two concentric circles were also found out. Lastly, according to the evaluation using the MZC method, the roundness error was figured out. In this paper, IMZC was used to evaluate roundness errors of some micro parts. The evaluation results showed that the measurement precision using the IMZC method was higher than the least squared circle (LSC) method for the same set of data points, and IMZC had the same accuracy as the traditional MZC but dramatically shortened computation time. The computation time of IMZC was 6.89% of the traditional MZC.     

单纯形算法在圆度误差评定中的应用

提出一种圆度误差评定的实用算法，利用线性规划单纯形法，按最小条件求得圆度误差。计算结果表明所建立的数学模型具有编程简单和运行速度快的特点，此外该评定方法具有很强的通用性，对于其它形状误差的求解亦有参考价值。     

基于用户特征和时间权重的协同过滤算法

为了解决传统算法中寻找最近邻居不准确和用户兴趣随时间变化而迁移的问题,提出一种基于用户特征和时间权重的协同过滤算法。文中首先把Movie Lens数据集中用户特征信息数字化,求出用户特征相似性,将其加入到修正的余弦公式中,得到一种新的用户相似度,以找到更加准确的最近邻居集;然后通过引入时间函数来反应用户的兴趣迁移,再根据预测评分公式来获得更加准确的预测评分;最后给用户生成一个较可靠的推荐结果。实验结果表明,该方法取得了较好的效果且平均绝对误差(MAE)值达到72.57%。     

基于脊波变换的圆形图像边缘检测

批量生产圆形器件过程中,在线检测还缺乏快速算法.本文在脊波变换理论的基础上,利用多尺度小波变换具有去噪、准确定位奇异点和边缘提取等优势,针对圆形图像的特征,给出了一种检测圆形器件内外径的快速算法.实验模拟证明,该算法具有较高的检测精度和可靠性.