平行度误差的关键问题与软件测试研究

基准拟合,是平行度误差评定的核心因素,也是影响其计算精度的重要影响内容。文章以平行度误差的关键问题以及软件测试为主要研究对象,针对平行度误差问题进行多角度、多层次、多内容的论述和分析,结合当前软件测试技术的发展以及笔者对平行度误差的理解和认识,借助大量资料的探索和研究,提出平行度误差问题的重要应用策略,实现对其测量精度的有效提升。     

基于微型飞行器机载视觉的目标识别与状态估计方法

为了实时获得微型飞行器着陆时与着陆平台的相对位置关系,本文提出了一种基于微型飞行器机载视觉的目标识别与状态估计方法。该方法利用曲面拟合方法获得着陆平台图像边缘的梯度方向和亚像素坐标,并将其作为匹配信息进行相似度运算,匹配成功后再通过运动方程模拟移动平台的运动特性,利用卡尔曼滤波对移动平台下一时刻的位置进行预测。最后进行偏移量的计算,将实验所得的数据通过几何变换可以得出飞行器与着陆平台的相对位置参数。实验结果表明该算法能够实时准确计算出飞行器与视觉着陆标识之间的相对位置关系。     

船用螺旋桨的逆向建模研究

为了缩短船用螺旋桨的再设计周期,降低再设计难度,针对船用螺旋桨提出了一种基于逆向设计软件Geomagic Design X和三维建模软件UG的逆向建模方法。详细介绍了螺旋桨的逆向建模过程和主要操作流程,通过比较放样和面片拟合生成叶片NURBS曲面的方法和原理,得到一种合适的叶片曲面作为叶片重构的基础。采用Geomagic Quality软件对螺旋桨进行整体精度分析,结果发现螺旋桨重构模型和螺旋桨点云数据之间的偏差在允许范围之内,验证了此螺旋桨逆向建模方法的可行性,同时为类似的逆向建模提供了思路。     

自适应卡尔曼滤波算法在压裂作业中的应用

针对采用传统卡尔曼滤波器对压裂作业中压力进行滤波时,难以获得准确数学模型和噪声统计特性而导致滤波效果较差的问题,提出了一种基于拟合优度确定系数的自适应卡尔曼滤波算法(R~2-AKF)。该算法将测量数据的预测值作为回归曲线拟合值,通过计算测量数据的预测值与实际采集值的拟合优度确定系数R~2来确定过程噪声协方差矩阵Q的修正系数α,得到具有过程噪声协方差调整的自适应卡尔曼滤波算法,通过压裂作业现场试验验证了其有效性。试验结果表明:自适应卡尔曼滤波算法能保证系统的滤波精度,具有较强的实时性,是一种简单、有效的实时滤波算法,具有一定的工程指导意义和推广价值。研究结果可以为压裂作业中压力数据采集和分析提供技术参考。