大尺寸平面度作为大型设备最基本的几何要素,在装备加工过程中被频繁评定,同时它是其他几何要素的基准。平面度评定失准将会导致整个产品几何量的测量失准,从而严重影响设备的功能和寿命,甚至造成设备报废。因此,大尺寸平面度的评定具有重要的研究价值。论文以“大尺寸平面度的智能评定”为题,系统地研究了遗传算法计算平面度的数学模型和在实际测量中的应用,这对促进大尺寸计量的发展具有重要学术价值与实际意义。论文对平面度的逼近方法、最小区域搜索和凸壳理论的国内外研究现状进行分析,确定了本文的研究将利用一种智能算法——遗传算法计算大尺寸平面度误差,建立智能算法评定大尺寸平面度的数学模型,期望能够提高计算精度和降低计算时间,以进一步提高行为误差评定系统的适用性。主要工作包括:㈠针对ISO国际标准对平面度的定义,推导出平面度的数学计算模型。根据遗传算法原理和平面度最小区域法,构造个体的变量及约束条件,设计适应度函数和交叉变异方法。㈡根据新一代GPS不确定度理论,设计平面度智能评定的不确定度分析方法。分析了智能评定的不确定度源为测量点数、测量分布方式、遗传算法的交叉变异概率和迭代次数。另外,采用残余误差校核法判断系统误差、格罗布斯法判断粗大误差、t分布法求极限误差。㈢在MATLAB开发环境下,编写大尺寸平面度计算程序,同时设计了可视化平面度评定平台,能够手动和自动加载测量点三坐标数据,并计算其平面度。同时,分析了迭代次数对计算准确度和计算时间的影响,并根据对比试验确定了算法的迭代次数。论文实验使用三坐标测量机和数字水平仪对大型平板进行测量,获取表面测量点数据,然后分别采用最小二乘法、对角线法和遗传算法计算平面度,结果表明基于遗传算法的智能评定更加准确。同时,也表明智能评定方法可以与三坐标测量和水平仪测量相结合,验证了论文在工业测量中可行性。