摘 要:為研究采樣點數(shù)對圓度誤差檢測精度的影響,采用均勻的測點分布方法,在接觸式國產(chǎn)三坐標(biāo)(VKM-3020)采集不同點數(shù)的圓度數(shù)據(jù),運(yùn)用最小區(qū)域的圓度誤差評定方法計算圓度誤差值.然后,初定該圓的圓度誤差模型的類型,統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)結(jié)果,得出較優(yōu)的采樣點數(shù),采用Minitab軟件來檢驗初定模型.通過研究不同采樣點數(shù)對同一圓度的精度影響,得出較優(yōu)的采樣點數(shù),提高測量效率和精度.
關(guān)鍵詞:三坐標(biāo);圓度誤差;最小區(qū)域;采樣點數(shù)
0 引言
圓度是幾何量測量中形狀誤差的主要參數(shù)之一,也是評定機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量的一項重要的指標(biāo).由于圓的工件表面存在確定的隨機(jī)波動,相對于尺寸的測量,需要提取多少測量要素才能準(zhǔn)確地反映其特征大小是關(guān)鍵因素.因此,影響圓度誤差檢測精度的主要原因是選取采樣點數(shù)及其分布.
目前,許多專家學(xué)者主要研究智能優(yōu)化算法提高后期圓度誤差評定的效率及精度,但對前期數(shù)據(jù)采集方法和采樣點數(shù)研究較少,如岳武陵等[1]提出一種最小區(qū)域圓法評定圓度誤差的仿增量算法,用實際零件驗證該算法的準(zhǔn)確性;姜傳文等[2]提出一種以最小外接圓法評定圓度誤差的新算法,描述其詳細(xì)步驟并說明了它的收斂性,通過實驗驗證了算法的準(zhǔn)確性;林志熙等[3]研究了圓度誤差采樣點數(shù)量與測量極限誤差之間的數(shù)學(xué)模型,求得具有最少采樣點的測量方法;鄭育軍等[4]研究了在三坐標(biāo)上對不同對象的圓進(jìn)行不同點數(shù)的均勻分布采樣,采用最小二乘法評定圓度,對結(jié)果進(jìn)行了分析;文學(xué)等[5]提出了基于粒子群及遺傳混合算法,結(jié)合測量模型及圓度提取技術(shù),分析布置角度對圓度提取精度的影響,結(jié)果表明精度較高.針對圓度誤差精度的問題,本文應(yīng)用了最小區(qū)域法的圓度誤差評定方法,研究不同采樣點數(shù)對圓度精度的影響,提高圓度誤差的測量精度與效率.
1 采樣點數(shù)的確定
傳統(tǒng)的圓度測量主要依靠人工經(jīng)驗,效率較低和精度差.當(dāng)采樣點數(shù)較少時,圓度誤差效率有所提高,但圓度誤差評定的結(jié)果波動范圍較大,極不穩(wěn)定;若要同時保證圓度誤差評定結(jié)果的精度和穩(wěn)定性,需要采集更多點數(shù),必然會導(dǎo)致檢測效率的大大降低[6].因此,為了同時提高圓度誤差的檢測精度和檢測效率,需要對采樣點數(shù)進(jìn)行研究.
本文主要研究采樣點數(shù)對圓度精度的影響,運(yùn)用最小區(qū)域的圓度誤差評定方法計算圓度誤差值,采用統(tǒng)計分析的方法確定較優(yōu)的采樣點數(shù).為了增加較優(yōu)采樣點數(shù)的準(zhǔn)確性,初定采樣點數(shù)為10,步長為2,具體方法見流程圖1.
2 圓度誤差模型的建立
最小區(qū)域法是評定圓度誤差最基本的方法,同時也是評定圓度誤差值最小的方法.由于它能夠最大限度地使產(chǎn)品通過較高的合格率,因此,在生產(chǎn)實踐中得到了廣泛的應(yīng)用[7].最小區(qū)域法是指包容被測點兩圓心的最小距離,其圓度誤差評定的原理如圖2所示.
首先,對圓度數(shù)據(jù)均勻采集[n]個點[Pi(xi,yi), (i=1, 2, …, n],[n]為偶數(shù)),用采集的初始點確定圓心[(x0, y0)]和半徑[R0],構(gòu)造圓的方程為:
[(xi-x0)2+(yi-y0)2=R2] (1)
則由最小二乘法擬合圓的圓心和半徑為:
[x0=i=1nxiny0=i=1nyin ;i=1, 2, …, n] (2)
[R0=1ni=1n(xi-x0)2+(yi-y0)2] (3)
以初始圓心[(x0,y0)]和初始半徑[R0]為基礎(chǔ),對圓度進(jìn)行均勻采集,設(shè)實測點為[Pj(xj,yj)(j=1, 2, …, m;m>n],[m]為偶數(shù)),實際測量點坐標(biāo)則為:
[xj=x0+R0cos(360πm×j×3.14)yj=y0+R0sin(360πm×j×3.14) ] (4)
圓度誤差數(shù)學(xué)模型為:
[R0=(xj-x0)2+(yj-y0)2(j=1, 2, …, m)] (5)
其中,圓度誤差為:
[εj=R0-R0]
則最小區(qū)域法進(jìn)行圓度誤差評定的模型為:
[δi=min(Rmax-Rmin)] (7)
3 初定圓度誤差模型的類型
常見的模型類型有正態(tài)分布、指數(shù)分布、均勻分布等.一般判定數(shù)據(jù)模型是觀察離散點的分布情況,然后擬合曲線逼近離散點.在此次圓度誤差檢測實驗中,分別以圓度誤差值為橫坐標(biāo),采樣點數(shù)的概率為縱坐標(biāo),繪制的50采樣點、150采樣點、200采樣點、300采樣點的圓度誤差直方圖如圖3所示.
從圖3(a)—圖3(d)可以看出,當(dāng)采樣點數(shù)較少時,正態(tài)分布特征分布不顯著,采樣點數(shù)在150及以上時基本趨于正態(tài)分布.
4 正態(tài)性檢驗
正態(tài)分布:連續(xù)型隨機(jī)變量呈現(xiàn)單峰、對稱或者兩側(cè)均勻變動的鐘形分布.
概率密度函數(shù):
[f(x)=1σ2πe-(x-μ)22σ2,x∈(-∞,+∞)] (8)
其中,[μ]和[σ]為參數(shù),且[μ∈(-∞,+∞)],[σ>0],則稱X服從參數(shù)為[μ]和[σ]的正態(tài)分布,記為[X~N(μ , σ2)].
正態(tài)分布是自然界中一種最為常見的也是最重要的分布[8].目前,正態(tài)性檢驗主要有計算綜合統(tǒng)計量(W檢驗、D檢驗)、擬合優(yōu)度檢驗([χ2]檢驗、對數(shù)似然比檢驗)和圖示法(分位數(shù)圖、百分位數(shù))3大類方法[9].
[χ2]擬合優(yōu)度檢驗盡管能夠檢驗正態(tài)分布,但是檢驗的效果很差;而W檢驗和D檢驗相對而言效果比較理想,但是計算量龐大,效率較低;而圖示法比上述兩類方法相比計算量小,直觀性好,因此選用分位數(shù)圖(P-P圖)來檢驗正態(tài)性[10-11].
5 實驗驗證
為了研究不同采樣點數(shù)對圓度誤差精度的影響,本文采用一實例零件(理論直徑為84.9 mm)進(jìn)行實驗驗證.零件的測量實驗在國產(chǎn)三坐標(biāo)測量機(jī)VKM-3020(Vision 3D測量軟件)下進(jìn)行的,配備接觸觸發(fā)式測頭,測頭直徑為3.0 mm.實驗內(nèi)容主要包括:相同測球直徑下,對同一圓采用不同的采樣點數(shù)進(jìn)行測量,檢測過程如圖4所示.
圖5為不同采樣點數(shù)圓度誤差統(tǒng)計曲線圖.由圖5(a)—圖5(d)得知,當(dāng)采樣點數(shù)為10~50組時,圓度誤差值雖有極小值,但波動范圍較大,極其不穩(wěn)定;當(dāng)采樣點數(shù)為50~150組時,圓度誤差值在110點及以上位置時幾乎很穩(wěn)定,呈現(xiàn)規(guī)律性的變化;當(dāng)采樣點數(shù)逐漸增加至150~200組時,圓度誤差值幾乎沒有變化;當(dāng)采樣點數(shù)增加至 200~300組時,圓度誤差值已經(jīng)相當(dāng)穩(wěn)定,呈現(xiàn)規(guī)律性的波動.考慮到檢測效率與精度的問題,可以得出此圓形特征的較優(yōu)采樣點數(shù)為110,圓的直徑區(qū)間波動范圍是:最小直徑84.718 mm,最大直徑84.763 mm.
為了驗證所得出的較優(yōu)采樣結(jié)果,驗證其正態(tài)性分布,把圖5(b)的圓度誤差評定統(tǒng)計數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Minitab軟件(正態(tài)性檢驗)中,正態(tài)性檢驗結(jié)果如圖6所示,結(jié)果表明,[P>0.05]圓度誤差評定統(tǒng)計值符合正態(tài)分布.
6 結(jié)論
采用三坐標(biāo)均布采集圓度誤差數(shù)據(jù)點,建立最小區(qū)域法的圓度誤差評定模型,通過正態(tài)性模型的點數(shù)優(yōu)化方法確定圓形特征的較優(yōu)的采樣點數(shù)為110,提高了檢測效率,對圓度誤差采樣飽和研究方面具有指導(dǎo)意義.
參考文獻(xiàn)
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[3] 林志熙,黃富貴,周景亮.具有最少采樣點的圓度誤差測量研究[J]. 福建工程學(xué)院學(xué)報,2006,4(4):455-458.
[4] 鄭育軍,黃富貴. 基于三坐標(biāo)測量圓度誤差測量點數(shù)的研究[J]. 工具技術(shù),2007,41(1):105-107.
[5] 文學(xué),譚建平,劉溯奇,等. 大直徑回轉(zhuǎn)件圓度檢測的測點優(yōu)化技術(shù)研究[J]. 兵工學(xué)報,2018,39(6):1205-1214.
[6] 趙前程,鄧善熙,丁興號. 圓度測量中測量點數(shù)的確定[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報,2004,35(1):136-140.
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