基于智能算法的复杂轮廓度误差评定

随着航空、航天、造船、汽车、能源动力装备及模具工业的飞速发展，复杂曲线、曲面的应用越来越广泛，对高效率、高精度的轮廓度误差测量要求也越来越高。但是，由于复杂轮廓度误差按最小条件进行评定，其本质是一个非线性最优化问题，数学模型非常复杂，运用传统的数据处理方法难以直接求得，所以常常采用一些近似的方法进行间接计算，并不能判定所得到的轮廓误差值是否满足最小条件，有时还会产生较大的误差。到目前为止，基于最小条件的复杂轮廓度误差的求解仍然是一个难题。而智能算法在处理这类复杂的非线性优化问题具有独到之处，因此，本项目针对复杂轮廓的特点，建立符合最小条件的复杂轮廓度误差模型，结合相关的智能算法理论，提出计算复杂轮廓度误差的智能优化算法。本项目的研究成果对于解决基于最小条件的复杂轮廓度误差求解这一世界性难题，具有重要的理论研究意义和实际应用价值。