基于分群粒子群算法對平面度誤差判定進(jìn)行了研究。首先建立平面度誤差評定數(shù)學(xué)模型,對平面度誤差最小求解轉(zhuǎn)化成對目標(biāo)函數(shù)的非線性最優(yōu)化問題;接著改進(jìn)粒子群算法把粒子群一分為二,在不增加粒子個(gè)數(shù)和粒子維度的情況下,兩個(gè)粒子群分別用來全局搜索和局部搜索,通過閾值判斷早熟現(xiàn)象;最后給出了算法流程。實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果表明:該算法具有較強(qiáng)的優(yōu)化能力,對測試函數(shù)求解的最優(yōu)解值數(shù)據(jù)波動(dòng)性比較小,平面度的公差值為0. 007 3 mm,相比LSM、DM、TPM、PSO、ABC算法公差值平均分別減少了0. 002 3 mm,0. 002 5 mm,0. 002 7 mm,0. 000 2 mm,0. 000 5 mm,評定精度較高。 

【文章來源】：計(jì)量學(xué)報(bào). 2019,40(06)北大核心

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平面度誤差評定對比分析Fig.3Comparisonandanalysisofflatnesserrorevaluation

圖3平面度誤差評定對比分析Fig.3Comparisonandanalysisofflatnesserrorevaluation圖4各種算法耗時(shí)結(jié)果對比Fig.4Comparisonoftheresultsofvariousalgorithms表2采樣點(diǎn)測試數(shù)據(jù)Tab.2Testdataofsamplingpointmm采樣點(diǎn)XYZ采樣點(diǎn)XYZ112.12870.43980.465324.50820.3437－0.155537.15933.14230.922740.89283.6518－0.855950.27310.39320.106860.25485.9155－0.416670.86560.11970.715980.23240.0381－0.328590.804918.45860.3604109.08470.8699－0.89311123.19540.9342－0.2867120.23930.2644－0.0034130.04980.1603－0.1311140.078419.87290.1249150.640820.23790.23321622.19090.6458－0.7733170.843922.96690.7965180.17390.66490.50911939.17080.87040.5822200.99430.00990.6299210.297416.8751－0.2794227.049211.13710.097230.69320.8188－0.4765248.65019.43020.1947250.9830.8903－0.9014260.55277.34950.1421270.400116.8730.4017280.198813.4610.9246290.625216.62210.50183013.34780.15560.48983126.375911.1911－0.13633210.009914.02250.26853338.419918.56870.60613415.37120.4902－0.8322350.79396.81590.89093637.92570.46080.8319370.84470.457413.02043810.36785.4507－0.49293920.620830.41220.74694039.73138.90160.0268［參考文獻(xiàn)］［1］王青，顧洋.平面度計(jì)量———點(diǎn)線面之間的量值傳遞與控制［J］．計(jì)量學(xué)報(bào)，2019，40(2):189－195．WangQ，GuY.FlatnessMetrology—ValueTransferandControlofPoint，SectionandSurface［J］．Acta489計(jì)量學(xué)報(bào)2019年11月

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3050508