【摘要】：隨著智能制造系統(tǒng)的迅猛發(fā)展,應(yīng)用元啟發(fā)模式計(jì)算方法快速、準(zhǔn)確地求解平面度誤差值凸顯出重大現(xiàn)實(shí)意義。為進(jìn)一步提高平面度誤差計(jì)算精度,研究了一種基于浮點(diǎn)數(shù)編碼的改進(jìn)遺傳算法,在原有遺傳算法的交叉變異基礎(chǔ)之上,引入模擬退火思想,建立最小包容區(qū)域法的數(shù)學(xué)模型,通過計(jì)算機(jī)仿真獲得了最佳適應(yīng)度收斂曲線和平均適應(yīng)度收斂曲線,優(yōu)化結(jié)果表明相比傳統(tǒng)遺傳算法,平面度誤差計(jì)算精度提高了33.67%。本算法采用浮點(diǎn)數(shù)編碼、三段式交叉、轉(zhuǎn)輪式選擇和最優(yōu)保存策略,借助模擬退火算法的局部搜索優(yōu)勢,提升了算法的整體性能,且更便于計(jì)算機(jī)編程,可進(jìn)一步推廣應(yīng)用到智能測量儀器的其他高精度形位尺寸計(jì)算問題領(lǐng)域。
[Abstract]:With the rapid development of intelligent manufacturing system, it is of great practical significance to solve the flatness error accurately by using meta-heuristic mode calculation method. In order to further improve the accuracy of flatness error calculation, an improved genetic algorithm based on floating point coding is studied. on the basis of the cross variation of the original genetic algorithm, the simulated annealing idea is introduced to establish the mathematical model of the minimum inclusive region method. The optimal fitness convergence curve and the average fitness convergence curve are obtained by computer simulation. The optimization results show that the accuracy of flatness error calculation is 33.67% higher than that of the traditional genetic algorithm. The algorithm adopts floating-point coding, three-segment intersection, wheel selection and optimal preservation strategy. With the help of the local search advantages of simulated annealing algorithm, the overall performance of the algorithm is improved, and it is more convenient for computer programming. It can be further extended to other high precision form and position size calculation fields of intelligent measuring instruments.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)核技術(shù)與自動化工程學(xué)院;
【基金】：機(jī)器人,國家高技術(shù)863-809專題專家組 成都理工大學(xué)機(jī)械工程創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)(No.10912-JXTD201501)
【分類號】：TG83;TP18

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本文編號：2480971