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改进鲸鱼优化算法的空间直线度误差评定
文献摘要：
空间直线度误差评定计算问题本质上属于非线性优化问题,采用传统的数学计算方法很难对其进行求解,且求解精度不高,而智能优化算法在求解该类问题具有较大的优势.因此,本文提出将改进鲸鱼优化算法应用于空间直线度误差评定,该方法满足最小区域条件.首先建立了空间直线度评定的最小区域法数学模型,得出空间直线度目标函数;其次阐述了基本鲸鱼优化算法的原理,并针对其不足,对鲸鱼优化算法的3方面进行改进,采用拉丁超立方体抽样方法初始化种群,增强了种群多样性,将非线性收敛因子取代基本鲸鱼优化算法中的线性收敛因子,并将非线性惯性权重引入鲸鱼优化算法中.通过仿真测试,该算法在收敛速度、精度和稳定性都得到了有效提高,最后,通过两个空间直线度误差评定实例进行验证,结果表明,改进的鲸鱼优化算法在评定精度上要比两端点连线法、鲸鱼优化算法、遗传算法和粒子群算法等算法都更具优势.
文献关键词：
空间直线度;误差评定;最小区域;改进鲸鱼优化算法
中图分类号：
作者姓名：
陈玉;韩波;许高齐;阚延鹏;赵转哲
作者机构：
安徽工程大学机械与汽车工程学院,安徽芜湖 241000
文献出处：
引用格式：
[1]陈玉;韩波;许高齐;阚延鹏;赵转哲-.改进鲸鱼优化算法的空间直线度误差评定)[J].机械科学与技术,2022(07):1102-1111
A类：
空间直线度
B类：
改进鲸鱼优化算法,直线度误差,误差评定,定计,问题本质,非线性优化,优化问题,数学计算,智能优化算法,算法应用,最小区域法,法数,拉丁超立方体,抽样方法,初始化,种群多样性,非线性收敛因子,取代基,非线性惯性权重,重引入,仿真测试,收敛速度,改进的鲸鱼优化算法,端点,连线,粒子群算法
AB值：
0.197003
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