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改进差分进化算法在大型工件平面度评定中的应用
被引量:
11
1
作者
厉玉康
王玉琳
黄海鸿
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期2659-2667,共9页
生产线上检测大型复杂工件平面度误差时,存在检测面积较大、数据量较多的问题,为了提高检测效率及精度,采用优化算法提高其平面度误差评定速度。提出将差分进化(DE)算法应用在其平面度误差的评定中,并提出将粒子群(PSO)算法的优化方法...
生产线上检测大型复杂工件平面度误差时,存在检测面积较大、数据量较多的问题,为了提高检测效率及精度,采用优化算法提高其平面度误差评定速度。提出将差分进化(DE)算法应用在其平面度误差的评定中,并提出将粒子群(PSO)算法的优化方法融入差分进化算法的框架,改进变异操作以提高标准DE算法的收敛速度。介绍了大型工件平面度误差评定采用最小区域法的数学模型,阐述了改进的DE算法的原理和实现步骤,最后以叉车外壁板为例,通过对外壁板平面度误差的评定以验证算法的收敛速度与精度。结果表明,改进的DE算法在大型工件平面度误差评定中收敛结果稳定,误差接近于0;精度较遗传算法提高36.83%;收敛速度较遗传算法提高58.33%,较标准的DE算法提高28.57%。可以很好地应用在大型工件平面度误差检测中,提高检测效率。
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关键词
大型复杂工件
平面度误差
改进差分进化算法
误差评定
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职称材料
题名
改进差分进化算法在大型工件平面度评定中的应用
被引量:
11
1
作者
厉玉康
王玉琳
黄海鸿
机构
机械工业绿色设计与制造重点实验室
合肥工业大学机械工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期2659-2667,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.51675155,No.51635010,No.51722502)
文摘
生产线上检测大型复杂工件平面度误差时,存在检测面积较大、数据量较多的问题,为了提高检测效率及精度,采用优化算法提高其平面度误差评定速度。提出将差分进化(DE)算法应用在其平面度误差的评定中,并提出将粒子群(PSO)算法的优化方法融入差分进化算法的框架,改进变异操作以提高标准DE算法的收敛速度。介绍了大型工件平面度误差评定采用最小区域法的数学模型,阐述了改进的DE算法的原理和实现步骤,最后以叉车外壁板为例,通过对外壁板平面度误差的评定以验证算法的收敛速度与精度。结果表明,改进的DE算法在大型工件平面度误差评定中收敛结果稳定,误差接近于0;精度较遗传算法提高36.83%;收敛速度较遗传算法提高58.33%,较标准的DE算法提高28.57%。可以很好地应用在大型工件平面度误差检测中,提高检测效率。
关键词
大型复杂工件
平面度误差
改进差分进化算法
误差评定
Keywords
large and complex work-piece
flatness error
improving Differential Evolution(DE)algorithm
error evaluation
分类号
TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进差分进化算法在大型工件平面度评定中的应用
厉玉康
王玉琳
黄海鸿
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
11
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