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。     

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.     

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.     

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。     

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.     

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。     

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.     

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.     

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。     

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。     

最小外接圆法评定圆度误差值的程序设计技术

在介绍了利用最小外接圆判别准则快速精确求解圆度误差的基本思想和用最小外接圆法评定圆度误差的程序设计技术的基础上,根据最小外接圆法快速精确求解圆度误差的基本思想,利用本文所述的程序设计技术,能够设计出圆度误差评定软件,以较好地实现三坐标测量数据的圆度误差评定。     

基于混合蛙跳粒子群算法的 TSP 问题求解

为提高粒子群算法求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的性能, 在算法搜索初期, 将混合蛙跳算法和 粒子群算法相融合, 针对初始粒子群随意性大、 粒子分布不均的问题, 利用混合蛙跳算法的分组策略将种群分 组, 采用改进的蛙跳更新公式优化次优个体, 并抽取各层次个体得到新种群, 从而提高最优个体的获得速度; 在算法后期, 引入3 重交叉策略和基于疏密性的引导变异操作, 解决粒子多样性降低、 易陷入局部最优的问题。 利用改进算法求解 TSP 问题, 并与其他算法进行对比。 结果表明, 改进算法是有效的且性能优于其他算法。     

非劣解变异蛙跳算法

针对基本蛙跳算法搜索速度和精度不高的缺点,将变异的思路融入基本蛙跳算法,提出了一种非劣解变异蛙跳算法.算法充分利用蛙群的群体信息,对青蛙子族群中的若干非劣解结合自身信息和群体信息进行变异,避免了算法陷入局部最优,并大幅度提高了算法的搜索速度.实验表明,改进后的算法收敛速度以及收敛精度方面都比基本蛙跳算法有了很大程度的提高,同时,该算法与相关文献中的算法进行比较发现,其性能有较大的提高.     

最大内接圆法评定圆度误差值的程序设计技术

介绍了利用最大内接圆判别准则快速精确求解圆度误差的基本思想，设计了用最小外接圆法评定圆度误差的程序设计技术。按最大内接圆法快速精确求解圆度误差的基本思想方法，利用本文所述的程序设计，能够设计出圆度误差评定软件，实现三坐标测量数据的圆度误差评定。     

一种改进的混合蛙跳算法及其在变压器设计中的应用

提出一种求解约束优化问题的自适应混合蛙跳算法.引入移动步长变异算子,通过算法所处迭代阶段的测量值和进步速度自适应调整移动步长.3种典型直径的变压器铁心柱截面优化设计仿真结果表明,该算法具有更强的全局搜索能力,达到了增大截面积、节省生产材料、降低运行损耗的目的.     

基于最小条件的平面拟合高精算法及编程

三维空间圆度误差评定的关键环节之一是基准平面的拟合,平面拟合的精度直接影响圆度评定结果的精度,只有满足"最小条件"的拟合平面才符合高精基准的要求,故于"最小二乘"拟合平面基础上寻求新算法,继续对平面作有意识的微小扰动,把平面度计算向"最小区域"不断逼近,收敛于真值,求得真正符合"最小条件"的拟合平面.     

基于改进混合蛙跳算法的动态环境路径规划

针对复杂场景中路径规划具有未知性和动态性,传统方法无法对路径规划问题进行求解的问题,设计一种改进混合蛙跳算法的机器人路径规划方法,以提高动态环境路径规划的求解精度.首先对动态环境路径规划的研究现状进行分析,并在此基础上建立数学模型;然后采用混合蛙跳算法对该模型进行求解,并针对基本混合蛙跳算法不足进行改进;最后对路径规划的有效性进行测试.测试结果表明,混合蛙跳算法可准确找到最优的路径规划方案,可应用于复杂场景路径规划中,且性能优于其他路径规划方法.     

求解约束优化问题的自适应免疫混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法存在收敛速度幔和优化精度低等不足,提出了免疫混合蛙跳算法.将免疫算法的信息处理机制插入到基本混合蛙跳算法中,免疫接种算子可以改善算法的搜索能力,以此引导算法的进程.同时通过自适应机制来维持种群的多样性,使得算法在保持开发与探索平衡的同时提高了收敛精度.通过对13个经典约束优化问题测试函数的仿真实验,表明了自适应免疫混合蛙跳算法在约束优化问题上具有很好的性能.     

一种基于元胞自动机的混洗蛙跳优化算法

基于元胞自动机理论提出一种改进混洗蛙跳算法. 该算法将元胞自动机嵌入到混洗蛙跳算法中改进分组策略, 应用云模型和混沌理论改进个体更新方式, 利用演化规则模拟生物进化的动态特征. 对6个基准函数进行测试的实验结果表明, 该算法具有较好的收敛精度和计算速度, 适用于多峰值函数寻优.