圆度误差评定中最小区域圆法的计算机叠代算法

在圆度误差测量中，对误差的评定是重要的一环，目前国标中规定有4种评定方法，其中最小区域圆法为推荐使用的方法，在用计算机实现圆度测量的过程中，首先要解决的就是评定方法的算法，本文论述了一种最小区域圆法的计算机优化叠代算法，并给出了用C语言实现其算法后的结果。     

最小区域法评定圆度误差的计算机实现方法

针对在用计算机实现圆度测量的过程中,首先要解决的就是评定方法的算法,介绍了按最小区域法评定圆度误差的一种快速、简便、易于微机实现的数据处理方法,并给出了用C语言实现其算法后的结果。     

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.     

圆度误差的测量及数据处理

在圆度误差评定方法的理论基础上,按最小二乘圆法推导了圆度误差的计算公式;并采用MCS-51单片机进行了最小二乘圆法和最小区域圆法的圆度误差处理,并对测量过程中可能产生的误差进行了分析.     

圆度误差评定与测量不确定度计算

为了更准确地评定圆度误差及测量不确定度,根据圆度特点,提出实数编码改进遗传算法求圆度误差最小区域解,基于蒙特卡洛法评定测量不确定度.通过对零件实测计算,结果表明采用实数编码的改进遗传算法不仅省去了重复的编码解码,而且算法简单、优化效率高,蒙特卡洛法计算不确定度与传统GUM方法相比不受直接测量量相关性的限制,而且受问题条件限制的影响小,使不确定度评定简单化.采用改进遗传算法和蒙特卡洛法能够更加准确高效地评定圆度误差和测量不确定度.     

圆度误差的二分法逼近搜索评定

结合圆度误差的定义及其几何特征,提出了一种新的圆度误差评定算法———圆度误差的二分法逼近搜索评定。首先,将被测圆轮廓上测量点的直角坐标数据转化为极坐标数据,分别以极角和极径为横、纵坐标轴建立新的坐标系,实现被测点的线性化处理,将圆度误差的求解问题转化为直线度误差的求解问题。然后,用二分法逼近搜索的方法,对转化后的直线度误差进行最小区域评定,从而实现了圆度误差的最小区域评定。阐述了圆度误差线性化处理的方法和二分法逼近搜索的原理及实现过程。实例验证结果表明:该算法可以有效、正确地评定圆度误差。     

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.     

利用最小外接圆法评定圆度误差

阐述了最小外接圆法求解圆度误差的基本思想,给出直线准则和三角形准则下圆度误差评定的代数判别方法,依据该方法可以设计圆度误差评定软件,从而实现三坐标测量数据的圆度误差评定。     

空间带端面圆的圆度误差评定方法

为实现平行双关节坐标测量机快速、准确的评定空间中任意位置带端面圆的圆度误差,基于最小二乘法原理,提出一种利用空间三维坐标信息进行圆度误差评定的算法。该算法可运用于坐标测量机软件中,并将传统三坐标测量机对特殊圆形工件的多步测量简化为一步测量。程序运行结果表明,该算法是准确可靠的。这为方便、快捷的评定特殊圆形工件提供了技术支持。     

圆度误差测量的数学模型

根据圆度误差的评定方法,建立了最小二乘法、最小外接圆法和最小区域法的数学模型,并给出了其圆度误差.