2010年复杂曲面零件在线检测路径规划方法深度解析

本文档主要探讨了2010年邓海祥和何超杰在《机械科学与技术》杂志上发表的研究论文，标题为"复杂曲面零件的在线检测路径规划方法研究"。该研究聚焦于在线检测技术在提高大型复杂零件加工精度中的应用，尤其是在避免因二次装夹带来的重定位误差方面的重要性。论文的核心内容是针对在线检测技术的关键问题——检测路径规划，提出了创新的解决方案。 作者提出了一种基于零件三角网格模型的测点法，这种方法利用零件表面的几何特性来确定检测路径。这种方法特别考虑了沿着曲面的矢量方向，以便更有效地覆盖整个零件，确保精确度。论文进一步采用了两种路径优化算法：贪心局部优化算法和蚂蚁算法。这两种算法旨在寻找最短或效率最高的路径，使得在线检测过程更为高效。 论文对比了在不同测点选取情况下，这两种算法对于检测路径优化和测量效率的影响。贪心局部优化算法倾向于快速找到局部最优解，而蚂蚁算法则模拟生物群体行为，通过迭代搜索全局最优路径。通过实例分析，研究者展示了这两种算法在实际应用中的效果，以及它们各自的优势和局限性。 此外，该研究还关注了文档的学术分类和文献标识，将论文归类为"四16"，并获得了文献标识码"A"和文章编号1∞3-8728(2010)01ω40-06，表明这是一篇重要的工程技术领域的学术论文，值得同行们深入研究和参考。 这篇论文不仅介绍了在线检测技术在复杂零件检测中的价值，而且提供了实用的路径规划策略和算法选择，对于提升制造业中精密零件检测的精度和效率具有重要的理论和实践意义。