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GA遗传算法在圆柱度评价中的应用
文献摘要：
为提升圆柱度误差的计算精度,使评价结果更加理想,提出在圆柱度误差评价中应用GA遗传算法.实验中使用3组原始采样点数据,以最小区域法为例,由目标函数的寻优变量组成遗传算法的染色体,将最小区域法的目标函数作为遗传算法中的适应度函数,采用实数编码的方式,对获取的3组原始采样点数据进行寻优求解.实验结果表明,相比于3组数据的原求解结果,加入遗传算法后,数据1的精度提高了 1.796％,数据2的精度提高了 7.691％,数据3的精度提高了 34.487％,证明GA遗传算法在圆柱度评价中能够提升圆柱度误差的计算精度,并且能够更精确地在空间中搜索到最优参数.
文献关键词：
圆柱度误差;最小区域法;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
黄绍服;裴袁鑫
作者机构：
安徽理工大学机械工程学院,安徽 淮南 232001;南京航空航天大学江苏省精密与微细制造技术重点实验室,江苏南京 210000;安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院,安徽 芜湖 241003
文献出处：
引用格式：
[1]黄绍服;裴袁鑫-.GA遗传算法在圆柱度评价中的应用)[J].安徽理工大学学报（自然科学版）,2022(06):18-22
A类：
B类：
GA,圆柱度误差,计算精度,采样点数,最小区域法,变量组,适应度函数,实数编码,解结,最优参数
AB值：
0.164444
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