移动机器人测程法定位误差分析与校正

里程计的安装误差和凹凸不平或者光滑地面的环境是影响机器人测程法定位精度的主要原因,针对这一问题,首先利用UMBmark校核算法定义了系统误差模型;然后基于陀螺仪的测量数据,提出了机器人直线移动时发生非系统误差的辨识算法,利用所给定的控制信号(输入)与里程计数据(输出)建立模糊神经网络模型,校正机器人自定位因为非系统误差而导致的严重位置误差和方向误差。最后采用上海大学自强队机器人平台验证所提出方法的有效性。     

测量数据处理过程中误差分析

文中主要介绍了测量数据处理的基本过程，并针对非时变与时变数据，给出了剔除与取代测量中干扰值的几种方法，在不同场合的数据处理中均可获得满意的结果。     

群组决策主观评分型竞赛名次的优化模型

对评委打分特点及群组决策机制进行研究，发现在缺损评分系统中，尤其是主观评分型竞赛，传统法或 T 分数法的排名结果存在较大误差。为了提高排名的科学性，首先建立了论文均匀分配给评委的数学模型，其次利用极差平方和最小法确定各评委的权重，最后依据各论文得分的加权平均值进行排名。仿真模拟实验表明：与传统法及标准分法相比较，新方法提高了主观名次与客观名次的重合度，减小了乱序度。通过欧氏距离证明了新方法减小了论文的争议度及评委打分的误差度。     

在实验中利用各方相关性计算氢含量

据国家标准GB/T476—2008电量重量法测定煤中氢[1]，在实验中发现空白值会因实验时间的长短而变化，并成正相关性。因为实验时间不确定，空白虽然有一定规律但是很难确定[2]。根据系统误差的定义，可将空白值视为系统误差[3]，根据实验数据中的相关性建立关系式以消除空白存在的不确定对实验结果的影响。首先利用SPSS软件对实验过程中涉及的因素进行分析，验证在实验结果包含空白的情况下与个因素之间的相关性[4]。利用存在的相关性建立关系式，用于结果计算，以消除空白值变化引起的结果错误。为此，引入一个数值A，作为煤样中氢元素（包括煤炭和内在水中的氢元素）的总和。由实验数据可知，关系式存在并可行，再利用标准物质和常规样品对关系析进行验证，证明关系式准确性和稳定性可靠、可行。     

数控加工技术的效率和精度提升方法研究综述

随着时代的发展,各领域对产品的加工效率与加工精度的要求越来越高。目前,数控加工技术已成为机械制造业的主流技术。因此,提高数控加工技术的效率与精度尤为重要,文章将综述其效率与精度的影响因素与提升方法,以供参考。