基于粒子群算法的工件三维膨胀变形下转站参数优化

作者：刘华森; 陈恳^*; 王国磊

来源：清华大学学报, 2021, 61(09): 979-985.

DOI：10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.25.045

• 三维热膨胀
• 跟踪仪转站
• 参数优化
• 粒子群优化算法(PSO)

大型航空产品工件受温度变化而膨胀变形等影响,这会对产品的精确数字化测量以及部件对接的精度产生重要影响。该文提出一种工件三维膨胀变形的激光跟踪仪转站参数优化方法,根据工件的三维数模,通过ANSYS有限元热分析计算工件初步热膨胀变形的中心点;建立考虑工件三维热膨胀变形的转站目标优化函数,对种群个体进行随机初始化赋值,并计算个体的适应值;采用粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)对种群个体进行迭代优化,直到计算得到最优的跟踪仪转站参数。该方法充分考虑了大型工件受温度变化引起的工件三维热变形因素,提高了跟踪仪转站测量的精度。

• 单位
  清华大学; 摩擦学国家重点实验室