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。