【摘 要】
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从定位最小包容区域定义出发,建立了同轴度误差数学模型,并将同轴度误差评定转化为圆柱度和圆度误差评定。针对基本粒子群算法容易出现前期搜索早熟收敛和后期搜索停滞振荡现
【机 构】
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江苏畜牧兽医职业技术学院机电工程系,南通大学机械工程学院
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从定位最小包容区域定义出发,建立了同轴度误差数学模型,并将同轴度误差评定转化为圆柱度和圆度误差评定。针对基本粒子群算法容易出现前期搜索早熟收敛和后期搜索停滞振荡现象,通过引入异步变化的学习因子和线性递减的惯性权重系数,对其加以改进,并给出了利用改进粒子群算法进行同轴度误差评定的方法与步骤。同时通过实例实现了以VRML作为三维展示平台、以JavaApplet作为控制核心的同轴度误差的评定及其结果可视化。实例证明:将改进的粒子群算法用于同轴度误差评定,有效提高了精度与效率;可视化的评定结果为工艺分析和改进提供了依据。
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