[发明专利]一种机械零件廓形数据预测方法在审
| 申请号： | 201910601943.2 | 申请日： | 2019-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN110309604A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 张鑫;邹德旋;喻秋 | 申请（专利权）人： | 江苏师范大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/00 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 冯艳芬 |
| 地址： | 221116 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机械零件廓形数据预测方法，包括：(1)在待预测零件的零件面建立坐标系，获取若干轮廓测量点的横坐标点和纵坐标；(2)以横坐标为自变量、纵坐标为因变量，建立幂次模型；(3)将建立的幂次模型编码为拟合模型，将步骤(1)得到的数据带入，并使用自适应随机简化粒子群优化算法对拟合模型进行求解，得到令拟合数据与实际数据最接近的幂次模型；(4)根据拟合得到的幂次模型计算得到待预测零件的廓形数据。本发明可以预测零件廓形数据，且准确率高、稳定性好。 | ||
| 搜索关键词： | 廓形 机械零件 拟合模型 数据预测 拟合 预测 自变量 粒子群优化算法 轮廓测量 模型编码 模型计算 实际数据 零件面 因变量 自适应 求解 准确率 | ||
【主权项】：
1.一种机械零件廓形数据预测方法，其特征在于该方法包括：(1)在待预测零件的零件面建立坐标系，获取若干轮廓测量点的横坐标点和纵坐标；(2)以横坐标为自变量、纵坐标为因变量，建立幂次模型；(3)将建立的幂次模型编码为拟合模型，将步骤(1)得到的数据带入，并使用自适应随机简化粒子群优化算法对拟合模型进行求解，得到令拟合数据与实际数据最接近的幂次模型；(4)根据拟合得到的幂次模型计算得到待预测零件的廓形数据。
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