圆柱度误差的网格搜索算法

提出了一种评定圆柱度误差的新算法——网格搜索算法。该算法不采用最优化及线性化方法,只需重复调用点至直线的距离公式和简单的的判断就可以得到符合定义的4种评定方法的圆柱度误差值。详细论述了该算法求解圆柱度误差的原理和步骤。仿真结果表明,网格搜索算法可以有效、正确地评定圆柱度误差。

具有二重机制的生物地理优化算法及圆柱度误差评定研究

生物地理学优化算法(Biogeography-base optimization,BBO)是一种新型的智能算法,因其参数少、易于实现等优点而受到学界的广泛关注和研究,并显示出了广阔的应用前景。为了提高算法的优化性能,对BBO算法提出一种改进。改进的算法在将差分优化算法(Differential evolution,DE)中的局部搜索策略同BBO算法中的迁移策略相结合的基础上,针对迁移算子和变异算子分别做出改进,并通过基准函数的测试证明了改进后的算法在迭代过程中种群进化、寻优能力以及算法的收敛性能得到进一步提升。尝试将改进了的生物地理学优化算法应用于圆柱度误差评定。依据国家标准,结合最小区域法,以圆柱度误差数学模型为目标函数,该算法实现了误差评定优化求解。通过该寻优结果与其他方法的评定结果的比较,验证了该种算法的可行性和正确性及其优越性。

基于网格搜索法的圆柱度误差评定

采用网格搜索法,建立了圆柱度误差评定的数学模型。对算法的循环终止条件进行了优化设计,以前后两次搜索的最小极差之间的差值作为终止条件,保证算法收敛的可靠性。与传统的网格搜索算法相比,更加合理,圆柱度误差的评定准确度更易通过参数进行控制。