采样点数对圆柱体计算尺寸评定结果的影响

针对在进行圆柱体计算尺寸评定时采样点数选取的问题，对基于折线和弧线表征的圆周轮廓的计算尺寸进行了研究，提出了一种基于折线和弧线的圆周轮廓表征方法，建立了其周长和面积评定模型，分析了采样点数对圆柱体计算尺寸的影响。首先，对圆柱体轮廓要素的提取进行了阐述，确定了圆柱体径向尺寸的系统误差，并提出了基于折线和弧线表征的圆周轮廓周长、面积和体积的计算方法，建立了圆周轮廓的周长直径、面积直径和体积直径的评定模型；然后，对不同采样点数时，基于折(或弧)线的圆周轮廓周长计算值与(椭)圆周长之差、折(或弧)线的圆周轮廓面积计算值，与(椭)圆面积之差分别进行了理论计算；最后，采用7种采样点数分别对试样的圆周轮廓进行了采样，基于所建立的计算尺寸评定模型，对试样的周长直径、面积直径和体积直径进行了评定；并依据理论计算和实验，研究了采样点数对圆柱体计算尺寸的影响。研究结果表明：采用折线表征圆周轮廓时，采样点数对其周长直径、体积直径的评定结果影响较大，对其面积直径的评定结果影响相对较小；采用弧线表征圆周轮廓时，采样点数对其周长直径、面积直径和体积直径的评定结果影响均非常小。     

基于海鸥算法的圆柱度误差评定方法

圆柱体零件的几何精度直接影响到机械设备的总体性能，而圆柱度误差是圆柱体零件的几何误差之一，对圆柱度误差进行精确测量和评估十分重要。针对最小区域圆柱度误差评定能否达到全局最优的问题，提出了一种基于新型元启发式海鸥算法(SOA)的圆柱度误差评定方法。首先，对圆柱体轮廓要素的提取进行了阐述，并建立了基于最小区域法的圆柱度误差评定模型；然后，介绍了海鸥优化算法中海鸥的位置更新原理、算法的优化准则和算法流程；最后，用Talyrond 585LT圆柱度仪提取了6个圆柱零件的轮廓数据，并进行了评定，通过对比不同种群数的优化结果，找到了最佳种群数，同时将其所得结果与采用遗传算法(GA)所得结果进行了对比。研究结果表明：种群数的选择对海鸥算法的优化结果影响较大，在种群数为30时能达到最优解，其精度比遗传算法高，其运行时间随着种群数的增加而增加。海鸥算法优化过程稳定，在评定最小区域圆柱度误差(MZC)方面有较好的适应性。