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。

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.

介绍了平面度误差各种评定方法的原理,并对各种评定方法对同一被测平面的平面度误差评定结果及数据处理难度进行了比较。结果表明,最小二乘法的评定结果比较接近最小区域法,且数据处理简便,对测量采样点的布置无特殊要求。

介绍了最小区域判别准则评定圆度误差值的快速精确算法,研究了按最小区域判别准则求解圆度误差的过程和步骤,设计了程序流程图,并用C程序对实际零件进行数据处理.

通过与两端点直线法和最小区域法对比的方法,利用最小二乘原理,介绍了采用最小二乘直线法求取直线度误差的方法,并对最小二乘直线法求取直线度误差的可行性进行了探讨.

针对直角坐标系下圆周截面形状误差评价,介绍了一种圆柱体截面圆度误差的测量与评定方法。建立了基于直角坐标系下的最小区域圆度误差三维评测模型,得到利用弦线截交关系快速评价圆度误差的方法。通过多次截交产生的虚拟中心定位,可以准确确定评价点的位置,达到了快速、精确利用最小外接球法评价球度误差的目的。通过分析表明,该方法计算效率高,可实现在直角坐标系下三坐标测量机对圆度误差的最小区域圆度误差评价。

建立了直线度误差的最小区域评定模型,提出了一种改进的蜂群算法并将其应用到直线度误差评定中。阐述了基本蜂群算法的原理,给出了评定直线度的目标函数,利用混沌序列的全局遍历性,混沌初始化蜜源位置,以期提高蜂群算法的鲁棒性。比较改进蜂群算法与两种典型群智能算法的实例计算结果,证明该算法评定球度误差时不仅收敛速度快、评价精度高,而且鲁棒性高,适用于形位误差的优化评定。

平面度是形状公差的主要项目之一,其误差的测量与评定在几何量测量中有着重要的意义.分析了常用的近似评定法(三点法、对角线法、最小二乘法等)存在的局限性,根据最小区域法的定义,给出了基准平面方程及平面度误差评定目标函数数学模型的建立方法,并举例说明了采用Matlab进行平面度误差的计算.结果证明该方法利用Matlab只需要进行简单的矩阵运算,具有简单实用的特点.

评定和计算平面度的过程,实质上是根据平面度的定义构造函数模型并进行函数优化求解的过程.本文利用MATLAB优化工具箱,实现了最小区域法、最小二乘法平面度的评定.

提出了一种应用遗传算法计算满足最小区域法的圆度误差的新思路，并对传统的遗传算法提出了一些改进，理论上可以获得全局最优解。仿真结果表明，该方法可以在变量的全局范围内有效、正确的评价圆度误差。