现代制造工程 ›› 2017, Vol. 437 ›› Issue (2): 25-29.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2017.02.005

• 试验研究 • 上一篇    下一篇

基于改进粒子群算法的垂直度误差评定

周东栋, 樊军   

  1. 新疆大学机械工程学院,乌鲁木齐 830047
  • 收稿日期:2015-08-25 出版日期:2017-02-28 发布日期:2018-01-08
  • 作者简介:周东栋,硕士研究生,主要研究方向:人体下肢外骨骼设计与研究,以及机械误差分析
    樊军,通讯作者,副教授,硕士研究生导师,主要研究方向:石油钻头的设计与分析,以及人体下肢外骨骼的设计与研究
    E-mail:13134462601@163.com;xj_fanjun@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(11462021)

Perpendicularity error evaluation based on an improved particle swarm optimization

Zhou Dongdong, Fan Jun   

  1. College of Mechanical Engineering,Xinjiang University,Urumqi 830047,China
  • Received:2015-08-25 Online:2017-02-28 Published:2018-01-08

摘要: 目前最小二乘法(Least Square Method,LSM)普遍应用于误差评估,但其只适应于精度要求比较低的场合,且用最小二乘法只能进行形位误差的近似计算,误差值不是唯一的。为了精确地评估垂直度误差,根据新一代产品几何技术规范(Geometrical Product Specification and verification,GPS)误差规范体系标准标准,建立了符合最小区域条件的垂直度误差评定数学模型。针对垂直度误差评定特点,采用一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法,来实现误差的优化评定。最后通过垂直度的典型实例来验证该方法的可行性和有效性。

关键词: 新一代GPS, 最小区域, 垂直度, 惯性权重, 自适应粒子群优化算法

Abstract: Currently Least Square Method (LSM) is commonly applied in the error evaluation,but it is adaptive to the condition of low accuracy requirement.Besides,the error value obtained by LSM is not the minimum.In order to accurately evaluate perpendicularity error,a minimum zone mathematical model for the perpendicularity error evaluation was given based on the new generation Geometrical Product Specification and verification(GPS) standards.According to the characteristics of perpendicularity error evaluation,a new adaptive particle swarm optimization algorithm with dynamically changing inertia weight is proposed to implement optimization in the error evaluation.Finally,an example was given to illustrate the proposed method.

Key words: the new generation GPS, the minimum zone method, perpendicularity, inertia weight, adaptability particle swarm optimization

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