CN104482911B - 基于误差球的球度误差评定方法 - Google Patents
基于误差球的球度误差评定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104482911B CN104482911B CN201410764937.6A CN201410764937A CN104482911B CN 104482911 B CN104482911 B CN 104482911B CN 201410764937 A CN201410764937 A CN 201410764937A CN 104482911 B CN104482911 B CN 104482911B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- error
- sphere
- initial
- centre
- sphericity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 29
- 238000005192 partition Methods 0.000 abstract description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 102000003712 Complement factor B Human genes 0.000 description 2
- 108090000056 Complement factor B Proteins 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 210000005252 bulbus oculi Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000005381 potential energy Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
- G01B21/20—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring contours or curvatures, e.g. determining profile
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
Abstract
本发明一种基于误差球的球度误差评定方法，它包括如下步骤：1、获取测量点坐标和初始数据；2、确定寻优空间；3、给定评定精度ε；4、计算基准点坐标；5、计算每个基准点所对应的球度误差，并求取该次迭代的最小球度误差Emin及其所在基准点坐标Omin；6、终止判断并输出结果。本发明简化了划分过程并减少了冗余点的计算，提高了效率，能够得到给定评定精度下的满足最小区域条件的球度误差和参数。
Description
技术领域
本发明涉及精密球面检测技术，特别是一种基于误差球的球度误差评定方法。
背景技术
随着现代科技的发展，球形零件的球面精度在航空航天、精密仪器仪表和医疗机械等领域中的要求越来越高。这就对球度误差的科学评定提出了更高要求，然而国内外对于球度误差的评定至今没有明确标准。因此，开展相关理论和方法的研究具有重要意义。
目前，球度误差评定通用的评定方法有：最小二乘法、最小区域法、最小外接球法和最大内接球法。其中最小外接球法和最大内接球法的评定精度较差，最小二乘法虽然计算简单可靠，但是它作为一种近似计算方法并不满足最小区域条件。最小区域法评定精度最高，也是国家规定的仲裁准则但将其直接用于球度误差的评定属于不可微复杂最优化问题。目前，相关学者多引入计算几何、数论规划理论等来逼近最小区域条件，但不足之处是原理较为复杂，不利于推广和使用。
近年来，国内外一些学者将智能优化原理应用于球度误差的评定，如遗传算法、粒子群算法、免疫进化理论等，均取得了一定成果。但这些算法的理论和数学基础不尽完善，如遗传算法存在收敛速度较慢和“早熟”等问题，因此也不宜推广使用。
中国发明专利CN101957191A提出了一种基于自适应迭代领域搜索的圆度和球度误差的评定方法，该方法原理简单也能满足最小区域条件，其不足之处在于：需要对整个区域进行划分从而存在冗余方位点的计算问题；参数较多且区域划分参数和迭代参数选取为统计数据，不够理想；终止判断以事先设定的迭代参数为依据，不够精确。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种减少了对多余空间的计算、方法简单、能够达到给定的评定精度的基于误差球的球度误差评定方法。
本发明有两种迭代方式：一种是按照给定评定精度ε直接进行迭代；另一种是引入二分思想即将给定精度放大后再进行迭代。
一、直接迭代，包括以下步骤：
步骤1：获取测量点坐标和初始数据。测量并获得球面点的坐标Pi(xi,yi,zi)，i＝1,2,…,n；n为测点数目。利用最小二乘法的近似线性模型获取初始评定参数，以最小二乘球心作为初始球心，评定的球度误差作为初始球度误差。
所述步骤1中最小二乘法的近似线性模型的目标函数为：
其中x0,y0,z0为最小二乘球心，r为最小二乘半径；D＝-2Ax0,E＝-2Ay0,F＝-2Az0,
则初始球心初始球度误差E0＝ΔR＝maxR0-minR0，其中i＝1,2,…,n。
步骤2：确定寻优空间。以步骤1中所求的初始球心O0为球心，初始球度误差E0为半径所作的球。
通过对球度误差评定原理的研究可知：实际被测球面的理想球心必然位于以评定点为球心，评定误差为半径所构建的球内，称该球为误差范围球。由此最小区域法评定就转化为在误差范围球内寻找最小误差范围球所在的球心。
步骤3：给定评定精度ε，建立迭代单元。以初始球心O0为球心，给定评定精度ε为半径所作的误差球即为迭代单元。
如果存在以理想球心作一个球，使得以该球内任意一点所评定的球度误差均能满足评定精度要求，则称该球为误差球。由误差球定义可知，只要评定球心位于以理想球心所作的半径为给定精度ε的球内，即可认为以该点来评定球度误差能满足精度要求。也就是说，只要理想球心位于以评定点为球心以给定精度ε为半径的球内，就能满足评定要求。所以，以误差球进行迭代所得到的球心可以作为该精度下的理想球心。
步骤4：计算基准点坐标，将步骤3所作的误差球按内接正八面体进行划分，则正八面体的每个顶点坐标即为基准点坐标。故基准点的坐标Oj(xj,yj,zj)(j＝1,2,…,6)为：
由于误差球内各点均能满足给定精度要求，故只需考虑理想球心位于误差球之外的情况。对误差球球面进行划分取点应满足：球面外任意一点距所取基准点的最小距离小于距误差球球心的距离。由此，可取误差球内接正八面体的顶点作为该次迭代的基准点坐标。同时考虑到取点的方便性和各向同性，以误差球与坐标轴的交点作内接正八面体。
步骤5：计算每个基准点所对应的球度误差，并求取该次迭代的最小球度误差Emin及其所在基准点坐标Omin。
步骤6：将步骤5所得最小球度误差Emin与本次迭代初始球度误差E0相比较，若Emin小于E0，则将步骤5所得最小球度误差Emin作为新的初始球度误差，其所在基准点Omin作为新的初始球心即E0＝Emin，O0＝Omin，返回步骤3。否则将本次迭代的初始球心O0和初始球度误差E0分别作为评定球心和评定球度误差，输出结果。
二、引入二分思想进行迭代，包括如下步骤：
步骤1：获取测量点坐标和初始数据。测量并获得球面点的坐标Pi(xi,yi,zi)，i＝1,2,…,n；n为测点数目。利用最小二乘法的近似线性模型获取初始评定参数，以最小二乘球心作为初始球心，评定的球度误差作为初始球度误差。
所述步骤1中最小二乘法的近似线性模型的目标函数为：
其中x0,y0,z0为最小二乘球心，r为最小二乘半径；D＝-2Ax0,E＝-2Ay0,F＝-2Az0,
则初始球心初始球度误差E0＝ΔR＝maxR0-minR0，其中i＝1,2,…,n。
步骤2：确定寻优空间。以步骤1中所求的初始球心O0为球心，初始球度误差E0为半径所作的球。
步骤(3)：给定评定精度ε和放大倍数B，建立迭代单元。以初始球心O0为球心，给定评定精度的B倍(B*ε)为半径所作的误差球即为迭代单元。其中常取B≈E0/ε且B＝2n。
该迭代方式是先将给定精度ε放大B倍，其中B在每次迭代中减半，直至为1，之后再按给定的评定精度ε进行迭代和终止判断。二分思想的引入是为了快速确定理想球心的方位，进而加快评定速度。由于终止条件仍是给定评定精度ε，所以该迭代方式也能满足评定要求。
步骤(4)：计算基准点的坐标，将步骤(3)所作的误差球按内接正八面体进行划分，则正八面体每个顶点坐标即为基准坐标。基准点坐标Oj(xj,yj,zj)(j＝1,2,…,6)为：
步骤(5)：计算每个基准点所对应的球度误差，并求取该次迭代的最小球度误差Emin及所在基准点坐标Omin。
步骤(6)：判断B的值，若B不等于1，则令B自减半，即B＝B/2，继续执行。否则直接跳到步骤(7)。
将步骤(5)所得最小球度误差Emin与本次迭代初始球度误差E0相比较，若Emin小于E0，则将步骤(5)所得最小球度误差Emin作为新的初始球度误差，其所在基准点Omin作为新的初始球心即E0＝Emin，O0＝Omin，返回步骤(3)。否则直接返回步骤(3)进行处理。
步骤(7)：将步骤(5)所得最小球度误差Emin与本次迭代初始球度误差E0相比较，若Emin小于E0，则将步骤(5)所得最小球度误差Emin作为新的初始球度误差，其所在基准点Omin作为新的初始球心即E0＝Emin，O0＝Omin，返回步骤(3)。否则将本次迭代的初始球心O0和初始球度误差E0分别作为评定球心和评定球度误差，输出结果。
本发明与现有技术相比具有如下优点：
1、明确了寻优空间，本方法通过构建误差范围球模型来明确理想球心所在范围，避免了对多余空间的计算；
2、提出了误差球模型，并以此进行划分迭代而非之前文献对整个区域进行划分迭代，简化了划分过程并减少了冗余点的计算，提高了效率；并对误差球采用内接八面体进行划分既具有代表性又兼顾方向性；
3、引入了二分思想加快了评定速度；
4、以给定的评定精度作为终止判断依据，能够得到给定评定精度下的满足最小区域条件的球度误差和参数。
附图说明
图1为本发明迭代模型；
图2为本发明对误差球面划分、取点模型；
图3为本发明的迭代流程图。
具体实施方式
实施例1
在图3所示的一种基于误差球的球度误差评定方法迭代流程图中，直接迭代，包括如下步骤：
步骤1：获取测量点坐标和初始数据。测量并获得球面点的坐标Pi(xi,yi,zi)，i＝1,2,…,n；n为测点数目。利用最小二乘法的近似线性模型获取初始评定参数，以最小二乘球心作为初始球心，评定的球度误差作为初始球度误差。
其线性模型的目标函数为：
其中x0,y0,z0为最小二乘球心，r为最小二乘半径；D＝-2Ax0,E＝-2Ay0,F＝-2Az0,
则初始球心初始球度误差E0＝ΔR＝maxR0-minR0，其中i＝1,2,…,n。
步骤2：确定寻优空间。以步骤1中所求的初始球心O0为球心，初始球度误差E0为半径所作的球。
步骤3：给定评定精度ε，建立迭代单元。以初始球心O0为球心，以给定的评定精度ε为半径作误差球即为迭代单元。
由于理想球心位于误差范围球内，可将整个误差范围球直接进行分割取点来寻找理想球心。但直接进行区域划分和代表点选取较为复杂且存在冗余点的计算问题。为此，本发明提出了基于误差球的迭代寻优方法，其模型如图1所示。
步骤4：计算基准点坐标。将步骤3所作的误差球按内接正八面体进行划分，则正八面体每个顶点坐标即为基准点坐标。基准点坐标Oj(xj,yj,zj)(j＝1,2,…,6)为：
步骤5：计算每个基准点所对应的球度误差，并求取该次迭代的最小球度误差Emin及所在基准点Omin的坐标。
由于误差球内各点均能满足给定精度要求，故只需考虑理想球心位于误差球之外的情况。对误差球球面进行划分取点应满足：球面外任意一点距所取基准点的最小距离小于距误差球球心的距离。由此，可取误差球内接正八面体的顶点作为该次迭代的基准点坐标。同时考虑到取点的方便性和各向同性，以误差球与坐标轴的交点作内接正八面体，如图2所示。
分别以Oj为假想的理想球心按最小区域法评定球度误差Ej。即：Ej＝ΔR＝maxRj-minRj，其中：i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,6。
比较各点的球度误差Ej的大小。将其中最小者所在点的坐标赋予Omin，球度误差赋予Emin。
步骤6：将步骤5所得最小球度误差Emin与本次迭代初始球度误差E0相比较，若Emin小于E0，则将步骤5所得最小球度误差Emin作为新的初始球度误差，其所在基准点Omin作为新的初始球心即E0＝Emin，O0＝Omin，返回步骤3；否则将本次迭代的初始球心O0和初始球度误差E0分别作为评定球心和评定球度误差，输出结果。
实施2
引入二分思想进行迭代，包括如下步骤：
步骤1：获取测量点坐标和初始数据。测量并获得球面点的坐标Pi(xi,yi,zi)，i＝1,2,…,n；n为测点数目。利用最小二乘法的近似线性模型获取初始评定参数，以最小二乘球心作为初始球心，评定的球度误差作为初始球度误差。
其线性模型的目标函数为：
其中x0,y0,z0为最小二乘球心，r为最小二乘半径；D＝-2Ax0,E＝-2Ay0,F＝-2Az0,
则初始球心初始球度误差E0＝ΔR＝maxR0-minR0，其中i＝1,2,…,n。
步骤2：确定寻优空间。以步骤1中所求的初始球心O0为球心，初始球度误差为半径所作的球。
步骤(3)：给定评定精度ε和放大倍数B，建立迭代单元。以初始球心O0为球心，以给定评定精度的B倍(B*ε)为半径作误差球即为迭代单元。其中常取B≈E0/ε且B＝2n。
步骤(4)：计算基准点坐标。将步骤3所作的误差球按内接正八面体进行划分，则正八面体每个顶点坐标即为基准点坐标。基准点坐标Oj(xj,yj,zj)(j＝1,2,…,6)为：
步骤(5)：计算每个基准点所对应的球度误差，并求取该次迭代的最小球度误差Emin及所在基准点Omin的坐标。
分别以Oj为假想的理想球心按最小区域法评定球度误差Ej。即：Ej＝ΔR＝maxRj-minRj，其中：i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,6.
比较各点的球度误差Ej的大小。将其中最小者所在点的坐标赋予Omin，球度误差赋予Emin。
步骤(6)：判断B的值，若B不等于1，则令B自减半，即B＝B/2，继续执行；否则直接跳到步骤(7)。
将步骤(5)所得最小球度误差Emin与本次迭代初始球度误差E0相比较，若Emin小于E0，则将步骤5所得最小球度误差Emin作为新的初始球度误差，其所在基准点Omin作为新的初始球心即E0＝Emin，O0＝Omin，返回步骤(3)；否则直接返回步骤(3)进行处理。
步骤(7)：将步骤(5)所得最小球度误差Emin与本次迭代初始球度误差E0相比较，若Emin小于E0，则将步骤(5)所得最小球度误差Emin作为新的初始球度误差，其所在基准点Omin作为新的初始球心即E0＝Emin，O0＝Omin，返回步骤(3)；否则将本次迭代的初始球心O0和初始球度误差E0分别作为评定球心和评定球度误差，输出结果。
以下通过实验实例，说明本发明的有效性。表1为本发明所提供方法对文献[1FanK C,Lee J C.Analysis of minimum zone sphericity error using minimum potentialenergy theory[J].Precision Engineering,1999,23(2):65-72.]的测量数据(见表2)进行处理的结果。
由表1可见，由发明方法计算的球度误差与文献[1]基本一致，而明显优于最小二乘法，证实了本方法的有效性。
通过改变判断条件，本发明同样适用于最小外接球法和最大外接球法对球度误差的评定，例如将寻找基准点的最小球度误差改为寻找包容实测点的最小外接球半径即可用于最小外接球法评定球度误差。
本发明也不局限于球度误差的评定，通过适当变通即可推广到直线度、圆度、圆柱度等其它形状误差的评定中。
表1数据处理结果
表2文献[1]中测量数据
续表2
Claims (2)
1.一种基于误差球的球度误差评定方法，其特征在于：它包括以下步骤：
步骤1：获取测量点坐标和初始数据，测量并获得球面点的坐标Pi(xi,yi,zi)，i＝1,2,…,n；n为测点数目，利用最小二乘法的近似线性模型获取初始评定参数，以最小二乘球心作为初始球心，评定的球度误差作为初始球度误差；
所述最小二乘法的近似线性模型的目标函数为：
则初始球心初始球度误差E0＝ΔR＝maxR0-minR0；其中x0,y0,z0为最小二乘球心，r为最小二乘半径；D＝-2Ax0,E＝-2Ay0,F＝-2Az0,
步骤2：确定寻优空间，即以步骤1中所求的初始球心O0为球心，初始球度误差E0为半径所作的球作为寻优空间；
步骤3：以初始球心O0为球心，给定评定精度ε为半径作误差球，建立迭代单元；
步骤4：计算基准点的坐标，将步骤3所作的误差球按内接正八面体进行划分，则正八面体的每个顶点坐标即为基准点坐标，故基准点的坐标Oj(xj,yj,zj)(j＝1,2,…6)为：
步骤5：分别以Oj为假想的理想球心，按最小区域法计算每个基准点所对应的球度误差值Ej，即：Ej＝ΔR＝maxRj-minRj；并求取该次迭代的最小球度误差Emin及所在基准点Omin的坐标；
其中
步骤6：将步骤5所得最小球度误差Emin与本次迭代初始球度误差E0相比较，若Emin小于E0，则将步骤5所得最小球度误差Emin作为新的初始球度误差，其所在基准点Omin作为新的初始球心即E0＝Emin,O0＝Omin，返回步骤3；否则将本次迭代的初始球心O0和初始球度误差E0作为评定球心和评定球度误差，输出结果。
2.一种基于误差球的球度误差评定方法，其特征在于：它包括以下步骤：
步骤1：获取测量点坐标和初始数据，测量并获得球面点的坐标Pi(xi,yi,zi)，i＝1,2,…,n；n为测点数目，利用最小二乘法的近似线性模型获取初始评定参数，以最小二乘球心作为初始球心，评定的球度误差作为初始球度误差；
所述最小二乘法的近似线性模型的目标函数为：
则初始球心初始球度误差E0＝ΔR＝maxR0-minR0；
其中x0,y0,z0为最小二乘球心，r为最小二乘半径；D＝-2Ax0,E＝-2Ay0,F＝-2Az0,
步骤2：确定寻优空间，即以步骤1中所求的初始球心O0为球心，初始球度误差E0为半径所作的球作为寻优空间；
步骤(3)：以初始球心O0为球心，给定评定精度的B倍(B*ε)为半径作误差球，建立迭代单元，其中常取B≈E0/ε且B＝2n；
步骤(4)：计算基准点的坐标，将步骤(3)所作的误差球按内接正八面体进行划分，则正八面体的每个顶点坐标即为基准点坐标，故基准点的坐标Oj(xj,yj,zj)(j＝1,2,…6)为：
步骤(5)：分别以Oj为假想的理想球心，按最小区域法计算每个基准点所对应的球度误差值Ej，即：Ej＝ΔR＝maxRj-minRj；并求取该次迭代的最小球度误差Emin及所在基准点Omin的坐标；
其中
步骤(6)：判断B的值，若B不等于1，则令B自减半，即B＝B/2，继续执行；否则直接跳到步骤(7)；
将步骤(5)所得最小球度误差Emin与本次迭代初始球度误差E0相比较，若Emin小于E0，则将步骤(5)所得最小球度误差Emin作为新的初始球度误差，其所在基准点Omin作为新的初始球心即E0＝Emin,O0＝Omin，返回步骤(3)；否则直接返回步骤(3)进行处理；
步骤(7)：将步骤(5)所得最小球度误差Emin与本次迭代初始球度误差E0相比较，若Emin小于E0，则将步骤(5)所得最小球度误差Emin作为新的初始球度误差，其所在基准点Omin作为新的初始球心即E0＝Emin,O0＝Omin，返回步骤(3)；否则将本次迭代的初始球心O0和初始球度误差E0作为评定球心和评定球度误差，输出结果。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410764937.6A CN104482911B (zh) | 2014-12-12 | 2014-12-12 | 基于误差球的球度误差评定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410764937.6A CN104482911B (zh) | 2014-12-12 | 2014-12-12 | 基于误差球的球度误差评定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104482911A CN104482911A (zh) | 2015-04-01 |
| CN104482911B true CN104482911B (zh) | 2017-08-11 |
Family
ID=52757481
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410764937.6A Expired - Fee Related CN104482911B (zh) | 2014-12-12 | 2014-12-12 | 基于误差球的球度误差评定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104482911B (zh) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9940625B2 (en) | 2015-09-02 | 2018-04-10 | Ford Global Technologies, Llc | Autonomous driving certification generalizer |
| CN106595472B (zh) * | 2016-05-16 | 2019-02-19 | 北京卫星环境工程研究所 | 摄影测量系统的精度确定方法 |
| CN107806858A (zh) * | 2016-09-09 | 2018-03-16 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 一种用于高精度测绘一体机的倾斜测量方法 |
| CN108286957A (zh) * | 2017-12-30 | 2018-07-17 | 唐哲敏 | 一种快稳简的平面度误差评定方法 |
| CN108562258A (zh) * | 2017-12-30 | 2018-09-21 | 唐哲敏 | 一种快稳简的最大内接圆柱直径评定方法 |
| CN108287949A (zh) * | 2017-12-30 | 2018-07-17 | 唐哲敏 | 一种快稳简的方键体外作用宽度评定方法 |
| CN108121876A (zh) * | 2017-12-30 | 2018-06-05 | 唐哲敏 | 一种快稳简的方槽体外作用宽度评定方法 |
| CN108267106B (zh) * | 2017-12-30 | 2020-11-27 | 桂林电子科技大学 | 一种快稳简的圆柱度误差评定方法 |
| CN111879273A (zh) * | 2020-08-03 | 2020-11-03 | 苏州莱特希普液压科技有限公司 | 一种基于三坐标的球面测量评价技术方法 |
| CN114719800B (zh) * | 2022-03-11 | 2024-01-26 | 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所 | 一种小球冠中心点和曲率半径参数的精确评定方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001044753A1 (en) * | 1999-12-14 | 2001-06-21 | Lidköping Machine Tools AB | A method and an apparatus for measuring roundness errors |
| CN101957191A (zh) * | 2009-10-29 | 2011-01-26 | 华侨大学 | 一种基于自适应迭代邻域搜索的圆度和球度误差的评定方法 |
| CN103278126A (zh) * | 2013-06-11 | 2013-09-04 | 陈磊磊 | 一种基于最小区域的零件球度误差评定方法 |
-
2014
- 2014-12-12 CN CN201410764937.6A patent/CN104482911B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001044753A1 (en) * | 1999-12-14 | 2001-06-21 | Lidköping Machine Tools AB | A method and an apparatus for measuring roundness errors |
| CN101957191A (zh) * | 2009-10-29 | 2011-01-26 | 华侨大学 | 一种基于自适应迭代邻域搜索的圆度和球度误差的评定方法 |
| CN103278126A (zh) * | 2013-06-11 | 2013-09-04 | 陈磊磊 | 一种基于最小区域的零件球度误差评定方法 |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| 《Analysis of minimum zone sphericity error using minimum potential energy theory》;Kuang-Chao Fana,Ji-Chun Lee;《Precision Engineering》;19990430;第23卷(第2期);第65-72页 * |
| 《Evaluation of spherical form errors-Computation of sphericity by means of minimu zone method and some examinations with using simulated data》;Tohru Kanada;《Butterworth heinemann》;19951231;第17卷(第4期);第281-289页 * |
| 《基于变步长迭代收敛的区域寻优数学建模》;马兰 等;《科技通报》;20140630;第30卷(第6期);第16-18页 * |
| 《基于相对运动理论的球度误差矩阵寻优算法》;徐永祥 等;《中国测试》;20130530;第39卷(第3期);第17-19、23页 * |
| 《球度误差的网格搜索算法》;雷贤卿 等;《农业机械学报》;20120525;第43卷(第5期);第222-225页 * |
| 宋红卫.《基于基准匹配的球度、圆柱度误差评定算法研究》.《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑 》.2013,(第4期),第B022-539页. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104482911A (zh) | 2015-04-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104482911B (zh) | 基于误差球的球度误差评定方法 | |
| CN101672637B (zh) | 一种复杂曲面的数字化检测方法 | |
| CN102779345B (zh) | 一种基于重心欧氏距离的点云精确配准方法 | |
| CN104684081B (zh) | 基于距离聚类遴选锚节点的无线传感器网络节点定位算法 | |
| CN104458124B (zh) | 一种质心测量方法 | |
| CN105446269B (zh) | 基于遗传算法的轮廓曲线数控代码生成方法及其数控机床 | |
| CN107657277B (zh) | 一种基于大数据的人体异常行为检测与判定方法及系统 | |
| CN107703480A (zh) | 基于机器学习的混合核函数室内定位方法 | |
| CN108682043A (zh) | 一种基于参数映射的复杂曲面测量规划方法 | |
| CN103308021B (zh) | 一种测量工件圆度误差的方法 | |
| CN109948002A (zh) | 基于平衡kd树的非结构网格最近壁面距离求解方法 | |
| CN103278126A (zh) | 一种基于最小区域的零件球度误差评定方法 | |
| CN106547964B (zh) | 一种用于异构网格界面数据映射方法 | |
| CN111415379A (zh) | 一种基于布谷鸟优化的三维点云数据配准方法 | |
| CN104089599B (zh) | 用于接触式测头测量中提取二维轮廓的准形态学滤波方法 | |
| CN108460462A (zh) | 一种基于区间参数优化的区间神经网络学习方法 | |
| CN106815577A (zh) | 一种海洋中尺度涡的识别方法和装置 | |
| Luo et al. | A method for axis straightness error evaluation based on improved artificial bee colony algorithm | |
| CN111551897B (zh) | 传感器位置误差下基于加权多维标度和多项式求根的tdoa定位方法 | |
| CN107330550A (zh) | 基于二次退火教与学算法的空间圆柱度评定方法 | |
| CN108038333A (zh) | 一种大型盘铣刀平面铣削的柔性加工表面误差的预测方法 | |
| CN110310322A (zh) | 一种10微米级高精度器件装配表面检测方法 | |
| CN109099877A (zh) | 基于天牛须搜索算法的空间圆柱度误差评定方法 | |
| CN106249198A (zh) | 基于多点rfid结合超声波的室内机器人定位方法 | |
| CN103292654A (zh) | 一种计算圆柱体零件作用尺寸的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20170811 |