基于自适应离散粒子群算法的机翼调姿基准点优化布局

在大型机翼部件的数字化装配过程中，通常通过理论位置与实际位置的匹配来评估大型机翼的位姿，其装配变形也用参考点的位置误差来表示。因此，合理的参考点位置对机翼的数字化装配具有重要意义。提出了一种基于自适应离散粒子群算法的基准点优化布置方法。该方法可以包含更多的机翼变形信息，从而有效地描述装配误差。最后给出了一个例子，说明了通过最大化费希尔信息矩阵的行列式值，从较大的候选基准点中选择最佳基准点集，并与经典离散粒子群算法的优化结果进行了比较，表明前者的优化效果更好。