従来の知能最適化アルゴリズムは、平面度誤差の評価において計算精度の不足や収束速度の遅さという問題が存在する。これらを解決するために、高精度かつ高効率な平面度誤差評価方法を提案する。主に順次二次計画法（Sequential Quadratic Programming、SQP）アルゴリズムを用い、副次的に粒子群最適化（Particle Swarm Optimization、PSO）アルゴリズムを組み合わせたハイブリッドアルゴリズム（PSO-SQP）を設計し、自社開発の口径1200mm非接触式平面度検出装置の評価アルゴリズムの厳しい要件を満たす。PSOアルゴリズムのグローバル探索能力を利用して初期の粗探索を行い、グローバル最適解に近い解をSQPアルゴリズムの良好な初期点として迅速に得る。精密探索段階では、従来の固定歩幅を適応型歩幅戦略に置き換え、局所探索において高速かつ安定した収束を実現した。実験結果は、PSO-SQP混合アルゴリズムが初期点の偏差、サンプリング規模および測定ノイズに対して良好な安定性を持ち、高精度三次元測定機と比較して評価結果の差が7nm未満であることを示した。実際の工学応用では、直径280mmの平面鏡を評価し、平面度評価結果は鏡面の形状精度指標と一致し、その実用性を検証した。PSO-SQP混合アルゴリズムは、計算精度が高く、収束速度が速く、安定性に優れており、特に超高精度かつ大規模データの平面度検出に適している。

精密測定;平面度誤差;順次二次計画法;粒子群最適化;非接触式平面度検出装置