【摘要】：隨著智能制造系統(tǒng)的迅猛發(fā)展,應用元啟發(fā)模式計算方法快速、準確地求解平面度誤差值凸顯出重大現(xiàn)實意義。為進一步提高平面度誤差計算精度,研究了一種基于浮點數(shù)編碼的改進遺傳算法,在原有遺傳算法的交叉變異基礎之上,引入模擬退火思想,建立最小包容區(qū)域法的數(shù)學模型,通過計算機仿真獲得了最佳適應度收斂曲線和平均適應度收斂曲線,優(yōu)化結果表明相比傳統(tǒng)遺傳算法,平面度誤差計算精度提高了33.67%。本算法采用浮點數(shù)編碼、三段式交叉、轉輪式選擇和最優(yōu)保存策略,借助模擬退火算法的局部搜索優(yōu)勢,提升了算法的整體性能,且更便于計算機編程,可進一步推廣應用到智能測量儀器的其他高精度形位尺寸計算問題領域。
[Abstract]:With the rapid development of intelligent manufacturing system, it is of great practical significance to solve the flatness error accurately by using meta-heuristic mode calculation method. In order to further improve the accuracy of flatness error calculation, an improved genetic algorithm based on floating point coding is studied. on the basis of the cross variation of the original genetic algorithm, the simulated annealing idea is introduced to establish the mathematical model of the minimum inclusive region method. The optimal fitness convergence curve and the average fitness convergence curve are obtained by computer simulation. The optimization results show that the accuracy of flatness error calculation is 33.67% higher than that of the traditional genetic algorithm. The algorithm adopts floating-point coding, three-segment intersection, wheel selection and optimal preservation strategy. With the help of the local search advantages of simulated annealing algorithm, the overall performance of the algorithm is improved, and it is more convenient for computer programming. It can be further extended to other high precision form and position size calculation fields of intelligent measuring instruments.
【作者單位】： 成都理工大學核技術與自動化工程學院;
【基金】：機器人,國家高技術863-809專題專家組 成都理工大學機械工程創(chuàng)新團隊(No.10912-JXTD201501)
【分類號】：TG83;TP18

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本文編號：2480971