【摘 要】
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随着科学技术的进步与工业生产水平的日渐提升,机械加工的工件平面度误差及其测量被给予更高的要求。传统平面度误差及其测量不确定度的评定方法在对工件相关数据进行计算分析时具有一定的局限性,因此对高精度、高效率的评定方法进行研究具有重要的意义。主要研究如下:1.平面度误差评定方法研究:分析了国标中四种平面度误差评定方法的评定的局限性,分析了应用广泛的智能优化算法中的两种经典方法——粒子群算法（Partic
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随着科学技术的进步与工业生产水平的日渐提升,机械加工的工件平面度误差及其测量被给予更高的要求。传统平面度误差及其测量不确定度的评定方法在对工件相关数据进行计算分析时具有一定的局限性,因此对高精度、高效率的评定方法进行研究具有重要的意义。主要研究如下:1.平面度误差评定方法研究:分析了国标中四种平面度误差评定方法的评定的局限性,分析了应用广泛的智能优化算法中的两种经典方法——粒子群算法（Particle Swarm Optimization algorithm,PSO）与遗传算法（Genetic Algorithm,GA）存在收敛速度较低并且计算结果不稳定的不足;提出了将海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm,MPA）应用于平面度误差的评定,对MPA算法的计算原理进行了推导。以文献中的平面数据对MPA算法的准确性进行了验证实验,结果表明MPA算法与文献中提出的方法评定得到的最优结果相同,并且文献中方法评定流程需要综合数值计算法与计算几何法,步骤比较繁琐,而MPA算法流程更加简洁。2.平面度误差测量不确定度评定方法研究:在平面度误差评定的基础上,针对测量不确定度指南（Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement,GUM）评定过程较为复杂;蒙特卡罗法（Monte Carlo,MC）计算成本十分高昂的问题,创新性地提出自适应稀疏混沌多项式展开法（Adaptive Sparsed Polynomial Chaos Expansion,ASPCE）的平面度误差测量不确定度评定方法:将广义混沌多项式展开法与最小角回归法相结合,基于留一法交叉验证误差实现对代理模型截断阶数P的快速选取。以不确定度数学模型为算例进行实验并对比广义混沌多项式展开法（Generalized Polynomial Chaos Expansion,g PCE）以及MC法进行验证,结果表明ASPCE法计算效率相比于g PCE法提升4.43倍,相比MC法提升15.39倍。3.验证实验:利用三坐标测量机对平面数据点进行测量,分别采用PSO算法、GA算法、改进的鲸鱼算法和MPA算法对被测平面的平面度误差进行评定,结果表明MPA算法多次计算基本保持一致,且结果更优;分别以MC法、g PCE法和ASPCE法对平面度误差测量不确定度进行评定,对比评定结果发现,ASPCE法在保证计算精度的同时有效地提高了计算效率,其相比于g PCE法计算效率提升3倍,相比MC法提升11.25倍。
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