The invention belongs to the field of precision measurement and computer application. It involves a stable, fast, simple form of flatness evaluation method, which is composed of steps 1: get the set of measurement points and establish the set of characteristic row vectors, boundary element set and form element set according to the set of measured points; step 2: take the state element set most The measurement point is the key point, and the sequence number of the test point is added to the key point. Step 3: the analysis matrix and the column vector are set up according to the key point set; step 4: the analysis matrix and the augmented analysis matrix are analyzed in order to determine the key point or the termination procedure and get the optimal value. 5: solving the analysis matrix and the analysis column vector to get the optimization direction; step 6: to update the new key point of the problem solving, update the point set of the test point, and enter the next cycle; step 7, terminate the program and get the optimal value.
【技术实现步骤摘要】
一种快稳简的平面度误差评定方法
本专利技术属于精密计量与计算机应用领域,具有涉及一种稳定、快速、形式简单的平面度误差评定方法,可用于平面度误差的评定,并为其加工工艺的改进提供指导。
技术介绍
尺寸误差、形位误差(形状误差和位置误差的简称)直接影响产品质量、装配及其使用寿命,快速、准确地计算零件误差,具有重要的意义。平面度误差指的是分别与被测平面平行的两个平行平面间的最大距离,如附图1所示。目前,平面度误差的评定方法是学术界的一个研究热点,主要分为以下五类评定方法。第一类,专门的几何评定方法。利用平行平面的几何性质,按照平行平面的联合运动策略,逐步寻找符合定义的平面度误差。这类方法中,数学模型的形式较复杂,速度有的较快有的不快,不利于推广使用。第二类,凸包或类凸包评定方法。利用凸包的性质构建凸包或类凸包,获取有效测量数据,缩小待评定数据规模,最终通过枚举法取得符合定义的平面度误差。这类方法处理中等规模测点数据时有明显的优势。数据规模较大的场合,也仍然可以通过构建凸包来缩小数据规模。但是,这类方法用于直接评定的效率却已经显得不足了。第三类,构建线性或非线性的目标优化函数,并采用普通优化方法进行优化求解,目标优化函数的优化值作为平面度误差。这类方法简单易懂,在很多软件中实现了标准解法,因此,易于推广。由于没有加入平面度误差评定的几何特点,而且没有考虑评定任务中数据规模较大这一情况,这类方法普遍效率不高。第四类,人工智能/生物智能算法。这类方法相较于第三类方法的优势在于分析“具有复杂梯度解析式或没有明显解析式的目标函数”和寻找“全局最优值”。这类方法目前也在很多软 ...
【技术保护点】
1.一种快稳简的平面度误差评定方法,其特征在于,由以下步骤组成:步骤1:获取测点集{pi},并根据{pi}建立特征行向量集{Aα}、边界元素集{bα}和状态元素集{tα},其中:i=1, 2, 3, …, N;α=1, 2, 3, …, N, N+1, …,2N;i为测点序号,N为测点总数;pi={xi, yi , zi}是测点i的平面直角坐标,并且被测方槽的中心平面接近坐标系的XOY平面,测点在坐标系原点附近;tα=zα,所有的状态元素tα的集合为状态元素集{tα};Ai=‑ Ai+N =([1, yi, ‑xi])zi/ti,是特征行向量,所有的特征行向量Að¼的集合为特征行向量集{Að¼};bi= bi+N=b,是一个大于0的实数,所有的边界元素bð¼的集合为边界元素集{bð¼};步骤1结束后进行步骤2;步骤2:取ti最小值tmin,in对应的序号l1为关键序号,并将l1加入到关键序号集{l}中;取ti+N最大值tmax,out对应的序号l2为关键序号,并将l2加入到关键序号集{l}中;步骤2结束后进行步骤3;步骤3:根据关键序号集{l}建立分析矩阵A和分析列向量 ...
【技术特征摘要】
1.一种快稳简的平面度误差评定方法,其特征在于,由以下步骤组成:步骤1:获取测点集{pi},并根据{pi}建立特征行向量集{Aα}、边界元素集{bα}和状态元素集{tα},其中:i=1,2,3,…,N;α=1,2,3,…,N,N+1,…,2N;i为测点序号,N为测点总数;pi={xi,yi,zi}是测点i的平面直角坐标,并且被测方槽的中心平面接近坐标系的XOY平面,测点在坐标系原点附近;tα=zα,所有的状态元素tα的集合为状态元素集{tα};Ai=-Ai+N=([1,yi,-xi])zi/ti,是特征行向量,所有的特征行向量A𝛼的集合为特征行向量集{A𝛼};bi=bi+N=b,是一个大于0的实数,所有的边界元素b𝛼的集合为边界元素集{b𝛼};步骤1结束后进行步骤2;步骤2:取ti最小值tmin,in对应的序号l1为关键序号,并将l1加入到关键序号集{l}中;取ti+N最大值tmax,out对应的序号l2为关键序号,并将l2加入到关键序号集{l}中;步骤2结束后进行步骤3;步骤3:根据关键序号集{l}建立分析矩阵A和分析列向量b,其中:A=[…,AjT,…,AkT,…]T,是个L行3列的矩阵,L为关键序号集{l}中的元素个数,j,k为关键序号集{l}中的元素;b=[…,b,…]T,是个L行的列向量;步骤3结束后进行步骤4;步骤4:对分析矩阵A及增广分析矩阵[A,b]进行秩分析;计算rA=rank(A),rAb=rank([A,b]),并比较rA和rAb,只有以下两种情况:情况一:如果rA=rAb,那么,应当继续寻优,跳到步骤5;情况二:如果rA<rAb,那么,尝试从分析矩阵A和分析列向量b中删掉关键序号集{l}中的某一个元素l对应的行,得到缩小矩阵Al-和缩小列向量bl-,求线性方程Al-vl-=bl-的解vl-=vl-0,然后计算bl-=Alvl-0;如果关键序号集{l}中的元素都尝试过了,并且没有得到任何一个bl->b,那么,应当结束寻优,跳到步骤7;...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。