基于SVD的超精密工件自寻位加工算法能力评价

• 作者: 何建国 宋书飘 杨航 黄文
• 来源期刊: 强激光与粒子束
• 学科: 工学
• 关键词: 超精密加工 自寻位工艺 点云融合算法 奇异值分解 叶片加工
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: ICF与激光等离子体
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: TH164
• 字数: 3636字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11884/HPLPB201931.190261

摘要

为进一步改善超精密表面修形的最终精度、效率与成本,优化超精密自寻位加工的工艺方向与工艺决策过程,开展了对超精密工件的自寻位加工算法点云融合过程的定量评价研究,提出了基于SVD的自寻位加工算法能力评价方法.首先基于运动学方法建立了点云融合的矩阵表示,分别对平动、转动、复合运动等情况建立了自寻位结果的转换矩阵表示,获得自寻位点云融合转换矩阵;进而对转换矩阵进行奇异值分解得到转换矩阵的奇异值列表;最后将列表中最大奇异值用以表征自寻位加工算法的能力.通过对某型超精密叶片在平动、转动和复合运动、共计1078组自由放置状态进行分析,发现所提出的评价指标在独立平动和独立转动两种任意放置情况下能够正确地表征自寻位加工算法的工艺能力.对于独立平动情况,自寻位加工算法能够正常定位加工,其最大奇异值也与预设偏差较小;对于独立转动情况,当旋转角度小于45°时,均能够正确地进行自寻位加工,最大奇异值差值也趋近于零,旋转角度超过45°时,算法的自寻位加工能力恶化,这一特性能够被所提指标正确捕捉.对于由平动和转动构成的复合运动而言,所提指标显示约35％的情况能够正确进行自寻位加工,其余情况无法进行正确的自寻位加工.结果表明本文所提方法建立的指标能够正确表征自寻位加工算法能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何建国	中国工程物理研究院机械制造工艺研究所	56	300	9.0	15.0
2	黄文	中国工程物理研究院机械制造工艺研究所	49	206	7.0	12.0
3	杨航	遵义师范学院工学院	11	4	1.0	1.0
4	宋书飘	遵义师范学院工学院	2	0	0.0	0.0