随着新一代GPS的实施,机械产品几何误差检测得到了极大的规范和简便.新一代GPS下对几何误差的检测过程主要包括两个方面操作算子的构建和数学模型的建立.针对平行度误差检验,基于新一代GPS的数字化理论建立了平行度操作算子,给出平行度误差的检测过程以及方法.针对评定数学模型的构建,提出了平行度误差投影迭代评定法,该方法将投影法和迭代法有机结合,优化迭代过程.该方法可以保证评定准确性的基础上有效减少了计算数据,加快评定速度.最后通过实验对提出的方法进行正确性和可行性验证.研究成果可以推广到其它几何误差量的检验中,对推动新一代GPS的应用具有积极作用.

针对磨削加工中无法实现自动补调,且传统模型无法精确预测补偿值变化趋势这一问题,提出了将灰色关联系统与支持向量机相结合的预测模型,灰色关联系统通过分析比对关联度大小筛选出影响程度大的因素,并将对应的参数作为输入。以此训练出支持向量机预测模型,通过模型预测的补调值通过主动量仪实现自动增减。实验结果为通过交叉验证优化后的预测值平均相对对误差为MRE=0.385,均方根误差为MSE=0.266,实验证明了模型的可行性与可靠性。

针对在磨削加工的过程中,测量尺寸因为断续表面的存在发生突变,可能会导致磨床停机进而影响磨加工的工件尺寸精度这一问题,提出了智能断续表面尺寸处理系统,该系统对断续表面的情况加以处理,忽略测量装置测量断续表面的数据,筛选出断续表面发生突变的尺寸,并通过支持向量机预测模型将相应数据进行替换,大幅度提高了产品加工精度和质量。首先基于支持向量机分类的方法建立断续表面尺寸智能判定模型,同时利用交叉验证对训练模型进行参数寻优,最终实现了智能断续表面处理系统在磨加工过程中的应用,验证了该系统的可行性。

圆柱度是回转体零件的最典型技术指标,如何实现圆柱度误差的快速、准确评定对回转体零件至关重要。这里基于“小偏差”假设建立了最小区域圆柱度误差评定模型,提出采用原始对偶内点法对所建立的圆柱度误差模型进行求解。为了验证该算法的有效性,使用文献中的测量数据和海克斯康坐标测量机的实测数据分别对算法进行实验,实验结果表明原始对偶内点法在评定精度、评定效率和评定结果重复性等方面均优于现行的一些算法,为实现圆柱度误差的数字化计量提供了一种稳定可靠的方法。

针对现行圆柱度测量方法的局限性和存在的问题,提出一种基于面阵传感技术的圆柱度测量新方法———多孔径重叠扫描拼接测量。该方法以数字光栅条纹投射技术为单视角测量手段,利用多孔径重叠扫描拼接技术实现各个单视角面形数据的精确融合拼接,从而获得零件的整个圆柱表面的面阵数据。文中给出圆柱度扫描拼接测量原理、拼接模型及算法,并通过对样品轴实测证明该方法的准确性和可行性。该方法具有非接触、高效、全场的特点,且能够满足新一代GPS（geometrical product specifications,产品几何技术规范）标准的采样要求,从而为圆柱度的精确评定提供可靠的数据信息。

基于对新一代产品几何技术规范（GPS）体系数字化计量理论的研究，应用GPS操作及算子技术给出了圆度误差的规范化评定过程，阐明了GPS操作及算子技术与圆度误差评定的内在联系。通过实例证明了基于GPS操作及算子技术能够实现高效、规范地圆度误差精确评定。该技术也可以有效地应用于其它几何特征误差量的评定中。

提出一种圆度误差评定的实用算法,利用线性规划单纯形法,按最小条件求得圆度误差.计算结果表明所建立的数学模型具有编程简单和运行速度快的特点,此外该评定方法具有很强的通用性,对于其它形状误差的求解亦有参考价值.

对圆柱度误差评定理论及应用进行了研究,建立了圆柱度误差评定的规划模型,探讨了误差评定的最小条件判据,提出直接求解规划模型的修正单纯形法,并给出了求解的步骤.最后对实际测量数据进行了误差评定,结果证明,该方法有较高的精度和速度.另外,此评定方法具有很强的通用性,对于其它形状误差的求解提供参考.

为了对轴类零件形状误差评定理论及应用进行研究，在分析轴类零件的圆度、圆柱度误差评定几何模型的基础上，建立了包容拟合评定的规划数学模型，并针对模型的特点，探讨了使用线形规划的单纯形优化算法进行规划模型的求解，从而获得精确的形状误差评定结果。最后，对所给的轴类零件圆柱度评定实例进行了实测及评定。研究结果证明，所建立规划评定模型是正确的，评定优化算法是可靠的，该研究为轴类零件形状误差的优化评定提供了一种有效的方法。

磨削加工是高精密零件的重要加工环节,且影响磨削工件尺寸精度的因素复杂。针对传统预测模型无法准确预测其趋势变化或预测效果较差,且预测精度不高这一问题,通过对磨加工过程进行分析,对尺寸预测技术的适用性进行研究,提出将小波变换与时间序列分析相结合的预测模型。通过实验验证小波时间序列模型预测平均误差不超过1μm,平均绝对误差MAE=0.105,均方根误差RMSE=0.185,平均绝对百分比误差MAPE=0.159,证明了基于小波时间序列模型的磨加工尺寸预测技术的精确性与可行性。