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针对3维坐标点集合空间直线度误差评定时出现的精度不高、评价效率低的问题,提出一种具有较高精度和较好鲁棒性的3点高精度快速算法(3PHFA).该算法依据国家标准规定的空间直线度有效判别形式,通过3维最小二乘法(3DLSA)拟合、空间坐标转换、坐标投影和确定最小包容圆(MCC),并最终确定最小包容圆柱面(MCS).通过在3DLSA基础上增加高效搜索算法,空间直线度评定精度提高约20%,耗时1s以内.对比不同评定算法表明:3PHFA具有效率高、精度高、鲁棒性好的优点,其误差评定精度全面优于3DLSA,适用于三坐标测量机(CMM)这类实时处理系统,具有良好的实用价值. 相似文献
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具有禁忌策略的蜂群算法评定圆柱度误差 总被引：2，自引：0，他引：2
针对最小二乘法评定误差较大,遗传、蚁群等仿生算法设置参数较多、收敛速度较慢的问题,结合圆柱度误差评定的特点,提出采用蜂群算法,来实现圆柱度误差的最小区域法评定.该算法借鉴了禁忌搜索算法的禁忌策略,用禁忌表存储局部最优解,增强对参数Limit的控制作用,提高全局搜索能力.实验研究结果表明,该方法能收敛到全局最优解,并且计算结果稳定,收敛速度很快,平均运算时间在1.2 S左右,适用于三坐标测量机等实时处理系统. 相似文献
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