基于DGA和PSO算法计算椭球面面轮廓度误差

基于DGA算法和误差评定的最小区域准则建立了椭球面面轮廓度误差评定的数学模型,该模型将点到椭球面的最小距离求解问题转化为一个理想椭球面球心坐标的搜索问题;采用PSO算法求取所建立数学模型的最优解。实例表明在不考虑仪器测量误差的前提下,所提出的椭球面面轮廓度误差求取方法的有效性。     

满足最小条件的复杂曲面轮廓度误差评定理论及其评定软件

本文按照复杂曲面轮廓度误差评定的基本原则最小条件的要求，在小偏差和小误差条件下，建立了曲面轮廓度误差的数学模型，探讨了相应的计算机求解方法，并利用编制的软件评定了椭球的轮廓度误差。     

基于改进粒子群算法的复杂曲面轮廓度误差评定及可视化

针对复杂曲面轮廓度误差的求解是一个复杂的非线性寻优问题,将改进的粒子群算法与细分曲面逐次逼近的方法相结合,实现了复杂曲面轮廓度误差值的精确计算和评定结果可视化。利用双3次B样条曲面进行理论廓面的拟合,从最小条件准则出发,建立了曲面轮廓度误差的数学模型;通过细分曲面逐次逼近的方法,计算出点到曲面的最小距离。在对基本粒子群算法分析的基础上,引入了非线性动态惯性权重系数和杂交算子,提高了算法的精度和效率。以VRML作为三维展示平台、Java Applet作为控制核心,实现了面轮廓度误差评定的可视化、网络化。     

线轮廓度和面轮廓度的评定和判别

本文按最小区域和最大实体条件研究了评定和判别线轮廓度、面轮廓度的理论和方法。推导出轮廓度误差评定和判别的描述函数,引入维数的概念,建立了用计算机辅助测量复杂曲面和曲线的数学模型。对轮廓度误差进行了定性分析和定量分析,将其分离成形状误差、参数误差和位姿误差,给出了分离的定量公式。并且还讨论了复杂曲面(线)评定时测头半径的影响及其消除办法。     

平面复杂曲线轮廓度误差评定和判别

总结了平面曲线轮廓度误差的测量方法和评定准则,提出了平面曲线轮廓度误差最小区域几何判定准则。给出了平面曲线轮廓度误差评定的数学模型及其计算方法,通过对测量曲线特征点的平移、旋转及最大误差方向移动完成粗配准,进而用坐标轮换法按最小条件原则实现平面曲线的精匹配以消除测量时的定位误差。最后通过实例证明几何准则的正确性和计算方法的可行性。     

微分进化算法在圆度误差评定中的应用

为了精确快速计算圆度误差,提出了基于微分进化智能优化算法的最小区域圆度误差评定方法。介绍了微分进化算法的基本原理及种群初始化、变异、交叉、选择实现步骤,建立了该算法求解最小区域圆度误差的数学模型。为验证算法的有效性,进行了大量实验并与多种算法进行对比,证实了方法的评定结果不仅小于最小二乘法及标准遗传算法评定结果,精度高,而且计算结果稳定,运算速度快。实验表明:微分进化算法用于最小区域圆度误差评定有较强的自适应能力、快速全局收敛性和高稳定性,适于对高精度圆度误差的快速评定。     

回转体零件轮廓度误差评定方法的实用数学模型研究

本文从实用需要出发,研究提出一种快速而且实用的直接根据最小区域原理来评定回转体轮廓度误差的数学模型。还提出了另一种便于实用的最小二乘评定方法数学模型。     

基于Matlab评定圆柱度误差

针对圆柱度误差评定的特点,建立了用Matlab实现圆柱度误差最小区域法、最小外接圆柱法和最大内接圆柱法评定时目标函数数学模型的计算方法。通过不同评价方法对圆柱度误差在不同初始值下进行多次评定,证明该方法都能收敛到全局最优解,而且计算结果稳定。该算法可以推广应用到其他形状误差评定中。     

自由曲面轮廓度误差评定

在总结面轮廓度误差评定原则的基础上,提出了曲面轮廓度误差最小条件几何判定准则,即“三角形准则”和“交叉准则”。对曲面轮廓度误差最小条件评定算法进行了研究,首先特征点预定位,再用最小二乘原则粗匹配,最后通过最小条件原则精匹配,实现被测曲面与理论曲面之间的自适应调整。实例证明了几何判定准则的正确性和计算方法的可行性。     

直角坐标系下回转表面形位误差数学模型的研究

本文解决了直角坐标系下形位误差评定时最小二乘圆心与最小二乘轴线的求取问题 ;建立了任意空间位置回转表面各项形位误差的最小二乘数学模型。仿真分析结果表明 ,该模型具有理论的正确性与实际的可行性     

球度误差包容评定的高精度实现方法

依据数学规划理论,构造一种以线性包容评定模型的迭代运算去逼近非线性的精确包容评定模型优化解的球度误差评定算法,并建立了适用于计算判别的球度误差包容评定最优条件判别准则。算法具有评定精度高,收敛速度快、计算稳定等优点。     

Algorithm of locating the sphere center imaging point based on novel edge model and Zernike moments for vision measurement

High accuracy of locating the sphere center imaging points is crucial for the vision measurement system. This paper investigates the effect of projection projective model on extraction of the sphere center, upon which the sub-pixel edge-location algorithm based on the sphere projection model is proposed. The sphere center projection model is established by analysing the process of sphere imaging, and the sub-pixel edge-location algorithm consisted of the novel edge model and the improved Zernike moment computing is studied. The novel edge model based on the Erf (error function) is adopted for modelling the practical edge part, which obtains the edge distribution points with high precision. Then a closed-form solution of edge locating error compensation is calculated based on Zernike moments. Finally, the proposed method is verified via simulations and experiments. The relevant results show that the proposed method can accurately locate the sphere center imaging point, which further improves the precision and robustness of the vision measurement system.     

基于CMM测量的航空发动机叶片型面误差分离技术

针对三坐标测量机检测叶片型面数据处理的关键问题,提出一种叶片型面误差分离方法。采用等高法测量叶片,给出了叶片型面公差评估指标的计算方法和误差分离的原则与步骤。在数据处理时采用最小区域法对测量点和理论截面轮廓线对应点进行匹配,建立了匹配目标函数,采用DFP变尺度算法对其求解,并通过第2次匹配消除建立坐标系误差的影响,以分离出叶片型面线轮廓度误差、扭转误差和位置度误差来判定叶片型面误差是否合格。最后通过实例证明了该方法的实用性和有效性。     

基于激光跟踪仪的协作机器人标定算法与实验研究

为了提高机器人末端绝对定位精度,提出了一种基于激光跟踪仪测量的机器人几何参数标定方法,对协作机器人的参数误差进行辨识和补偿。为了避免机械臂相邻两个轴平行时会出现奇异性的情况,采用了MDH参数法建立误差模型;为了把测量数据定义在同一坐标轴上,结合了机器人工具坐标系转换（靶球中心点相对于机器人末端坐标系的平移变换）;进而用最小二乘优化算法(LM)辨识出机器人的模型参数误差。通过对JAKA协作机器人的仿真、实验计算和标定,机器人的位置误差平均值、标准差、误差最大值分别降低了70.58%、56.76%、57.44%。实验结果表明:该标定算法可以有效地辨识出机器人的模型参数误差,对机器人的模型参数进行补偿后,提高了绝对定位精度。     

利用帧间连贯性的动态地形可视化算法

针对动态地形图的特殊要求,利用帧间的连贯性给出了地形实时绘制可视化的解决方案.算法采用三角形二叉树的存储结构,利用嵌套误差判据球计算误差,避免T-连接和裂缝的产生.算法利用帧间连贯性,在相邻帧间只对渲染地形做局部调整,同时,又利用延迟判断时间进一步减少每帧所需判断的次数,提高了算法效率.实验结果表明,该算法有效地减少了计算量,能在满足地形实时绘制的同时很好的表现地形的形变效果.     

基于卡尔曼滤波和粒子滤波融合的UWB室内定位算法

基于超宽带(ultra-wideband,UWB)室内定位技术得到了广泛的发展,然而,在LOS(line-of-sight)和NLOS(non-line-of-sight)环境下的UWB的测距信息均存在不同程度的误差,因此,提出了一种改进的卡尔曼滤波算法对UWB原始数据进行平滑处理;之后提出卡尔曼滤波(Kalman filters and particle filters,KPF)和粒子滤波融合的算法。通过卡尔曼滤波得到的状态量和误差协方差进行粒子采样,克服了传统粒子滤波进行粒子采样时的运动学模型与实际运动不相符的缺点,大幅减少了粒子退化的现象。经过实验,该算法在LOS和NLOS环境中的定位精度分别提升了20.6%和15.6%。     

皮带秤动态称重用神经网络算法设计

针对皮带秤在使用中难以保持标称计量精度的缺点,提出将过程神经网络引入皮带秤动态称重误差的补偿中。将动态称量过程中皮带秤单位长度上的重量、皮带速度、皮带垂度变化作为模型输入,设计了应用于皮带秤动态称重误差研究的单隐层过程神经网络误差反传播学习算法,利用Matlab软件对算法模型进行训练和测试,模型经过149次学习优化达到网络精度要求,测试组误差为1%,较使用网络前的原误差明显降低,验证了算法的可行性和有效性。     

基于模型实时辨识自适应控制算法的时变机械系统振动主动控制

参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化,振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动,提出一种模型实时辨识自适应控制算法,该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合,利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型,模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真,仿真结果表明,所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法,该控制算法能实现更好的控制性能。最后,将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制,实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。     

基于快速搜索球心的球度评定方法

提出一种基于快速搜索球心的球度评定方法。通过建立的数学模型和搜索流程,快速搜索并找到两个同心球和球心。首先,采用最小二乘法拟合球面轮廓的近似球心,并获得距离该球心的最远点和最近点,确定球心移动方向;然后,结合设置的步长值搜索下一个球心;最后多次迭代计算直至球度符合最小区域评定准则。实验结果表明:该方法与区域搜索法相比,球度计算误差<1μm,计算效率提高7倍,能够快速实现球度误差的精确评定,符合工程应用需求。     

两点支承结构多点输入地震响应简化算法与精度分析

多点输入计算中,在考虑所有耦合项的完全二次项（CQC）组合法基础上,给出忽略相关耦合项的平方和平方根（SRSS）近似算法,并针对两点支承结构的特殊性,提出该类型结构拟静力响应的简化计算方法。以典型的两种两点支承结构为算例,分析SRSS近似算法的精度。计算结果表明,对于两点支承结构而言,SRSS算法的误差主要是因为忽略拟静力和相对动力耦合项所致,而忽略振型耦合项的误差较小;行波效应越强,近似算法的误差越大;但从实际工程结构的计算结果来看,在常见的波速范围内,两种近似算法的位移、内力的计算误差都分别在10%、15%以内。因此采用SRSS近似方法用于此类结构多点输入地震响应的计算是可行的。