基于三坐标测量机的圆度误差不确定度评估

摘要

为了实现圆度误差的不确定度准确评估,提出了一种在快速准确微分进化算法评定基础上的圆度误差蒙特卡洛(MCM)不确定度评估方法.针对最小区域圆圆度误差评定特点,提出了一种基于种群优化的微分进化算法用于圆度误差评定,并在此基础上利用蒙特卡洛方法进行圆度误差的不确定度评估.通过三坐标测量机对圆度零件的实测数据,给出了一个实例,以验证方法的可行性.分析了圆度误差的不确定度来源,给出了不确定度数值和95%置信概率下的不确定度包含区间,并与传统测量不确定度的表示指南评定方法(GUM)进行了比较.结果表明,蒙特卡洛不确定度比GUM方法的不确定度小0.3μm,包含区间也小于GUM.所提出的方法也适用于其他形状误差的评定与不确定度评估.