圆度误差评定与测量不确定度计算

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1、圆度误差评定与测量不确定度计算潘俊，温秀兰(南京工程学院自动化学院,江苏南京，211167)摘要：为了更准确地评定圆度误差及测量不确定度，根据圆度特点，提出实数编码改进遗传算法求圆度误差最小区域解，基于蒙特卡洛法评定测量不确定度。通过对零件实测计算结果表明采用实数编码的改进遗传算法，不仅省去了重复的编码解码，而且算法简单优化效率高，蒙特卡洛法计算不确定度与传统GUM方法相比不受直接测量量相关性的限制,而且受问题条件限制的影响小,使不确定度评定简单化。采用改进遗传算法和蒙特卡洛法能够更加准确高效的评定圆度误差和测量不确定度。关键词：圆度；改进遗传算法；不确定度；蒙特卡洛法

2、TheEvaluationofCircularityErrorandtheComputationofMeasurementsUncertaintyPANJun,WENXiu-lanSchoolofAutomationandNanjingInstituteofTechnology,Nanjing211167ChinaAbstract：Inordertomoreaccuratelycomputetheresultofcircularityerrorandmeasurementuncertainty,usingtheminimumzonemethodofimprovedgen

3、eticalgorithminreal-codetoevaluatethecircularityerrorandtheMonteCarlomethodtocalculatetheuncertaintybythecharacteristicsofcircularity.Throughtheresultsofthecalculationofactualpartsitshowsthattheimprovedgeneticalgorithminreal-code,notonlysavestheduplicationofcodedecoding,andsimplealgorith

4、mforoptimizationofhighefficiency.TheuncertaintybyMonteCarlomethodcomparedwiththetraditionalmethodofGUMdepartmentisnotonlyrestrictedbydirectmeasurementquantitycorrelationbutalsoundertheinfluenceofsmallproblemconstraint,andsimplifytheevaluationofuncertainty.Withtheimprovedgeneticalgorithma

5、ndMonteCarlomethodcanbemoreaccurateandefficientevaluationofcircularityerroranduncertainty.Keywords:Circularityerror;Improvedgeneticalgorithm;Uncertainty;MonteCarlo0引言圆度误差是机械零件常见的形状误差之一，其反映的是实际圆轮廓对其理想圆的变动量，其值的大小是从一特定圆心算起，以包容实际轮廓的两个同心圆的半径差来衡量的。国标规定的评定圆度误差有4[1]种方法：最小二乘法、最小区域圆法、最大内切圆法和最小外接圆法

6、。其中，最小二乘法有具体的公式算法最为简单评定结果稳定，但是在要求精度较高的零件加工时评定结果可能存在争议。最小区域法是按圆度误差的国标定义和ISO定义来评定圆度误差值的，评定出的结果可作为仲裁的依据。因此，用最小区域法评定圆度误差才是严格的正确的评定方法，也是唯一的仲裁方法，应尽可能采用这种方法，[2]以使评定的结果更准确和更具客观性。圆度误差按最小区域法进行计算的本质是一个复杂的非线性最优化问题，本文就是用改进遗传算法来进行计算。遗传算法(GA,Geneticalgorithm)由美国J.-Holand教授基金项目：国家自然科学基金项目（51075198），江苏省自

7、然科学基金项目(BK2010479)，江苏省“333人才工程”和“六大人才高峰”项目。作者简介：潘俊（1989—）男，硕士，研究方向测试计量技术。E-mail：njitpanjun@163.com。于1975年首次提出，是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。遗传算法特别适用于处理传统搜索算法难以理解的复杂和非线性问题，可广泛用于组合优化，机器学习，自适应控制，[3]规划设计和人工生命等领域，它已逐渐成为21世纪计算智能的关键技术之一。在实际的测量过程中，测量仪器，测量方法，以及测量结果都是存在着一定的误差，所以我们在