申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2024-05-08

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118247350A

主分类号：G06T7/73

分类号：G06T7/73;G01B21/20;G06T7/77;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明涉及轴类零件形状误差检测领域，具体公开了一种圆柱度误差评定方法及终端设备、存储介质，所述方法通过自适应粒子群优化算法找到以圆柱轴线为基准的圆柱坐标绕三坐标测量机坐标系X轴和Y轴的两个最优旋转角度，使得圆柱轴线与三坐标测量机坐标系Z轴平行，然后通过坐标变换将三维圆柱坐标旋转投影为二维圆坐标，最后再次利用自适应粒子群优化算法计算投影的二维圆坐标的最小区域圆度误差，此时两个最优旋转角度对应的投影坐标的最小区域圆度误差等同于最小区域圆柱度误差。该方案无需寻找理想圆柱轴线方程，减少了优化参数个数，同时提高了计算精度和计算效率。

主权项：1.一种圆柱度误差评定方法，其特征在于，所述方法基于旋转投影和自适应粒子群优化，包括以下步骤：S1、对圆柱零件表面沿轴线等间距采样测量，得到圆柱的多个截面数据作为圆柱测量数据；S2、自适应粒子群优化算法求解两个最优旋转角度α和β，求得的两个最优旋转角度对应的全局最优解gbest即为最小区域圆柱度误差，具体包括：S21、设置自适应粒子群优化算法的参数，并通过Halton序列获取粒子初始位置，粒子初始速度利用[0,1]的随机数进行设置，粒子位置表示圆柱坐标绕坐标系X轴和Y轴的两个旋转角度α和β；S22、将圆柱测量数据根据粒子位置坐标变换为新的圆柱坐标，然后将新的圆柱坐标数据投影到三坐标测量机坐标系XOY面上得到投影圆坐标数据；S23、根据投影圆坐标数据，利用自适应粒子群优化算法计算投影圆坐标的最小区域圆度误差得到单次圆度误差最优解g1best；S24、得到的最优解g1best作为当前粒子位置对应的适应度值，选择每个粒子当前最小的适应度值作为当前每个粒子的个体最优解pbest，对应的粒子作为当前每个粒子的个体最优解，选择全部粒子中最小的适应度值作为当前全局最优解gbest，对应的粒子作为当前全局最优解，每次迭代得到的pbest和gbest都保存，以便用于下一次迭代时进行更新；S25、根据每个粒子的适应度值计算调整当前惯性权重值ω，并且根据当前全局最优解gbest和每个粒子的个体最优解pbest更新每个粒子的速度和位置；S26、判断终止条件，迭代次数是否满足最大迭代次数T，如果满足则终止计算，最终得到的全局最优解gbest对应的两个旋转角度为两个最优旋转角度，输出全局最优解gbest；如果不满足，则返回步骤S22，迭代次数加1。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 圆柱度误差评定方法及终端设备、存储介质

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