基于STL模型的自由曲面轮廓度误差评定

借鉴CAD模型的自由曲面轮廓度误差评定模型,给出STL模型;把空间点到STL模型的有向距离转化为点到自由曲面的距离的计算方法,并结合带有收缩因子的粒子群算法对自由曲面的轮廓度误差进行评定。该模型成功解决了测量仪检测自由曲面时存在的设计坐标系与检测坐标系不重合的问题。主要工作是用粒子群算法解决被测曲面和设计曲面之间的定位问题,同时简化计算了空间点到STL模型的距离。在搜索空间点所对应三角面片的过程中,兼顾就近原则确定对应顶点,从而提高了搜索效率;最后运用仿真实验验证了算法的可行性。采用该方法能够有效地评定已知CAD模型的自由曲面的轮廓度误差。     

基于坐标测量机的自由曲面检测采样策略

为了实现自由曲面快速精确的检测和评定,研究了检测过程涉及的采样策略。提出采用随机Hamersley采样、简单随机采样和列系统采样3种方法设置自由曲面上的测量点。采用拟粒子群算法优化变换参数,实现被测曲面与设计曲面之间的定位,采用曲面细分法搜索设计模型上与被测点距离最近点以计算自由曲面轮廓度误差。为了对基于坐标测量机(CMM)在不同采样策略下的检测结果进行比较,采用非均匀有理B样条生成零件设计模型,选择相同的加工工艺在不同的加工中心加工多个零件得到粗糙度不同的自由曲面。最后,使用CMM在所设计的采样策略下实测零件,用提出的方法计算零件的轮廓度误差,并与CMM内置软件的计算结果进行比较。实验结果显示:选择随机Hammersley采样法和中等采样点数的采样策略检测效果最佳,不仅测量精度高,而且耗时少、成本低。应用提出的方法计算自由曲面轮廓度误差时,其精度比由CMM内置软件计算结果高10%~22%,表明提出的方法适用于自由曲面零件轮廓度误差的快速精确检测与评定。     

改进遗传算法与拟随机序列结合评定自由曲线轮廓度误差

为了高效率、高精度检测自由曲线和曲面零件并计算轮廓度误差,提出将改进遗传算法与拟随机序列结合来评定自由曲线轮廓度误差.首先,针对自由曲线因没有已知的解析表达式而常用离散点表示其轮廓的特点,采用非均匀有理B样条(NURBS)来表示自由曲线,并用改进遗传算法优化重建自由曲线;然后,应用拟随机Halton序列均匀产生参数值精确计算点到曲线最短距离.阐述了自由曲线重建时控制顶点及目标函数值的计算方法,确立了改进遗传算法重建自由曲线及采用拟随机序列生成参数值求解点到曲线最短距离的具体步骤.最后,针对仿真实例计算并实测零件曲线轮廓度误差.结果显示,自由曲线轮廓度误差评定精度高于99％,表明提出的方法算法简单、计算速度快、精度高,适于在工程计量中推广应用.     

基于点集拓扑学涡旋曲面轮廓度误差评定

对自由曲面的轮廓度误差进行评定是精密测量中的一个难点。在涡旋压缩机制造过程中,检测方面亟待解决涡旋齿曲面轮廓度误差评定问题。点集拓扑学运用于曲面轮廓的表述,具有原理清晰、数据处理简洁的特点,据此建立曲面轮廓度评定数学模型,结合涡旋齿曲面型线特征的分析,通过从空间坐标系的建立、点到曲面距离的计算、曲面平动与旋转等方面构建适用于涡旋齿曲面的最小二乘轮廓度误差评定算法。实例研究中,采用德国卡尔蔡司三坐标UMC550采集的点位数据应用到评定算法中计算轮廓度值,实验验证了基于点集拓扑原理构建涡旋曲面轮廓度误差评定模型算法的有效性及高精度,为自主开发涡旋型线检测专机中涡旋轮廓度评定软件提出了一种解决办法,具有较高的应用参考价值。     

基于坐标测量机和拟粒子群进化算法的圆柱度误差检测与评定

建立了任意位置下基于坐标测量机检测的圆柱度误差最小区域解的数学模型,提出了采用拟粒子群进化算法求解最小区域圆柱度误差新方法。该算法使用实数编码,由拟随机Halton序列产生粒子的初始位置和速度,基于浓缩因子法修改粒子的速度。为了验证算法的有效性,对文献中测量数据采用提出的方法进行圆柱度误差计算并将结果与多种算法计算结果进行比较,同时在加工中心加工大量轴类零件,使用三坐标测量机对零件进行实测,应用该进化算法计算最小区域圆柱度误差并与三坐标测量机给出的结果进行比较。实验结果均证实了提出的方法不仅优化速度快、计算精度高,而且算法简单,需设置参数少,便于推广应用。     

基于遗传算法和分割逼近法精确计算复杂曲面轮廓度误差

在超精密复杂零件加工与检测技术中,高精度轮廓度误差的评估方法一直是一个研究重点。在分析研究现状基础上,阐明精确计算复杂曲面轮廓度误差需要解决的关键问题,阐述复杂曲面轮廓度误差定义,建立复杂曲面轮廓度误差的数学模型。在分析基于NURBS描述复杂曲面特点基础上,提出分割逼近法计算测点到曲面的最小距离快速简便算法。分析传统遗传算法存在计算精度与编码长度、计算工作量之间的矛盾,提出改进型归一化实数编码的遗传算法,建立相应的交叉算子和变异算子,确立分割逼近法和归一化实数值编码遗传算法相结合计算复杂曲面轮廓度误差的具体步骤。该算法易于计算机实现,且计算精确度高,可以达到任意给定的精度,非常适用于三坐标测量机。     

一种涡旋面轮廓度误差高精度评定算法的研究

为评定涡旋压缩机涡旋齿面轮廓度误差,提出了采用一种基于最小二乘法的逼近优化算法对涡旋面轮廓检测数据进行计算,并将计算结果与德国Zeiss公司UMC 550S型三坐标测量机的计算结果进行比较.最小二乘逼近优化算法与三坐标测量机的计算结果曲线重合度达99％以上,且精度均可达0.0001mm.结果表明了该算法的正确性和实用性,对涡旋面轮廓度误差进行高精度评定具有参考意义.     

改进序列二次规划算法用于轴对称非球面轮廓度误差评定EI北大核心

为了高效率、高精度的评定轴对称非球面零件,提出一种改进序列二次规划算法并结合非线性方程组牛顿迭代法来评定非球面的轮廓度误差。对于测量仪器检测时存在的设计坐标系与测量坐标系不重合的问题,使用坐标变换矩阵来消除测量坐标系存在的位置误差;针对非球面的特点,构建二元非线性方程组来表示非球面的投影点,并采用牛顿迭代法精准计算投影距离;为解决计算的复杂性,采用改进序列二次规划算法构建误差子问题求解,并利用拟牛顿法求解大规模无约束非线性问题。最后,对多种非球面镜片进行仿真和实验分析,并与最小二乘法和熵函数法对比。结果表明,所设计的算法有效提高了计算轮廓度误差过程中的数据处理效率和精度。     

评定二次曲面轮廓度误差的角度分割逼近法

提出一种基于角度分割逼近算法和粒子群算法计算二次曲面轮廓度误差的最小区域评定方法来准确评定任意位姿的二次曲面轮廓度误差。首先,给出了能够实现角度分割逼近算法的两条前提假设;基于假设,给出了更合理的算法网格布局递推公式。根据曲面轮廓度误差的定义建立了误差评定的精确模型。然后,采用角度分割逼近法求取测点到拟合二次曲面轮廓的距离;通过粒子群算法,以所有的点与二次曲面距离中的最大值为适应度值拟合出二次曲面一般方程,并实现被测轮廓与理论轮廓位置的匹配。最后,采用上述方法对某抛物面天线进行了评定,并与参数分割法、SMX-Insight和最小二乘法进行比较。实验结果显示：该方法测得的天线轮廓度误差为0.659 8 mm,比其它方法准确。结论表明：基于角度分割算法能够更有效地评定任意位姿二次曲面轮廓度误差,计算准确、迅速,而且无需确定待分割区域。     

基于分割球面逼近和差分进化的复杂曲面轮廓度误差评定

为了评定复杂曲面轮廓度误差,提出了一种快速简便的分割球面逼近方法。该方法用球面逐步逼近测点垂足所在的曲面片来求得测点到设计曲面的最短距离,然后利用差分进化算法优化测点位置,结合分割球面逼近方法最终求得复杂曲面轮廓度误差值。将分割球面逼近方法和差分进化算法相结合,用于计算蜗杆齿面的轮廓度误差,仿真结果表明,该方法计算精度高于最小二乘法,能满足高精度误差评定的需求。