孔、轴是大量使用的基础零件,随着制造业的快速发展,对其尺寸与几何精度及其规范化标注的要求越来越高。孔和轴的配合性能是由实际尺寸和形状误差综合形成的全局尺寸和计算尺寸确定的。由于缺少圆柱体全局尺寸和计算尺寸的测量仪器,本文将基于神经网络回归分析方法研究圆柱体形状误差与尺寸之间的关系,通过实际尺寸和形状误差的测量,为间接获得圆柱体的全局尺寸和计算尺寸打下基础。采用圆周法,建立了圆柱体要素轮廓仿真模型,利用Matlab软件编制了圆柱体要素轮廓仿真程序,依据所设置的仿真参数和仿真程序,对圆柱体要素轮廓进行了批量仿真,获得了相应的圆柱体要素轮廓,并对其实际尺寸、全局尺寸、计算尺寸、圆度误差、圆柱度误差进行了评定;采用统计分析方法,对实际尺寸、圆度误差、圆柱度误差、计算尺寸和全局尺寸的最大值、最小值和均值等参数进行了统计分析;基于BP神经网络,分别建立了实际尺寸、圆度误差与周长直径或面积直径的关系模型和实际尺寸、圆柱度误差与全局尺寸或体积直径的关系模型,利用Matlab软件编制了相应的程序并利用圆柱体要素仿真轮廓的尺寸和形状误差的评定结果对模型进行训练,训练结果表明,所建立的模型能够满足全局尺寸和计算尺寸测量精度的需要;用圆柱度仪对所设计制造的孔、轴试样进行了圆柱体要素轮廓提取,分别通过标准圆环和圆柱校准方式,将圆周轮廓测得值转换成到轴线的径向尺寸,采取3σ准则判别奇异点并采用线性插值法进行替换,对其实际尺寸、全局尺寸、计算尺寸和形状误差进行了评定,将评定结果代入基于神经网络训练得到的关系模型以验证其可用性。验证结果表明,用所建立的模型对全局尺寸和计算尺寸评定可满足其测量精度的要求。因此,基于神经网络的圆柱体形状误差与尺寸关系的研究,为全局尺寸、计算尺寸在机械制造中的推广应用、提高产品质量提供技术支撑。