面向轴承圈数字孪生几何模型的检测线测量方法
摘要：
为获得高精度的测量数据,从而构建精准数字孪生几何模型,区别于以往三维扫描等非接触方式,提出了一种以接触方式获取测量数据的方法.以轴承圈测量为例,改进了轴承圈尺寸检测线测量方法,分别建立了基于正弦逼近和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的外径误差模型,并采用正交试验选择了 CNN外径误差模型最优参数,随后通过对比试验为轴承圈大端和小端的外径测量选取了最佳外径误差模型.试验结果表明,改进后的大端和小端的外径测量误差分别平均降低了 63.20％和97.98％.最后,提出并验证了单点外径值计算方法,解决了测量数据难以应用于数字孪生几何模型构建的问题.
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作者：
李云风,姚爽,师素双,师占群
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刊名：
现代制造工程
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年期：
2025.10
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