基于加权支持向量机的凸轮升程误差拟合方法

针对凸轮磨削加工过程中存在局部升程误差严重超差的问题,提出了加权支持向量机的凸轮升程误差补偿方法。首先根据圆率的符号判断凸轮升程误差值是否连续,然后建立了不连续点与相邻点之间夹角与加权值的关系。通过加权支持向量机对凸轮升程误差值进行拟合。然后将原始凸轮升程值减去经拟合后的凸轮升程误差值,获得新的凸轮升程值。再根据圆率自动调整加权值的系数,使凸轮升程值光滑点数最大,即获得最优的凸轮升程值。对上述算法进行仿真和编程,经YTM8336-16数控凸轮轴磨床进行磨削验证。实验表明,凸轮升程误差由原来的±0.059 mm降至±0.011 mm,表面粗糙度由Ra0.32μm降至Ra0.25μm,获得良好的效果。     

提高倾角传感器精度的算法研究与实现

随着社会的进步以及传感技术的发展,高精度的角度测量需求越来越广泛,倾角传感器是测量角度的重要装置,提高它的测量精度显得尤为重要.通过测试电路板来研究提高倾角传感器测量精度的算法,该算法的研究借助于三轴转台进行角度转动,获得准确输出值,将输出值进行数据处理,得到最佳系数,从而满足高精度的要求.     

蜗壳及尾水管周边混凝土轴向布筋拟合技术

针对水电站厂房中复杂结构的布筋难题,提出了蜗壳及尾水管渐变段曲面三维布筋的实现方法。对混凝土渐变段轴向钢筋采用基于放样的离散法来构造。根据环向钢筋离散点的曲率大小,分别选用直线、圆弧及样条曲线来拟合,其中重点介绍了曲率计算及不同线型的拟合方法。在此基础上开发了能用于蜗壳及尾水管布筋设计的三维CAD系统。该系统具有三维钢筋创建及二维施工图和信息表生成功能,显著提高了复杂结构的图纸质量和设计效率。     

基于模拟退火算法的闸墩滑模优化设计

将一种新型液压控制自升滑模应用于混凝土闸墩施工,这种滑模主要由模板系统、支撑桁架系统、液压提升系统、施工精度控制系统及水电配套系统组成.采用多项式最小二乘拟合法建立了滑模制作成本与千斤顶数量、横梁桁架间距的关系模型,运用模拟退火算法优化滑模结构设计参数,经优化后的滑模在满足施工要求的前提下,制作成本低、施工效率高、经济效益显著.     

基于保凸保单调的分段幂函数在水位流量关系曲线拟合中的应用

文章构建一类保凸保单调的分段幂函数,它可以满足水位流量关系曲线的保单调不反曲要求,同时可以有效解决水位流量关系常规模型率定时中高水、低水无法兼顾的问题.然后将此新水位流量关系模型用于水位流量关系曲线的自动优化率定,并采用差分进化算法求解该模型,实例表明该模型可以很好地拟合水位流量关系曲线,比常用的常规水位流量关系模型拟...     

A3菌产絮凝剂培养动力学及靛蓝废水脱色研究

从土壤中筛选出1株产微生物絮凝剂的菌株A3,利用均匀设计安排试验,用曲线拟合创建数学模型的方法研究了其产絮凝剂的培养基条件和利用A3菌产絮凝剂对靛蓝废水进行脱色处理,获得A3菌最佳絮凝剂生产条件和最佳靛蓝废水脱色工艺.结果表明,A3菌产絮凝剂的最佳培养条件为葡萄糖添加量2.2%、酵母膏添加量0.51%、pH 7.6、温...     

采用多曲线拟合的柔性体建模仿真方法

提出了一种多曲线拟合的数学建模方法,用于在仿真中快速建立柔性物体受力的形变模型。该方法根据柔性体的形变特性将其外形轮廓分为多个部分;然后使用不同的简单曲线拟合各部分轮廓的形状,并通过改变拟合曲线的参数使得曲线形状改变,以此定量仿真出轮廓的受力形变;最后将曲线拼接起来构成物体的整体形变模型。文中讨论了常见的方体和板块体在挤压、拉伸和扭转这三种非常普遍受力下的形变特性,并使用多曲线拟合方法建立了形变模型。多曲线拟合方法虽然在表现精度上存在一定误差,但建模形式简单、计算速度快,为仿真中表现速度与表达精度的矛盾提供了一种有效的解决手段。     

基于Matlab的高斯曲线拟合求解

曲线拟合技术在图像处理、逆向工程以及测试数据处理等领域应用广泛,而高斯函数在自然科学、社会科学、数学以及工程学等多领域应用极广,因此实现高斯函数的快速、准确拟合具有重要意义.论文介绍了曲线拟合的基本概念和高斯曲线拟合的基本原理,并在Matlab R2012a环境下进行仿真,通过仿真结果可以发现,用Matlab可以快速、准确地进行高斯曲线拟合.     

基于M2M技术的矿区环境监测平台研究

为了有效监控矿区环境状况,预防安全事故的发生,介绍了一种基于M2M技术的矿区环境监测平台的设计方案。该平台采用M2M技术对矿区温湿度、瓦斯体积分数、土壤压力等环境数据进行监测,并采用RSSI算法实现矿区人员定位功能;采用最小二乘法对各环境监测数据进行曲线拟合处理后在上位机监控界面进行实时显示。实验结果表明,该平台运行良好,通信正常,且经拟合处理后的环境监测数据曲线更光滑,大大减小了数据误差。     

基于遗传优化的BP神经网络法在甲烷检测中的应用

针对传统的最小二乘法拟合红外传感器的输出特性曲线时存在误差大、计算复杂,传统的BP神经网络法拟合红外传感器的输出特性曲线时存在网络收敛速度慢、易陷入局部极小的问题,通过分析改进的最小二乘法和改进的基于遗传优化的BP神经网络法的拟合效果,指出改进的BP神经网络法拟合度较高,并给出了改进的BP神经网络法在甲烷体积分数检测中的实验结果。结果表明,该方法能够拟合出理想的曲线,有效提高了红外传感器的检测精度及响应速度。