Гибридная оптимизационная оценка ошибки сверхвысокой точности плоскостности и ее применение
TAN Luyang
,
QI Tianfei
,
WU Zhiyuan
,
ZHANG Hongzhi
,
JIA Xuezhi
,
ZHANG Lei
,
DOI:
摘要
В связи с недостаточной точностью вычислений и медленной скоростью сходимости традиционных интеллектуальных оптимизационных алгоритмов при оценке ошибки плоскостности, в данной статье предлагается новый метод оценки ошибки плоскостности, сочетающий в себе высокую точность и высокую эффективность, чтобы удовлетворить строгие требования разработанного самостоятельно бесконтактного прибора для измерения плоскостности диаметром 1200 мм к алгоритмам оценки. Предложен гибридный алгоритм (PSO-SQP), основанный на алгоритме последовательного квадратичного программирования (SQP) в сочетании с алгоритмом роя частиц (PSO). Сначала используется глобальный поисковый потенциал алгоритма PSO для предварительного грубого поиска, что позволяет быстро получить решение, близкое к глобальному оптимуму, в качестве качественной начальной точки для алгоритма SQP. Затем для этапа точного поиска предложена адаптивная стратегия шага вместо традиционного фиксированного шага, что обеспечивает быструю и стабильную сходимость в локальном поиске. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный гибридный алгоритм PSO-SQP обладает хорошей устойчивостью к сдвигам начальной точки, размеру выборки и шумам измерений, а разница в результатах оценки по сравнению с высокоточной координатной измерительной машиной составляет менее 7 нм. В конечном итоге, при практическом инженерном применении для оценки плоского зеркала диаметром 280 мм результаты оценки плоскостности соответствуют показателям точности формы зеркальной поверхности, что подтверждает его практическую применимость. Предложенный гибридный алгоритм PSO-SQP эффективно объединяет глобальный поисковый потенциал PSO и точный локальный поиск SQP. Алгоритм обладает высокими вычислительными точностями, быстрой сходимостью и хорошей устойчивостью при оценке ошибки плоскостности, особенно подходит для обработки сверхвысокоточных данных и больших объемов данных плоскостности, предоставляя надежное и эффективное решение для оценки плоскостности в области прецизионного производства.