自由曲面检测采样策略与形状误差评定方法研究

近年来自由曲面在汽车、航空等行业应用愈加广泛，对其提出了更高精度测量和评定要求。本项目从智能计算算法复杂性入手，深入研究智能计算优化效率的定量评价方法及种群规模、种群拓扑结构等对算法优化性能的影响；针对使用坐标测量机对形状误差检测和评定的关键问题，提出能够同时计算简单几何形体多种形状误差最小区域解的统一评定算法；研究采用Hammersley序列采样与分层采样相结合提取自由曲面要素，探索基于图形特征的智能计算新方法实现采样策略优化；研究采用β样条与四次EB 样条表示自由曲面及其最小区域解数学模型的建立方法；针对自由曲面形状误差评定特点，借鉴鸟群捕食、生物进化等机理并利用混沌搜索的随机性、遍历性，提出新的混合智能计算方法，实现自由曲面快速、精密检测。本项目的研究不仅能够提高自由曲面的检测精度和速度，而且能为新型高精度测量设备的开发提供重要的理论和方法依据，具有重要的理论意义和应用价值。

近年来随着航空航天、汽车、模具等工业的飞速发展，对产品性能、外形等方面的要求越来越高，使得复杂曲线、自由曲面零件在现代工业中得到了越来越广泛的应用。能否对复杂轮廓曲线、自由曲面零件进行高效率、高精度的检测和误差计算，将直接关系到产品的质量和使用寿命。在国家自然科学基金（No.51075198）的资助下，课题组从简单几何形体直线度、圆度、平面度、圆柱度和自由曲线、曲面轮廓度形状误差最小区域解计算方法、自由曲面造型设计、加工、检测及新一代几何产品技术规范下形状误差测量不确定度评定等多个方面进行了深入的理论分析和实验研究，取得了如下重要研究成果：提出了能够计算简单几何形体多种形状误差最小区域解的统一算法；为了对自由曲线进行高精度轮廓度误差计算，提出将改进遗传算法与拟随机序列结合评定自由曲线轮廓度误差；针对基于CAD模型引导测量的自由曲面，提出将粒子群优化算法与拟随机序列结合实现自由曲面定位及轮廓度误差计算；为了提高自由曲面的检测精度和检测效率，提出了基于坐标测量机采用随机Hamersley序列采样、设置中等采样点数的自由曲面检测采样策略及基于拟粒子群优化和曲面细分的自由曲面轮廓度误差精密评定方法；考虑到空间自由曲面的精密几何实体造型是自由曲面零件加工的必要前提，随着制造业技术和装备的不断进步，对自由曲面零件产品的精度、效率、质量等要求愈来愈高，研究了空间自由曲面重建、造型设计及数控加工方法，提出了圆环面刀五坐标铣削加工复杂曲面干涉避免方法;研究了基于新一代几何产品技术规范的形状误差测量不确定度评定方法，为工件在规范和认证过程中不确定度的传递计算提供行之有效的方法。本项目的研究可以在不改变硬件设备的前提下，提高简单几何形体和自由曲面检测精度和效率，为新型高精度测量设备的研发提供重要的理论和方法依据，其研究成果不仅具有重要的理论意义，而且具有很大的应用价值。