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粒子群算法源于对鸟群捕食系统的模拟。相对于遗传算法，粒子群算法的优势在于容易实现并且需要调整的参数不是很多。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了强大的优越性，在越来越多的领域得到了应用。
论文主要的工作是对螺旋桨加工过程中的加工量计算进行了分析，并采用了智能优化算法领域中较为先进的粒子群算法对复杂的加工量计算进行了优化，以达到加工时提高效率、减少工作量的目的。
由于计算加工量时必须要满足螺旋桨公差要求，所以首先针对螺旋桨生产过程中的各项公差标准，分析了螺旋桨的各项数据要求以及误差计算的过程，探讨了以计算机为基础进行辅助计算误差的方法。在分析误差形成的基础上，设计了误差计算模块的动态链接库。
接下来论文对螺旋桨加工量的计算过程进行了分析。在建立了加工量计算的数学模型后，研究了加工量的计算过程，并且探讨了粒子群算法在加工量计算过程中的应用，使得加工量在保证满足公差要求的基础上达到最小值，最大程度地降低劳动强度。本文算例表明，采用粒子群算法对加工量进行优化能够取得比较显著的效果。
最后，作者初步完成了螺旋桨计算的原型系统的开发，包括了标准数据输入、检测数据输入、误差计算模块以及加工量计算模块四个部分。
论文实验数据表明，所设计的系统能够完成螺旋桨误差、加工量等数据的计算，将粒子群优化算法应用于加工量的计算取得了较好的效果。