形状误差的动态评定：逐次逼近规划方法的应用

本文讨论形状误差最小包容区域的判别方法。根据逐次逼近规则评定理论,将传统的静态评定方法发展为动态评定方法,给出形状误差最小条件的统一判别准则和计算设计方法。并以直线度误差评定为例,较为详细地介绍了欠逼近规划方法在形状误差中的应用,从而实现计算机的智能判别和仲裁。     

评定形状误差的理论和算法

本文基于“小偏差假设”和“小误差假设”,建立了评定形状误差的统一数学模型和统一算法。将其归结为求解一类函数的极差极小化和Minimax问题。本文给出按“最小区域”评定形状误差的置换算法,可以和计算机仲裁统一起来,形成统一的评定判别规则。     

参数曲面形状误差计算迭代逼近法

针对曲面形状误差评定使用传统的模板定性检测、定性描述的方式已不能满足现代制造对产品质量的控制要求，提出了一种新的参数曲面形状误差计算的迭代逼近法，计算机仿真结果表明，本算法符合曲面形状误差评定的最小区域原则。     

参数曲面形状误差计算迭代逼近法

针对曲面形状误差评定使用传统的模板定性检测、定性描述的方式已不能满足现代制造对产品质量的控制要求，提出了一种新的参数曲面形状误差计算的迭代逼近法．计算机仿真结果表明，本算法符合曲面形状误差评定的最小区域原则．     

微机评定直线度误差的一种新方法

本文以直线度误差数据处理程序为主提出一种用计算机按最小条件进行形状误差评定的方法,其中对最小条件分割处理,综合限制,对误差值全而搜索的原则同样适用于平面度、园度以至园柱度误差的评定。     

基于改进蛙跳算法测量圆度误差

针对传统圆度误差评定方法容易陷入局部最优而影响测量精度的问题,提出一种基于改进蛙跳算法的圆度误差评定方法.首先分析了最小区域圆法、最小二乘圆法、最大内接圆法和最小外接圆法这四种圆度误差评定方法的基本原理,并分别建立了非线性优化的数学模型然后介绍了蛙跳算法的基本思想,引入邻域搜索操作提出了一种改进的蛙跳算法,并给出了利用该算法求解圆度误差问题的具体步骤.最后为了验证新算法的有效性,进行了仿真实验,实验结果表明本文算法可以有效、正确地评价圆度误差.这也为圆度误差评定问题的研究提供一种新的途径和手段.     

评定圆柱度误差的四维图解判别

本文根据极差极小化理论及由此得出的形状误差统一判别准则,运用集合论的观点及多维画法几何图示图解法,提出了评定圆柱度误差的四维图解仲裁方法,并用代数方法予以验证,为解决象圆柱度误差一类由多维参数描述的形状误差的几何判别问题提供了新途径.     

一种基于区域搜索的平面度误差评定方法

以给定平面度误差的评定为例,分析最小二乘法和最小包容区域法的算法模型,并提出一种基于区域搜索的评定平面度误差的方法.在三坐标测量机上,对被测平面进行采样点坐标数据提取,分别用基于搜索逼近法的最小二乘法和最小包容区域法实现给定平面度误差的评定.结果表明,基于搜索逼近法的最小包容区域法与最小二乘法相比,其评定结果精度提高了5.97%,且符合最小条件.     

基于三坐标测量机的圆度误差不确定度评估

为了实现圆度误差的不确定度准确评估,提出了一种在快速准确微分进化算法评定基础上的圆度误差蒙特卡洛(MCM)不确定度评估方法.针对最小区域圆圆度误差评定特点,提出了一种基于种群优化的微分进化算法用于圆度误差评定,并在此基础上利用蒙特卡洛方法进行圆度误差的不确定度评估.通过三坐标测量机对圆度零件的实测数据,给出了一个实例,以验证方法的可行性.分析了圆度误差的不确定度来源,给出了不确定度数值和95%置信概率下的不确定度包含区间,并与传统测量不确定度的表示指南评定方法(GUM)进行了比较.结果表明,蒙特卡洛不确定度比GUM方法的不确定度小0.3μm,包含区间也小于GUM.所提出的方法也适用于其他形状误差的评定与不确定度评估.     

圆度误差最小区域法数学模型的建立及其测量方法

最小区域法为推荐使用的误差评定方法,该方法不仅可以获得最小的误差评定结果,而且具有唯一性,对零件的性质有稳定的约束.通过该方法研究了圆度误差最小区域数学模型的建立,并提出了圆度误差的常用测量方法,为获得被测件的圆度误差提供了论理依据.