分形粗糙表面特征长度尺度参数小波识别法

通过对W-M函数模拟轮廓进行db2小波分解,发现其小波分解系数呈现出明显的规律性这一重要特点,基于此,提出由小波分解来识别粗糙表面轮廓特征长度尺度参数G的一种新方法,并与功率谱密度法等4种方法对W-M函数模拟轮廓、分形布朗运动模拟轮廓以及实际机械加工表面轮廓特征长度尺度参数的计算结果进行对比,结果表明,由于所采用计算方法不同,导致计算结果表现出极大的差异性,不在同一个数量级上。对W-M函数模拟轮廓,提出的小波识别法计算结果最接近于理论值,其余方法在数量级上不同于理论值,都有随分形维数减小而误差增大的趋势。功率谱密度法计算误差最大,远超过理论值,方程组法次之,其次是结构函数法,文献[6]的公式计算误差较小。对分形布朗运动模拟轮廓,小波识别法与文献[6]的公式以及结构函数法计算结果接近。对实际轮廓的计算,小波识别法与文献[6]的公式计算结果相近。总体上,小波识别法与文献[6]的公式计算结果较为接近,说明分形粗糙表面轮廓特征长度尺度参数小波识别法是一种非常有效的方法。     

机械加工表面轮廓分形维数对数小波谱计算方法

为了提高接触表面的建模精度,利用小波的多尺度分析能力,对表面轮廓进行多尺度小波分解,提出了计算机械加工表面轮廓分形维数的对数小波谱法以及有效分解尺度概念,并认为轮廓只在有效分解尺度上具有分形特征;通过M-B函数模拟生成不同分形维数、不同采样区间的分形轮廓;应用对数小波谱法计算了模拟轮廓的分形维数,进而与功率谱密度法（PSD法）等5种方法的计算结果进行了分析比较,结果表明：对数小波谱法能很好地处理分形的多尺度特征,并且选用sym4小波时计算精度最高,误差在0.15%以内;最后应用对数小波谱法对一实际机械加工表面轮廓分形维数进行了计算,说明了其实用性。