平面度误差评定及其可视化

借助于计算机系统,从最小包容区域的定义出发,评定平面度误差,并将实际被测平面和包容平面直观,逼真的显示出来,实现了平面度误差评定的可视化     

由虚拟仪器LabVIEW实现最小区域法评定平面度误差

平面度误差评定方法复杂 ,难以用传统仪器直接测量。虚拟仪器技术借助计算机的数据处理能力 ,使最小条件下平面度误差的测量评定可以简单实现。介绍借助LabVIEW软件用快速逼近法实现平面度误差最小区域法评定的一种方法 ,此方法既精确又简单实用 ,且易于实现评定平面度误差的可视化。     

平面度误差最小区域评定算法及软件实现

用最小区域法评定平面度误差 ,其关键是寻找理想平面 ,本文提出了一种寻找理想平面的优化解析算法 ,给出了计算机数据处理的详细算法和流程 ,最后 ,介绍了完成该算法的编程语言—LabVIEW图形化编程语言。     

平面度误差各种评定方法的比较

介绍了平面度误差各种评定方法的原理,并对各种评定方法对同一被测平面的平面度误差评定结果及数据处理难度进行了比较。结果表明,最小二乘法的评定结果比较接近最小区域法,且数据处理简便,对测量采样点的布置无特殊要求。     

评定平面度误差的几何搜索逼近算法

为了快速准确地评定机械零件的平面度误差,提出了基于几何搜索逼近的平面度误差最小区域评定算法.阐述了利用几何优化搜索算法求解平面度误差的过程和步骤,给出了数学计算公式.首先选择被测平面的3个边缘点为参考点构造辅助点、参考平面和辅助平面,然后以参考平面和辅助平面为假定理想平面,计算测量点至这些理想平面的距离极差;通过比较判断及改变参考点,构造新的辅助点、参考平面和辅助平面,最终实现平面度误差的最小区域评定.用提出的方法对一组测量数据进行了处理.结果表明,在终止搜索的条件为0.000 01 mm时,几何搜索逼近评定算法的结果分别比凸包法、计算几何法、最小二乘法、遗传算法和进化策略计算的结果减小了17.1、7.3、18.03、6.13和0.3μm.得到的数据显示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,适合在平面度误差测量仪器和三坐标测量机上使用.     

基于模拟植物生长算法的平面度误差评定

平面特征是最基本的几何图形元素之一,在机械零部件中发挥着重要作用。为了实现方便准确地评定平面度误差,提出将模拟植物生长算法应用于确定平面度最小包容区域的问题中。首先,根据最小区域法建立了平面度误差评定的数学模型;其次,介绍了模拟植物生长算法的仿生原理和数学理论,引入了寻优步长的自适应调整机制,并且阐述了使用该算法评定平面度误差的具体流程;最后,基于VB6.0开发了算法的计算机程序,实例运行后将评定结果和现有的评定算法进行了比较。实践证明,采用模拟植物生长算法评定平面度误差,不仅可以有效地求出最小包容区域解,而且具有良好的快速性和稳定性。     

改进蜂群算法在平面度误差评定中的应用

为了准确快速评定平面度误差,提出将改进人工蜂群( MABC)算法用于平面度误差最小区域的评定.介绍了评定平面度误差的最小包容区域法及判别准则,并给出符合最小区域条件的平面度误差评定数学模型.叙述了MABC算法,该算法在基本人工蜂群算法( ABC)模型的基础上引入两个牵引蜂和禁忌搜索策略.阐述了算法的实现步骤,通过分析选用两个经典测试函数验证了MABC算法的有效性.最后,应用MABC算法对平面度误差进行评定,其计算结果符合最小条件.对一组测量数据的评定显示,MABC算法经过0.436 s可找到最优平面,比ABC算法节省0.411 s,其计算结果比最小二乘法和遗传算法的评定结果分别小18.03μm和6.13 μm.对由三坐标机测得的5组实例同样显示,MABC算法的计算精度比遗传算法和粒子群算法更有优势,最大相差0.9 μm.实验结果表明,MABC算法在优化效率、求解质量和稳定性上优于ABC算法,计算精度优于最小二乘法、遗传算法和粒子群算法,适用于形位误差测量仪器及三坐标测量机.     

平面度误差评定的快速精确算法研究

根据最小二乘法、基于遗传算法的平面度误差评定方法以及最小包容区域法的算法特点,提出一种可以快速、精确评定平面度误差的算法。该算法解决了初始参数寻优范围大,影响计算效率的问题,是一种可兼顾计算速度与精确性的平面度误差评定方法。     

利用投影变换的平面度误差评定

提出了一种利用投影变换的平面度误差评定方法。研究了用投影变换将平面度误差转化为直线度误差,简化了计算量的同时又能对平面度误差进行准确的评定。首先,用最小二乘法对原始测量点进行拟合得到最小二乘面作为评定基面,找出评定基面的最优法平面。然后,将原始测量点投影到最优法平面上。最后,在法平面上对投影后的点进行直线度误差的最小区域评定。用该方法对参考文献中的多组数据进行了验证分析,结果表明该方法不仅能够快速、准确的对平面度误差进行评定,而且结果比凸包法、改进遗传算法等更加优化,为平面度误差的评定提供了一种新思路。     

基于最小包容区域法的圆度误差评定方法

圆度误差的准确评定对轴和孔类零件的质量评判有很重要的意义。针对目前常用的圆度误差评定方法存在原理误差或模型误差的问题,提出一种完全符合最小包容区域法定义的圆度误差评定方法。该方法将区域搜索算法和圆度误差最小包容区域法评定的几何结构相结合,利用区域搜索算法确定准圆心,再根据准圆心位置和几何结构,对其进行判断和调整,最终找到准确的最小包容区域圆心,并给出最小包容区域圆度误差的精确解。构造多组仿真数据,利用此方法的评定结果与预设值相比较,证明了该方法的有效性和正确性;并利用该方法对其他文献中的数据进行评定与比较,数据处理的结果进一步显示了该方法的评定结果精确可靠,稳定性好,且效率高,可以有效地克服现有圆度误差评定方法难以找到准确最小包容区域圆心的缺陷。     

平面度误差可视化评定系统研究

为了实现平面度误差可视化评定,采用LabVIEW8.5作为软件开发平台,编写了平面度误差中最小二乘法程序,通过实例证明了软件的有效性,给出了相应的评定结果,并可绘出直观形象的三维图,实现了平面度误差可视化测量评定。     

最小包容区域法评定平面度误差的程序设计

介绍了最小包容区域法评定平面度误差的JAVA程序设计。采用三角形准则、交叉准则和直线准则分别求取最小包容区域,从三者中选取最小值作为平面度误差。得到的误差值具有唯一性。对数据采集的准备工作无特别要求,操作较简便。适用于三坐标测量机及其它仪器对平面度检测时数据的处理。     

用回归分析法评定平面度误差

提出了用回归平定平面度误差的方法,该法较传统方法有科学性强、可操作性强、评定精度高的特点。     

基于进化策略的平面度误差评定

本文针对平面度误差评定的特点,提出了将进化策略应用于平面度误差评定中的算法。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;同时给出进化策略评定平面度误差时目标函数的计算方法。最后,通过不同评价方法对实测平板的平面度误差进行评定,结果证明该方法不仅能快速找到最小区域解,而且计算结果的稳定性好,易于在其他形状误差评定中推广使用。     

基于MATLAB的圆柱度误差评定方法

针对圆柱度误差评定的特点,提出了一种基于MATLAB的圆柱度误差评定方法,同时建立了符合最小条件的目标函数数学模型.通过实际测量数据计算,该方法能收敛到最优解,而且计算稳定.该方法可以推广应用到其他形状误差的评定中.     

基于人工智能搜索技术的平面度误差评定

应用人工智能搜索技术研究了平面度误差评定的算法并开发了计算软件,用于按照最小区域法评定平面度误差。     

浮点数编码改进遗传算法在平面度误差评定中的研究

随着智能制造系统的迅猛发展,应用元启发模式计算方法快速、准确地求解平面度误差值凸显出重大现实意义。为进一步提高平面度误差计算精度,研究了一种基于浮点数编码的改进遗传算法,在原有遗传算法的交叉变异基础之上,引入模拟退火思想,建立最小包容区域法的数学模型,通过计算机仿真获得了最佳适应度收敛曲线和平均适应度收敛曲线,优化结果表明相比传统遗传算法,平面度误差计算精度提高了33.67%。本算法采用浮点数编码、三段式交叉、转轮式选择和最优保存策略,借助模拟退火算法的局部搜索优势,提升了算法的整体性能,且更便于计算机编程,可进一步推广应用到智能测量仪器的其他高精度形位尺寸计算问题领域。