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题名GA遗传算法在圆柱度评价中的应用
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作者
黄绍服
裴袁鑫
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机构
安徽理工大学机械工程学院
南京航空航天大学江苏省精密与微细制造技术重点实验室
安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院
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出处
《安徽理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2022年第6期18-22,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52275228)
江苏省精密与微细制造技术重点实验室开放基金项目资助
安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院研发专项基金资助项目(ALW2021YF06)。
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文摘
为提升圆柱度误差的计算精度,使评价结果更加理想,提出在圆柱度误差评价中应用GA遗传算法。实验中使用3组原始采样点数据,以最小区域法为例,由目标函数的寻优变量组成遗传算法的染色体,将最小区域法的目标函数作为遗传算法中的适应度函数,采用实数编码的方式,对获取的3组原始采样点数据进行寻优求解。实验结果表明,相比于3组数据的原求解结果,加入遗传算法后,数据1的精度提高了1.796%,数据2的精度提高了7.691%,数据3的精度提高了34.487%,证明GA遗传算法在圆柱度评价中能够提升圆柱度误差的计算精度,并且能够更精确地在空间中搜索到最优参数。
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关键词
圆柱度误差
最小区域法
遗传算法
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Keywords
cylindricity error
minimum zone
genetic algorithm
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分类号
TG893
[金属学及工艺—公差测量技术]
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题名大深径比深小孔圆柱度误差评价
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作者
裴袁鑫
黄绍服
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机构
安徽理工大学机械工程学院
南京航空航天大学
安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院
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出处
《安徽工业大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第2期151-157,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(52275228)
安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院研发专项基金项目(ALW2021YF06)。
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文摘
针对直径在1 mm以下、深径比超过10∶1的深小孔检测及评价困难的问题,提出使用超声波设备对大深径比的深小孔进行检测的方法。利用电火花穿孔机在实验工件上加工出直径1 mm、深度为100 mm的通孔,借助搭建的超声波检测平台将深小孔视作工件的内部缺陷,在工件表面对加工的深小孔工件进行检测;将超声波设备检测获取的声程时间数据通过坐标化处理,转化为深小孔的坐标数据,在MATLAB软件中利用遗传算法优化的最大内接圆柱法、最小外接圆柱法、最小二乘法和最小区域法等4种圆柱度误差评价模型,对深小孔的坐标数据进行误差分析。结果表明:采用提出的检测方法可成功检测大深径比深小孔;采用遗传算法优化的4种圆柱度误差评价模型均可求解出对应的圆柱度误差,且符合最小区域法误差最小的准则。
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关键词
大深径比深小孔
圆柱度误差
超声检测
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Keywords
large depth-to-diameter ratio deep small hole
cylindricity error
ultrasonic inspection
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分类号
TG839
[金属学及工艺—公差测量技术]
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