基于改进布谷鸟搜索算法的圆度误差评定

为提高圆度误差的评定准确性和收敛速度,提出了一种改进布谷鸟搜索算法,以求解圆度误差评定问题.该改进算法根据最小区域法和最小二乘法建立圆度误差模型及计算公式,引入轮盘赌选择方法,对传统布谷鸟搜索算法莱维飞行中的步长缩放因子及重新寻窝概率进行优化.按改进布谷鸟搜索算法对数据进行仿真实验,结果表明,改进布谷鸟搜索算法与现代先...     

基于MATLAB的圆度误差分析

根据最小二乘圆法建立圆度误差的数学模型,分析偏心、测头安装不对心及工件安装不水平等一些人为因素对圆度误差的影响。仿真结果为准确测试提供了理论依据。     

基于改进乌鸦搜索算法评定圆度误差

针对传统启发式智能优化算法评定圆度误差计算效率低且容易陷入局部最优解的问题,提出采用改进乌鸦搜索算法评定圆度误差.根据最小区域拟合准则建立乌鸦搜索算法评定圆度误差数学模型,并引入权重系数,提高算法全局搜索能力,同时设定最小二乘圆心附近为乌鸦搜索初始位置,提高算法搜索效率.最后通过模拟和实验验证了所提算法的准确性和高效性,并通过多组数据对比发现改进乌鸦搜索算法的全局搜索能力较遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和传统乌鸦搜索算法(CSA)得到明显提升.     

基于WinCE的磨加工主动量仪常用控件开发

针对磨加工主动量仪的功能需求,基于WinCE开发了磨加工主动量仪测量控制实时显示所需的仪表、进程条、实时曲线、历史曲线等常用控件,给出了控件的开发和调用方法。结果表明:所开发的控件显示直观,调整方便,不依赖任何第三方插件,可以在多种语言环境下添加引用,提高了代码的重用性和扩展性,满足了磨加工主动量仪的测量控制显示需求,缩短了产品的研发周期。     

基于STM32的嵌入式磨加工主动量仪的研究

磨加工主动测量控制仪已广泛运用到磨削加工中,提高了磨削加工的精度和自动化水平.针对主动量仪存在的数码管显示、界面不直观、功能单一、精度低、成本高等问题,提出一种基于STM32的嵌入式磨加工主动量仪.建立基于STM32主控芯片和信号电路的硬件系统,运用模块化设计方法实现软件系统的开发,完成人机交互界面的设计.利用数字滤波...     

基于等级评定的圆度误差分析

本文根据被测真实圆的表面形状将同一公差的圆分为十个等级来进行评定,在理论上提出了圆度的等级评定的概念,并初步将这个理论运用于圆度测量的实验中。     

WinCE多线程在磨加工主动量仪控制系统中的应用

针对嵌入式磨加工主动量仪的开发,本文提出了一种基于WinCE 6.0多线程机制的控制系统实现方法.运用相应的线程同步技术实现了磨加工主动量仪实时地对数据进行采集、处理、显示,自动控制磨削进程,同时又不影响前台界面的切换和参数设定操作,增强了磨加工主动量仪的实时性和显示直观性,使参数设置调整操作更加方便,提高了测量精度.通过测试表明,采用该机制的磨加工主动量仪工作时各方面性能明显改善,性价比较高,市场前景广阔.     

基于圆形分割算法的圆度误差评定

准确评定圆度误差对于提高加工精度、保证零部件的工作精度具有重要意义。针对圆度误差评定准确性不高和计算速度慢的问题,提出一种圆度误差评定算法——圆形分割算法,建立新的数学模型,并将圆形分割算法与最小包容区域法的几何判断相结合评定圆度误差。以最小二乘圆心为初始圆心,以一定半径作圆,经过迭代,搜索实时圆心的位置,然后利用相交弦的几何结构进行判断,最后得到最小包容区域圆心。该方法无需满足等间隔采样和小偏差假设。经过算法验证,对圆度误差进行评定与比较,结果表明：利用该方法评定圆度误差的结果准确性高,计算速度快,稳定性好。     

基于LabVIEW的圆度误差测量分析系统研究

为了实现圆度误差测量分析,采用LabVIEW作为软件开发平台,研究了基于虚拟仪器的圆度误差采集和分析系统,设计了圆度误差评定的最小二乘圆法程序,实现了圆度误差测量评定。     

多采样点下圆度误差最小区域评价方法研究

针对圆度误差测量时某些采样点密集的情况,提出一种新的圆度误差最小区域评价方法,详细阐述了该方法的设计要点及实现步骤并给出了计算机程序流程图。该算法主要包括以下两部分:先以最小二乘圆心为初值,采用\"九点法\"逐次移心逼近最小区域圆心;再设定阈值,在各峰值点群中找到满足交叉准则的四点,最终获得最小区域法的圆度误差值。大量仿真表明该算法可以在短时间内根据上千个采样点信息准确算得最小区域圆度误差值。将该算法应用于CCD图像测量系统,亦可稳定、高效地得到测量结果,进一步证明了该算法的实用性。     

基于双谱奇异值分解的刀具磨损识别方法

针对刀具磨损声发射信号的非线性、非平稳特性,提出一种基于双谱奇异值分解的刀具磨损特征提取方法.对刀具不同磨损阶段的声发射信号进行双谱分析,构造初始特征向量矩阵,然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱作为刀具磨损特征向量,利用最小二乘支持向量机对刀具磨损状态进行识别.实验结果表明:所提取的特征可以很好地反映刀具的磨损状态,最小二乘支持向量机更适于在小样本下实现刀具磨损状态的识别,与神经网络识别方法相比具有更高的识别率.     

基于LabVIEW的轴线直线度误差测量系统开发

针对机械制造企业的需要开发了轴线直线度误差测量系统,该系统以LabVIEW为开发平台,用最小二乘法作为评定方法,结合数据采集卡、数字I/O卡、步进电机等硬件实现了直线度误差的自动测量。着重介绍在LabVIEW开发平台下的软件实现方法。实验结果表明:系统操作简单,测量精度高,速度快。该系统的应用有助于提高企业测量的自动化程度。     

混沌-支持向量机在加工误差预测中的应用

提出将混沌-支持向量机模型方法应用于加工误差数据预测。利用互信息法和曹氏方法进行相空间重构,并运用小数据量法计算最大Lyapunov指数,对加工误差时间序列进行混沌识别。通过最小二乘支持向量机对历史样本的学习建立预测模型,并将其预测结果与RBF神经网络预测结果进行仿真对比。结果表明,在较少的加工误差数据条件下,该模型能够有效地描述和预测加工误差的变化,具有较高的预测精度。     

Selection of sampling points for accurate evaluation of flatness error using coordinate measuring machine

Dimensional inspection, in integrated manufacturing environments, requires accurate inspection while minimizing the cost and time of inspection. The selection of sampling plan—sample size and sample point locations, the method of evaluating the form error and the nature of the manufactured surfaces will play an important role in deciding the best inspection strategy to be adopted. This paper deals with the strategy for evaluation of flatness error which is one of the most commonly used form tolerances for control of manufactured surfaces. Investigations have been carried out to ascertain the influence of surface quality (surface roughness) in determining the sampling strategy for accurate determination of flatness error while inspecting on a coordinate measuring machine (CMM). The sampling plan utilizes the Hammersley sequence for point location and the flatness error is evaluated using the minimum zone method (MZM) based on computational geometry techniques. Results indicate that the surface roughness influences the accuracy of inspection and can be used as a parameter for determining an initial sample size for the determination of flatness error.     

基于AR参数的液压阀故障信号检测

本文提出了一种使用最小支持向量机检测溢流阀故障信号的方法。通过提取溢流阀振动时的正常信号和故障信号,在此基础上进行了AR建模,并由建立的模型获取了信号的AR参数,之后利用这些参数作为最小支持向量机的输入进行故障辨识,取得了令人满意的结果。     

一种基于最小二乘支持向量机JSP调度算法

作为生产调度里面一类典型问题,Job-shop问题的求解是属于NP完全的,对于大规模Job-shop 问题的有效算法至今仍未找到.在有向图模型基础上,提出通过约束引导方式获取可行调度.提出使用最小二乘支持向量机对样本学习实现可互换工序对准确选取,以此提高调度方案质量.将求解过程中特殊算例补充到样本库进行后续训练以提高算法性能.数值仿真结果表明所提算法对于大规模Job-shop问题求解存在较好效果.     

基于最小二乘支持向量机的精密数控机床热误差建模与补偿研究

为了减小热误差对数控机床加工精度的影响,以自主研制的五轴精密数控机床为研究对象,得出定位误差与温度之间的变化规律。运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立Y轴的热误差模型,并对LS-SVM模型进行参数寻优。根据LS-SVM模型计算出移动轴热平衡状态下定位误差的预测值与测量值对比曲线,通过分析发现LS-SVM热误差模型性能较好,其拟合偏差带宽较窄,均方差较小。依据LS-SVM模型进行定位误差补偿实验,误差降低了87. 3%。实验结果证明最小二乘支持向量机建模方法具有较高的预测精度、补偿精度。