53 / 2024-08-15 16:21:51

基于改进粒子群优化算法和模拟退火算法的自适应混合算法的舵类零件平面度误差评定及实验

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       本文研究了一种基于改进粒子群优化算法（PSO）和模拟退火算法（SA）的自适应混合算法，用于评定舵类零件的平面度误差。传统的平面度检测方法存在效率低下和测量误差较大的问题，因此，本文提出了一种创新的在线检测方法，以提高检测精度和效率。本文详细介绍了改进的粒子群优化算法和模拟退火算法，并阐述了如何将这两种算法进行自适应混合，以提高对复杂优化问题的求解能力。自适应混合算法使用拉丁超立方抽样生成初始样本，通过动态调整惯性权重和引入模拟退火的概率接受机制，有效避免了陷入局部最优，并提高了算法的全局搜索能力和鲁棒性。

       为了验证所提算法的有效性，本文进行了50次仿真实验，与三远点法（TPM）、最小二乘法（LSM）、标准粒子群优化算法（PSO）和模拟退火算法（SA）进行了比较。结果表明，所提出的自适应混合算法在确保快速计算的同时，获得了更高的精度和稳定性，显示出在舵类零件平面度误差评定中的优越性能。

       该自适应混合算法为舵类零件制造行业提供了一种高效、可靠的在线检测手段，有望在保障安全、提升质量和降低成本等多个方面发挥重要作用。