基于天牛须改进粒子群算法的平面度误差评定研究.pdf

【摘要】中提到的研究主要关注平面度误差的评定问题，采用了基于天牛须改进的粒子群优化算法（BAS-PSO）。平面度误差评定是机械制造领域中的一个重要课题，对于保证工件质量和提高生产效率具有关键作用。研究首先建立了基于最小区域的平面度误差数学模型，将该问题转化为非线性优化问题。 粒子群优化算法（PSO）是一种全局优化方法，受到鸟群飞行行为启发，能够搜索多模态函数的全局最优解。然而，标准PSO在处理复杂问题时可能会出现早熟收敛或陷入局部最优。为了解决这些问题，研究引入了天牛须算法（BAS），这是一种局部搜索能力较强的优化算法，模拟了天牛寻找食物的过程。BAS的加入能有效增强PSO的局部探索能力，提高全局搜索和局部搜索的并行计算效率，避免算法过早收敛，从而提高平面度误差评定的精度和效率。 为了验证BAS-PSO的有效性，研究通过Rosenbrock和Schaffer测试函数进行了对比实验。实验结果表明，BAS-PSO相对于原始的BAS和PSO算法，以及最小二乘法（LSM）和遗传算法（GA），在寻找最优解方面表现出更好的性能。在实际的平面度误差实例测量中，应用BAS-PSO得到的公差值为0.00615mm，比LSM、GA、BAS和PSO分别减少了0.0023mm、0.00127mm、0.00058mm和0.00037mm，这证明了BAS-PSO算法的可行性和优越性。 关键词涵盖了计量学、平面度误差、天牛须搜索、粒子群优化算法以及误差评定。研究工作对于提升平面度误差的评估精度，优化制造过程控制，以及促进智能优化算法在精密测量领域的应用具有重要意义。 总结来看，这篇研究提出了一种结合天牛须算法的改进粒子群优化方法，用于平面度误差的精确评定。这种方法通过增强局部搜索能力，提高了算法在解决非线性优化问题时的性能，特别是在处理平面度误差这类复杂问题上，其优势明显。实验证明，BAS-PSO算法不仅提高了精度，还提升了计算效率，是现有技术的一种有效补充。