圆度误差评定的新方法

本文从数学推理着手,推导出与国际传统公式不同的最小二乘方圆的参数公式。运用本文推出的新公式来评定圆度误差,既具有传统计算简便迅速的优点,而精确程度远比传统公式高。     

基于MATLAB的圆度误差精确评定

针对圆度误差求解难的问题，提出了基于MATLAB软件的符合最小条件的误差计算方法。编制了通用计算程序，最后以实例验证了方法的可行性。     

用优化方法求圆度误差评定的理想圆

一、引言各种精密机械、精密仪器的轴系往往有较高的旋转精度要求,所以不但要保证回转件的尺寸精度要求,而且要严格控制其圆度误差的大小。根据国家标准规定,圆度误差是指回转体在同一截面内,被测实际圆对理想圆的变动量。理想圆的确定有以下四个准则:(1)最小条件圆准则;(2)最小二乘     

应用AutoCAD软件评定圆度误差

介绍了以ＡｕｔｏＣＡＤ为支撑软件评定工件圆度误差的方法,并将评定结果与常用的圆度误差评定方法进行了对比。     

虚拟圆度仪中圆度误差的评定算法

文中研究了评定圆度误差的算法．建立了相应的数学模型，设计了一种新的逐次逼近的迭代算法。该法成功地应用于最小区域圆法、最小外接圆法和最大内接圆法。用这种软件配备虚拟圆度仪，大幅度提高了测试速度及测试精度。     

一种基于最小外接圆法的圆度误差评定算法

提出一种以最小外接圆法评定圆度误差的新算法。该算法以轮廓点集中的二点或三点为圆上的点确定某初始圆,然后每次都以圆外最远点加入先前的点或者替代其中一点以构造更大的新圆,重复该步骤直至新圆包容所有轮廓成为最小外接圆,最后根据最小外接圆计算圆度误差。提出并论证了最小外接圆判定准则,描述了算法的详细步骤并说明了它的收敛性,通过实验验证了算法的准确性和高效性。     

评定圆度误差实用数据处理

一、数学模型形状和位置公差国家标准规定,最小条件是评定形状误差的基本原则。圆度误差按这一原则的判别准则为：而同心圆包容被测实际轮廓,至少应有内、外交替四点接触。此时,两最内点的连线与两最外点的连线相交叉。由“小偏差假设”和“小误差假设”可将圆度评定数学模型进行线性化处理。在分度装置上测量圆度误差为半径变化量测量法,按极坐标,所测各点极径变化量ｒ为极角ａ的函数：ｒ＝ｆ（ａ）。设满足最小条件的两同心圆的圆心距坐标原点为（－ｕ１,－Ｕ２）,则各测点相对于此圆心极径变化量为：Ｆ（ａ;ｕ１,ｕ２）＝［（ｒ…     

VB图解法评定圆度误差探索

用VB图解评定圆度误差,克服手工作图评定圆度误差的繁琐、粗糙性,以及计算法的不可观性。展示评定圆度误差过程,为制造加工、质量鉴定与研究提供精确误差值和可视化平台。     

最小二乘圆法评定圆度误差的程序设计

介绍了用最小二乘圆法评定圆度误差的准则及实现方法,在VC++环境下开发了圆度误差计算评定软件。测试验证表明,程序算法正确,界面直观形象,可直接显示圆度误差值和误差图形。     

基于测点分类的圆度误差精确评定

针对圆度误差已有评定方法的不足,提出了一种新的精确评定方法.该方法在测点分类的基础上,搜索符合最小包容区域定义的同心圆,大大提高了误差评判效率,并在实例中得到了很好的验证.     

基于遗传算法的圆度误差评估

将遗传算法应用于圆度误差的评定.首先简介了误差评定背景和遗传算法及其特点.然后根据尺寸和公差的数学定义^[1]给出满足最小区域条件的圆度公差评定的数学模型和适应度函数.接着,以最小二乘解作为初始值,对圆度误差的遗传优化过程进行了详细的论述.最后用实例对算法进行验证.优化过程和实验结果显示了遗传算法在解决形状公差的评定这类非线性问题的优越性,通过并行搜索能最大限度地保证解的全局最优,计算精度高、效率高,且易于理解和实现.     

圆度误差测量及评定方法综述

介绍了圆度误差标准的发展,分析了传统测量方法及新式测量技术的发展,阐述了GB7234-87(圆度测量术语、定义及参数)规定的四种评定方法及常用的优化算法,并展望了圆度研究在测量技术和评定方法方面的发展前景.     

基于几何优化的圆度误差评定算法

针对圆度误差的特点,提出一种基于几何优化的圆度误差评定算法。建立直角坐标采样、可同时实现圆度误差的最小区域法、最小外接圆法和最大内接圆法评定的评定模型。详细阐述利用几何优化算法求解圆度误差的过程和步骤,给出数学计算公式及计算机程序流程图。该算法不要求等间隔测量,不采用最优化及线性化方法,也无需满足小误差和小偏差假设,只需重复调用点与点之间的距离公式;其原理是以初始参考点为基准,布置一定边长的正六边形,依次以各顶点为理想圆心计算所有测点的半径值,通过比较、判断及重复设置六边形来获得相应评定方法(最小区域圆法、最小外接圆法和最大内接圆法)的圆度误差值。试验结果表明,该算法可以有效、正确地评定圆度误差。     

AutoCAD在圆度误差评定中的应用研究

在圆度误差测量中,圆度误差的数据处理和评定一般都是采用绘制简图及用同心模板逼近的方法完成,但这种方法处理效率及准确度偏低。应用AutoCAD软件的绘图和标注功能对圆度误差进行评定的方法,能够很好的弥补传统方法的不足。     

基于误差转换及图像域的圆度评定方法

针对工程应用中圆度误差评定方法存在理论深奥、计算复杂、检测效率低且不适用于大容量采样点的问题,提出了一种基于误差转换及图像域的圆度误差评定方法。该方法首先将图像域测量得到的原始圆度误差进行转换,使其满足误差评定的要求;然后以最小二乘圆为起始圆,寻求半径或半径差的“极大中的极小”,通过对最小二乘圆进行小尺度平移,并用遗传算法得到该平移规划坐标,从而获得平移后的理想圆并求得圆度误差值;最后对某型号零件进行试验,试验结果与用三坐标测量得到的结果相吻合,表明该方法可以有效、正确地进行圆度误差的评定。     

工件圆度误差测量不确定度评定

为了实现工件圆度误差的不确定度评定,对基于三坐标测量机的工件圆度轮廓数据的采样策略、圆度评定方法及不确定度评定方法进行研究。首先,根据工件圆度轮廓特征进行实验测量,获取不同工件的多个样本。接着,基于最小二乘法和微分进化优化算法对样本的圆度误差进行了误差评定。然后,在分析比较误差大小的基础上,说明了采用的采样策略和微分进化评定算法。最后,基于圆度误差评定结果运用了测量不确定度表示指南(GUM)和蒙特卡洛方法(MCM)进行不确定度评定。实验结果表明:微分进化算法与最小二乘法相比均值差最大达到1.1μm, MCM方法比GUM方法得到的标准不确定度均值小0.02μm。合理的采样点数、微分进化算法及MCM不确定度评定方法可以得到更稳定可靠、精度高的评定结果。     

基于改进果蝇优化的机械圆度误差评定研究

针对机械零件圆度误差的最小区域圆法评定问题,提出一种基于改进果蝇优化算法的评定圆度误差新方法。首先根据最小区域圆法圆度误差数学描述的优化模型设计了果蝇种群个体的编码方式以及新型味道浓度判定函数;其次在保持基本果蝇优化算法典型流程的基础上,引入增强搜索和交互学习机制来增强算法的学习效率以及保持种群的多样性;最后采用3个典型的圆度误差评定问题来验证算法性能。实例分析计算表明该方法是可行有效的,其结果具有较高精度且优于传统的评定方法,适用于求解圆度误差的评定优化问题。     

基于经验模态分解方法的圆度误差评定方法研究

针对圆度误差测量过程中因干扰信号影响估计精度的问题,提出基于经验模态分解的圆度误差评定方法。圆度误差测量数据包含多种信号成分,其中圆度误差信息只包含于表面形状误差信号,表面粗糙度误差信号、表面波纹度信号及噪声信号为干扰成分。利用具有数据自适应性的经验模态分解对圆度测量信号进行分解,实现各类信号成分分离;采用信号波数作为各信号成分的分离指标,实现形状误差信号提取,并利用其估计结构圆度误差。通过数值仿真和实例分析验证方法的有效性。     

最小二乘圆法评定圆度误差的优化算法

介绍了用最小二乘圆法评定圆度误差的准则。综合SWIFT法和混沌算法的优点,提出了改进的混沌优化算法,并通过对圆度误差测量数据处理的应用实例,说明了该优化算法的优点,从而达到全局最优。该优化算法也可推广应用于对其它测量误差的数据处理中。     

一种用于圆度误差评定的优化算法

一种用于圆度误差评定的优化算法＊刘文文聂恒敬（合肥工业大学精仪系合肥２３０００９）１引言本文提出一种用于圆度误差评定的优化算法,其基本思想是用最小二乘圆的简化模型的线性迭代运算去逼近最小二乘圆精确模型的优化解。与传统算法相比本文算法具有计算速度快、精...