原位检测系统中触发式测头半径误差分析与建模

文章通过分析原位检测系统测量过程中触发式测头半径误差的主要组成及其影响因素,提出了一种基于遗传-神经网络的测头半径误差建模和补偿方法,阐述了其实现过程和实验测试方法。利用遗传算法优化BP神经网络建立测头半径误差补偿模型,根据实际测点的法矢信息预测建立测点法矢方向与测头半径误差的映射关系,并通过计算机实现原位检测数据的离线和在线修正。实验结果表明基于该模型的预测值和实际测头半径误差具有较好的一致性,测试样本中65%的残余误差小于1μm,最大为2.9μm,平均值为0.94μm。

接触式轴孔内径在线测量中测头系统误差分析

为提高轴孔内径在线测量精度,分析了接触式测量过程中,测头半径误差与测头预行程误差对测量结果的影响以及其补偿方法。针对测量过程中测头半径误差,通过计算被测点的法矢,可进行有效的测头半径误差补偿;提出了基于BP神经网络的预行程误差预测模型,根据标准球实际测得的预行程误差,在对所建立的神经网络训练的基础上,对触发式测头在不同法矢上的预行程误差进行预测,并将预测结果与标准球相应的实际测得的结果进行比较,比较结果验证了该预行程误差预测模型的有效性。