基于改进蝙蝠算法的最小区域法圆度误差评定

圆度是轴类机械产品几何精度评价的核心指标之一,其直接影响到产品的性能和寿命,准确、快速、规范的进行零件圆度误差评定一直是计量领域研究的热点。因此,提出了一种基于改进蝙蝠算法的最小区域法圆度误差评定方法,该方法利用蝙蝠算法的种群寻优能力,结合最小区域法对圆度误差模型中的目标圆心进行快速寻优,进而计算求解出圆度误差值。改进的蝙蝠算法通过增加混沌惯性权重、自适应参数等方法来有效避免算法在圆度误差评定中陷入局部最优,并改善评定准确性和稳定性。通过对实测数据进行实验验证和分析对比,结果表明提出的方法在圆度误差评定中寻优速度明显优于遗传算法,评定精度和稳定性较最小二乘法有较大提升,验证了该方法在最小区域法圆度误差评定应用中的可行性。