21、表面光洁度参数的全面解析

表面光洁度参数的全面解析

1. 引言

表面光洁度参数是连接组件、制造工艺和预期功能的关键因素。通过测量、表征和研究表面纹理,可以更好地理解表面光洁度对组件性能的影响。本文将深入探讨表面光洁度参数中的振幅参数、间距参数、混合参数和形状参数,并通过具体的MATLAB代码示例帮助读者掌握这些参数的计算方法及其实际应用。

2. 振幅参数

振幅参数用于描述表面轮廓的高度特性。以下是几种常用的振幅参数及其计算方法:

2.1 平均粗糙度(Ra)

平均粗糙度(Ra)是粗糙度轮廓绝对值的算术平均值,从平均线测量得出。公式如下:

[ \text{Ra} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |r(i)| ]

2.2 均方根粗糙度(Rq)

均方根粗糙度(Rq)是轮廓r从平均线测量的均方根平均值。公式如下:

[ \text{Rq} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} r(i)^2} ]

2.3 最大轮廓峰高(Rp)

最大轮廓峰高(Rp)是从平均线测量到轮廓最高点的距离。

2.4 最大轮廓谷深(Rv)

最大轮廓谷深(Rv)是从平均线测量到轮廓最低点的距离。

2.5 最大轮廓高度(Rt)

最大轮廓高度(Rt)是轮廓最高点和最低点之间的距离。

2.6 平均最大轮廓高度(Rz)

平均最大轮廓高度(Rz)是在评估长度上计算的最大高度的平均值。对于粗糙度和波纹

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传法 - 简书 遗传法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传法(英语:genetic algorithm (GA) )是计数学中用于解决最佳化的搜索法,是进化法的一种。 进化法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传法流程 遗传法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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