为实现高效精确检测渐开线齿型参数,提出了一种改进的空间矩算法并进行研究。首先利用现有空间矩理论算法,推导出此方法在提取渐开线边缘存在精度不足;接着,提出利用Newton迭代法判定准则确定像素边界,利用最小二乘法对边界轮廓点进行拟合并计算齿型参数,最后搭建影像检测系统验证结果。实验结果表明改进后的算法在齿顶圆半径、分度圆半径、齿根圆半径和孔中心位置比常规空间矩算法精度提高65.8%,满足非接触测量精度高的要求。

在轴承套圈沟道或钢球等圆轮廓的实际测量过程中,目前普遍采用最小二乘圆法对采样点进行评定,但该方法在评定时存在一定的误差,会对实测结果带来一定的影响。针对采用极坐标和直角坐标进行评定的仪器出现的不同问题,采用Newton迭代法对最小二乘圆误差进行了修正,使评定结果更加精确,更逼近真实值。

将智能优化算法与数值迭代方法有机组合,构造一种并联机构位置正解求解的通用算法--混合人工蜂群和Newton迭代(Hybrid artificial bee colony and Newton iteration,HABC-Newton)算法。将差分进化(Differential evolution,DE)算法融入人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法,形成一种能快速收敛到问题近优解的混合人工蜂群(Hybrid ABC,HABC)算法,再以该近优解为初值,应用Newton-Шамарский迭代法求出高精度位置正解。以4自由度4-SPS-CU并联机构正运动学分析为例,阐述基于HABC-Newton算法的并联机构正运动学分析方法。为了验证算法的有效性和普适性,给出4-SPS-CU、3-RRR两种耦合并联机构位置正解的数值算例。结果表明,HABC-Newton算法能以较少计算开销求得并联机构的全部高精度位置正解。还比较了HABC-Newton、ABC、DE和粒子群算法求并联机构位置正解的性能,数值实验显示,HABC-Newton算法的精度、稳...