基于改进K-means聚类定心算法的曲轴轴颈圆度误差评定

《基于改进K-means聚类定心算法的曲轴轴颈圆度误差评定》是一篇研究如何提高曲轴轴颈圆度误差评定精度的学术论文。该论文针对传统圆度误差评定方法中存在的计算复杂、效率低以及对数据分布不敏感等问题，提出了一种基于改进K-means聚类定心算法的新方法。通过引入K-means聚类算法，结合曲轴轴颈的几何特征，论文旨在实现对圆度误差的高精度、高效率评定。

在机械制造领域，曲轴是发动机的核心部件之一，其轴颈的圆度误差直接影响发动机的工作性能和寿命。因此，准确评估曲轴轴颈的圆度误差具有重要意义。传统的圆度误差评定方法通常采用最小二乘法或最小包容圆法，这些方法虽然在一定程度上能够满足工程需求，但在面对复杂数据时存在一定的局限性。例如，最小二乘法容易受到异常点的影响，而最小包容圆法则需要大量的计算资源，难以适应大规模数据处理。

为了解决上述问题，论文作者提出了一种改进的K-means聚类定心算法。该算法首先利用K-means聚类技术对测量数据进行分组，从而将数据点划分为不同的簇。随后，通过对每个簇的中心点进行优化，实现对圆心的精确定位。这种方法不仅提高了计算效率，还增强了算法对噪声数据的鲁棒性。

论文中详细描述了改进K-means聚类定心算法的具体步骤。首先，对曲轴轴颈的测量数据进行预处理，包括去除异常值和标准化数据。接着，使用K-means算法对数据点进行聚类，根据数据分布情况选择合适的聚类数。然后，对每个簇的中心点进行迭代优化，以获得更精确的圆心位置。最后，基于优化后的圆心位置计算圆度误差，并与传统方法进行对比分析。

实验部分采用了实际测量的曲轴轴颈数据，分别应用传统方法和改进算法进行圆度误差评定。结果表明，改进后的算法在评定精度和计算效率方面均优于传统方法。特别是在处理含有噪声的数据时，改进算法表现出更强的稳定性。此外，论文还通过可视化手段展示了不同算法对数据点的划分效果，进一步验证了改进算法的有效性。

除了理论分析和实验验证，论文还探讨了改进K-means聚类定心算法在实际工程中的应用前景。随着智能制造和自动化检测技术的发展，对高精度、高效率的圆度误差评定方法的需求日益增加。改进算法的提出为相关领域的技术升级提供了新的思路，有望在工业检测中得到广泛应用。

总体而言，《基于改进K-means聚类定心算法的曲轴轴颈圆度误差评定》这篇论文通过引入先进的机器学习方法，解决了传统圆度误差评定方法的不足，为曲轴制造质量控制提供了新的技术支持。该研究不仅具有重要的理论价值，也具备良好的工程应用潜力，对于提升机械产品质量和生产效率具有积极意义。