基于QMC的齿轮测量中心测量不确定度评定方法

为评定齿轮测量中心测量不确定度,提出了一种基于拟蒙特卡罗法(quasi Monte-Carlo method,QMC)的齿轮测量不确定度评定方法。研究了齿轮测量中心的几何误差源,应用坐标变换法建立了齿轮测量中心精密测量模型,采用拟蒙特卡罗仿真法对齿轮测量中心测量不确定度进行了评定,并分析了评定的稳定性。评定实验表明,该方法可准确评定齿轮测量中心测量不确定度,评定结果最大偏差为2.35%,评定方法稳定。     

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。     

基于蒙特卡罗方法的圆度测量不确定度评定

利用蒙特卡罗方法对圆度测量的不确定度进行评定。首先,根据最小二乘法得到圆度的误差模型;然后采用蒙特卡罗仿真方法对测量值进行模拟仿真,从而得到圆度误差的不确定度;最后将评定结果与传统评定方法的结果进行比较。结果表明该方法是可行的,且计算更为简便。     

基于拟蒙特卡罗方法的三维公差综合仿真

针对计算机辅助三维公差综合中蒙特卡罗仿真计算收敛速度慢以及结果不稳定的不足,提出了基于拟蒙特卡罗的三维公差综合仿真方法。在基于旋量参数和旋量矩阵的三维公差表示方法的基础上,利用机器人学中刚体坐标变换及广义逆矩阵的相关知识建立了三维公差综合仿真等式。给出了拟蒙特卡罗方法中采用Halton序列产生正态分布随机数的方法以及基于拟蒙特卡罗的三维公差综合仿真流程。最后,将所提方法应用于齿轮泵装配实例,结果表明,拟蒙特卡罗方法收敛速度快,获得的结果稳定、可靠,可以简单高效地应用于计算机辅助三维公差综合的模拟仿真。     

坐标测量机测量端面距离的不确定度评定

以坐标测量机端面距离测量为例,全面分析测量全过程中影响测量结果不确定度的主要因素,建立坐标测量机测量端面距离的不确定度数学模型;利用蒙特卡罗数值模拟方法进行仿真,得到被测参数的测量不确定度,给出了完整的测量结果,提升了坐标测量机的应用价值。将蒙特卡罗模拟方法评定结果与测量不确定度表示指南给出方法评定的结果进行比较,可以看出应用蒙特卡罗模拟方法对于评定复杂模型测量不确定度更方便、高效。     

基于蒙特卡罗方法的测量不确定度合成

针对<测量不确定度表示指南>(GUM)中不确定度合成的不足之处,提出了基于蒙特卡罗方法的测量不确定度合成,该方法不受直接测量量相关性的限制,同时受问题条件限制的影响小,而且不用区分A类、B类不确定度,使不确定度评定简单化.由于蒙特卡罗方法直接使用的是误差的概率密度函数,而非平均值、标准差及自由度,因此它避免了GUM中的一些近似.     

基于蒙特卡罗方法的测量不确定度合成

针对<测量不确定度表示指南>(GUM)中不确定度合成的不足之处,提出了基于蒙特卡罗方法的测量不确定度合成,该方法不受直接测量量相关性的限制,同时受问题条件限制的影响小,而且不用区分A类、B类不确定度,使不确定度评定简单化.由于蒙特卡罗方法直接使用的是误差的概率密度函数,而非平均值、标准差及自由度,因此它避免了GUM中的一些近似.     

空间直线度最小二乘评定结果的不确定度估计

评定模型的非线性和不可微给空间直线度最小二乘评定结果不确定度的估计带来困难,由空间直线度最小二乘评定模型出发,参照ISO国际测量不确定度表示指南,对影响不确定度估计的一些因素加以简化,推导了不确定估计公式。根据测量数据将推导公式估计结果与蒙特卡罗法运算的结果进行比较,结果表明采用本方法与蒙特卡罗方法获得的结果相符合,且本方法所用时间较少。     

蒙特卡罗方法在复杂模型测量不确定度评定中的应用

<测量不确定度表示指南>(简称GUM)提供的评定方法基于不确定度传播律,主要适用于线性模型,在评定复杂模型时,由于灵敏系数、输入量间的相关系数以及有效自由度难以确定,这种方法存在很大的局限性.针对复杂模型的评定问题,<测量不确定度表示指南>补充文件1给出了用蒙特卡罗数值模拟方法通过分布传播评定测量不确定度的指南.本文参照补充文件1的要求,给出了用蒙特卡罗数值模拟方法评定复杂模型测量不确定度的原理和评定步骤,并用实例对上述两种评定方法进行对比.     

面向对象的大尺寸测量不确定度分析

测量结果必须说明不确定度。常规尺寸的解析法和标准比对法难以适用于评价大尺寸测量不确定度,尤其是特定拟合任务结果的不确定度。针对大尺寸测量的特殊性,研究基于蒙特卡罗的评价方法评价大尺寸特定测量对象的不确定度,并用计算机可视化直观表示离散点云。利用离线仿真评价测量不确定度,用于设计最优采样策略。以激光跟踪仪测量大型圆形截面工件分析为例,给出测点对称、均匀分布和半径约束等优化测量思想。最后应用于激光跟踪仪测量隧道构件的实例当中。仿真和实际实验表明,蒙特卡罗评价和离散点云表示法可准确、直观评价大尺寸测量特定测量对象的不确定度,制定的最优采样策略可提高测量精度。