本文關(guān)鍵詞：具有二重機制的生物地理優(yōu)化算法及圓柱度誤差評定研究

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【摘要】：生物地理學優(yōu)化算法(Biogeography-base optimization,BBO)是一種新型的智能算法,因其參數(shù)少、易于實現(xiàn)等優(yōu)點而受到學界的廣泛關(guān)注和研究,并顯示出了廣闊的應用前景。為了提高算法的優(yōu)化性能,對BBO算法提出一種改進。改進的算法在將差分優(yōu)化算法(Differential evolution,DE)中的局部搜索策略同BBO算法中的遷移策略相結(jié)合的基礎上,針對遷移算子和變異算子分別做出改進,并通過基準函數(shù)的測試證明了改進后的算法在迭代過程中種群進化、尋優(yōu)能力以及算法的收斂性能得到進一步提升。嘗試將改進了的生物地理學優(yōu)化算法應用于圓柱度誤差評定。依據(jù)國家標準,結(jié)合最小區(qū)域法,以圓柱度誤差數(shù)學模型為目標函數(shù),該算法實現(xiàn)了誤差評定優(yōu)化求解。通過該尋優(yōu)結(jié)果與其他方法的評定結(jié)果的比較,驗證了該種算法的可行性和正確性及其優(yōu)越性。
【作者單位】： 南昌航空大學江西省圖像處理與模式識別重點實驗室;南昌航空大學航空制造學院;耶魯大學醫(yī)學院;
【關(guān)鍵詞】： 生物地理學優(yōu)化算法 差分優(yōu)化算法 圓柱度誤差評定 最小區(qū)域法
【基金】：國家自然科學基金(51465045,61262019) 江西省自然科學基金(20151BAB207065) 江西省科技支撐(20151BBE50069) 深圳市科創(chuàng)委基礎研究(JCYJ20140509174140668) 江西省圖像處理與模式識別重點實驗室開放基金(第三批) 2014國家留學基金委國外訪學資助項目
【分類號】：TP18
【正文快照】： 3.耶魯大學醫(yī)學院康涅狄格紐黑文06511美國)0前言*回轉(zhuǎn)體零件作為機械零件中最常見的產(chǎn)品,其精度的高低對產(chǎn)品的質(zhì)量和使用壽命有著重要影響。圓柱度誤差是實際生產(chǎn)應用中衡量回轉(zhuǎn)體零件形位誤差大小的重要指標。因此,圓柱度誤差評定至關(guān)重要。在形位誤差評定領域中,最小二乘

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本文編號：1057823