圆柱度误差的数据处理系统

根据圆柱度误差评定的数学模型,建立了圆柱度误差最小区域法、最小二乘圆柱法、最小外接圆柱法和最大内接圆柱法评定的目标函数,利用MATLAB强大的数学计算功能,开发了网柱度误差的数据处理系统,检测人员只要输入测点的数据,可任意选择评定方法,得到圆柱度误差值。测量示例证明这种方法具有很高的评定精度和很好的实用性。     

圆弧轮廓圆度的评定与误差分析

为了提高圆弧轮廓的测评精度和效率,本文提出圆弧的圆度误差评定方法,基于最小二乘圆法研究圆弧的轮廓误差,建立模型目标函数并得到被测圆弧曲线半径与圆心误差的不确定度。最后通过模拟实验验证此方法测量精度较高,更符合圆弧误差的分布情况。     

圆度误差的神经网络评定及测量不确定度研究

为了更为准确的而又简便的评定圆度误差及其不确定度,根据最小二乘法建立圆度误差模型,基于BP神经网络算法优化目标函数的参数,阐述了BP神经网络优化算法的原理和实现方法。通过求解实例表明该方法对于圆度误差评定的非线性优化问题能得到最优解。采用传统的测量不确定度表示指南方法和蒙特卡洛方法计算得到圆度误差的不确定度,通过实例验证蒙特卡洛法的可靠性和准确性。该方法不需要求出数学模型中的传递系数,利用MATLAB操作简单,为圆度误差测量结果不确定度评定提供了更加简便的方法。     

评定圆柱度误差软件的开发

针对圆柱度误差评定的特点，建立了用Madab实现圆柱度误差最小区域法、最小二乘圆柱法、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。用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，并据此编制成相应的软件，用户输入测量数据后，即可同时得到四种方法的评定结果。     

基于改进果蝇优化的机械圆度误差评定研究

针对机械零件圆度误差的最小区域圆法评定问题,提出一种基于改进果蝇优化算法的评定圆度误差新方法。首先根据最小区域圆法圆度误差数学描述的优化模型设计了果蝇种群个体的编码方式以及新型味道浓度判定函数;其次在保持基本果蝇优化算法典型流程的基础上,引入增强搜索和交互学习机制来增强算法的学习效率以及保持种群的多样性;最后采用3个典型的圆度误差评定问题来验证算法性能。实例分析计算表明该方法是可行有效的,其结果具有较高精度且优于传统的评定方法,适用于求解圆度误差的评定优化问题。     

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.     

基于单纯形优化算法的圆度误差检测技术研究

最小二乘法圆度误差评定过程中,采用非线性方程组寻找最优圆心及半径较难。若简化成线性方程组,则对测量点有严格的限制要求,而较多零件又无法满足这些限制要求。针对这些难题,提出采用单纯形优化算法评定圆度误差。该方法可满足快速处理测量数据、精确评定误差的需求,对测量点无任何限制要求。实验证明,该方法简单易操作,误差评定精度较最小二乘法、区域搜索等方法有一定提高。已用于实际工件测量,对后续测量有较强的指导意义。     

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。     

粒子群优化算法及其在圆柱度误差评定中的应用

提出了将粒子群优化算法用于圆柱度误差评定的设想。对算法的基本原理和实现步骤做了具体阐述,给出了圆柱度误差评定的基本问题,及其优化目标函数及算法的适应度函数和编码方式,对算法进行了可行性和准确性验算。计算结果表明,该方法对于圆柱度误差评定这类具有复杂目标函数和较多参数的非线性优化问题有很好的计算性能,优于最小二乘法;与遗传算法和其它满足最小区域条件计算方法相比,计算精度略优于前者或者与前者相当,能够获得精度较高的结果,而突出优点是简单,易于实现而且计算效率较高。     

几何变换在圆柱度评定优化算法中的研究

针对利用最小区域方法评定圆柱度时速度慢、算法复杂等问题,采用降维策略进行优化。在原有最小区域法几何模型的基础上利用最小二乘拟合轴线,建立了一种改进的圆柱度评定几何模型。通过对测量数据进行几何变换,将三维圆柱面转化为二维平面,根据最小条件原则将转换后的平面度误差,等效为原始测量数据的圆柱度误差值。经实验验证,在满足精度要求的前提下,圆柱度误差计算速度相较于现有最小区域法提升了约20%。实验结果表面,利用几何变换方法进行误差评定具有实用价值。     

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.     

基于分支限界的三维曲面全局配准方法

在三维测量中常需要将测量点云数据与已知曲面模型进行配准。采用隐式函数建立点云数据到曲面模型的距离场,进而进行非线性优化求解可以有效提升配准效率。然而由于点到曲面的近似距离及刚性变换的约束,其误差函数呈现非凸性而导致迭代极易陷入局部最优。为实现全局配准,提出了一种利用分支限界算法搜索点到曲面近似距离平方和误差函数最小化变换参数的方法。通过确定刚体变换参数空间中误差函数的上下界限加快搜索,并结合一种等效距离公式的LevenbergMarquardt算法优化的局部配准方法加速收敛并保证配准精度。三维模型的配准实验与分析验证了本文全局配准方法的有效性。     

基于预测误差法的加速度传感器动态模型参数辨识

加速度传感器动态模型对研究与分析加速度传感器的动态特性与动态误差补偿具有重要作用。针对加速度传感器动态模型的参数辨识,提出了一种基于预测误差法的加速度传感器动态模型参数辨识方法,该方法将加速度传感器的状态空间模型转化为线性带外生输入的自回归滑动平均(ARMAX)模型,获得其最优一步预测输出的表达式,并通过求解加速度传感器最优一步预测输出极小化误差准则函数,实现加速度传感器动态模型参数的最优辨识。实验结果表明,该方法有效地实现了加速度传感器动态模型的参数辨识,所得加速度传感器动态模型具有较高的精度,能描述加速度传感器的动态特性。     

可调节型函数生成机构的优化综合

提出了一种可调节型连续轨迹生成机构的优化综合方法，通过改变机架杆杆长来实现可调机构运动参数的调节。在可调机构生成不同的函数时都存在驱动曲柄与不含乱支缺陷的前提下使得函数生成机构的最大结构误差达到最小，在建立了机构优化综合的模型后采用改进遗传算法获取全局最优解，优化综合实例结果表明了所提出方案的有效性。     

基于遗传算法和结构误差的平面四杆机构轨迹优化综合

提出了基于结构误差进行平面四杆机构轨迹优化综合的方法。基于结构误差建立了一个统一的优化综合模型 ,使连杆轨迹曲线上的点与原动件的运动可以相关也可以不相关 ,采用改进的遗传算法进行优化计算 ,保证了获得全局最优解。该优化综合模型应用与机构分析相同的解析函数方法来完成机构的轨迹综合 ,因此计算便利。给出了三个综合实例 :与原动件运动不相关的直线轨迹和直角轨迹、与原动件运动相关的 8字形轨迹 ,结果表明了本方法的有效性     

On the workpiece setup optimization for five-axis machining with RTCP function

Nonlinear errors in five-axis machining process are caused due to the nonlinear motions of the rotational axes, which are inevitable. For the RT-type machine tool, the workpiece setup location on the working table has a direct effect on the nonlinear errors, thus there must be an optimal setup position which can reduce the nonlinear errors. Today’s five-axis machine tools are mostly equipped the with the RTCP (rotational tool center point) function, with which the NC program becomes independent from the workpiece setup. In this paper, we have focused on finding the optimal workpiece setup for the RT-type machine tool with RTCP function, more specifically, the Mikron UCP 600 five-axis machine tool in our lab. The kinematics of the machine tool is briefly analyzed. Based on that, the nonlinear error evaluation method with RTCP interpolation is derived. With this method, nonlinear errors can actually be considered as a function of the workpiece setup position. Then, the particle swarm optimization (PSO) is applied to find the optimal workpiece setup, in which a mutation operation is used since PSO traps into local optimum easily. The proposed optimal workpiece setup method is implemented and tested. Example results show that the optimal setup with least nonlinear errors can be found. Some interesting results also show that the nonlinear errors are not sensitive with the z component of the workpiece setup vector. The proposed optimization is nearly zero-cost and easy to both understand and implement, yet has a potential to reduce the nonlinear errors and thus to improve the accuracy of five-axis machining.     

基于面积误差评价的轨迹跟踪数字式最优预见控制

研究在数字最优预见控制中以面积误差作为评价函数的轨迹跟踪最优预见控制方法。首先 ,分析了轨迹跟踪控制的特点和一些问题 ,依次建立了基于面积误差的轨迹跟踪性能评价函数 ,从而获得轨迹跟踪的最优预见控制算法 ;然后对一个简易工作平台系统的轨迹跟踪问题进行了仿真验证。结果表明基于面积误差评价的最优预见控制方法是能够提高路径控制精度的一种有效方法。     

基于改进遗传算法的圆度误差评定

提出了一种应用遗传算法计算满足最小区域法的圆度误差的新思路,并对传统的遗传算法提出了一些改进,理论上可以获得全局最优解。仿真结果表明,该方法可以在变量的全局范围内有效、正确的评价圆度误差。     

利用直线特征的定标图像非线性畸变校正

针对管道弯曲度测量系统中定标图像的特点，提出了一种利用图像中直线特征的非线性畸变校正方法。在畸变得到有效校正的前提下，三维空间中的直线投影到图像平面上应该是直线。先提取畸变图像的边缘，利用边缘线段长度作为判据，剔除野值。把边缘的畸变误差总和作为目标函数，通过最小化目标函数获得最优畸变系数，利用该组系数校正原图像的非线性畸变。实验结果表明，该方法的校正精度较高，适用于管道弯曲度高精度的测量，而且易于实现。     

可调节型曲柄摇杆连续轨迹生成机构的优化综合

提出了利用机架杆方向结构误差优化综合可调节型曲柄摇杆连续轨迹生成机构的方法。在确定了可调节型曲柄摇杆机构的轨迹柔性的基础上,基于机架杆方向结构误差建立机构的优化综合模型,采用改进遗传算法获取综合结果。机架杆方向结构误差不仅计算便利,且能有效反映出实际生成的轨迹曲线与预期的理想轨迹曲线间的差异,避免了在两轨迹曲线上选取对应比较点的困难。改进遗传算法保证了获得全局最优解。综合实例结果表明了本方法的有效性。