一个评定椭圆的线轮廓度误差的方法

给出了一个按测量坐标值原则检测、最小区域原则评判椭圆轮廓的线轮廓度误差的方法,编制出程序在计算机上进行了模拟验证。结果表明,检测值与理论值符合相当好。     

基于微粒群算法的叶片曲面形状误差评定

以涡轮机叶片型面的形状误差评定为例,利用NURBS曲线插值构造出截面设计曲线,提出一种四控制点法构造与测量点最近的NURBS截面设计曲线,建立了计算曲面形状误差的数学模型,并应用微粒群算法计算测量点到曲面的最短距离,实现了曲面形状误差的评定。通过与传统的BFGS和DFP优化方法的计算结果进行比较,表明该方法能快速准确地计算叶片曲面的形状误差。     

一种圆度误差评定的计算机新算法

对圆度误差的评定理论进行了讨论,提出了一种圆度误差评定的新算法,并用最小区域法,编制了圆度误差评定的微机软件,这种算法比其它算法具有更高的计算精度和计算速度。     

椭圆轮廓的评定方法及其计算机模拟

给出了一个正确的数据处理方法,对已有的机械零件的椭圆轮廓的几何参数和线轮廓度误差评定理论的不足作了修正,并用计算机模拟方法对其进行了验证。     

论数控机床零件轮廓加工产生误差的原因及其改进策略

数控机床在加工零件时无论是作直线运动,还是圆弧补差运动,都会产生一定的轮廓跟随误差.轮廓误差产生的原因可谓多方面的,只有客观分析数控机床零件轮廓加工产生误差的各种原因,找到真正的误差源,才能对症下药,改进加工误差对零件加工精度的影响.本文首先分析了零件轮廓加工产生跟随误差的原因,以及跟随误差对加工轮廓误差产生的影响,并提出跟随误差控制策略分析,以便从根本上改进零件轮廓加工工艺,提高零件轮廓的加工精度.     

如何评定平面度误差

文中阐述了平面度的概念,及其误差的评定原则。介绍了一种可在现场操作的测量方法,即水平仪测量法。重点说明了通过对角线法得出平面度误差的原始数据和用旋转法处理数据的过程。     

同轴度误差与对中误差的区别

从5个方面对同轴度误差与对中误差进行了比较,指出二者虽然都是关于两轴线相对位置关系的问题．具有较大的相似性,但是在本质上二者却是具有较大的差异的不同问题．明确了二者自身的内涵与特点,便于更准确地使用两个概念．有利于根据二者的特点来寻求进一步提高各自精度的方法,同时也指出了有待进一步深入研究的关于二者的课题．     

误差与测量不确定度的探讨

对测量不确定度与误差之间的联系和区别进行了分析讨论。认为误差与测量不确定度是两个截然不同的概念,但误差是不确定度的基础,不确定度是误差的综合和发展。     

封闭法测量平面度误差的研究

本文按顺序推导出封闭法测量平面度误差的全部计算公式，并举实例说明它的应用。该项研究为平板检定提供了一种新方法，并为修订平面度国家标准和平板检定规程提供了理论依据。     

矩形分布孔组位置度的计算机辅助评定

针对生产中零件矩形分布孔组位置度合格性检验判断困难、方法落后、精度低等问题，本文提出了孔组位置度检验的计算机辅助评定方法。借助于计算机辅助评判系统，实现了对孔组位置度合格性、可修复性的自动判断和修正孔及其修正量的自动确定。     

圆度误差评判的最小二乘圆法

本文运用泰勒展开详细推导了圆度误差评判的最小二乘圆表达式,并给出了相应的算法。     

用置换法处理圆度误差的电算方法

本文利用置换法,按最小条件可求得圆度误差。此法有很强的通用性,对于其它形状误差的求解亦有参考价值。     

用线性极差极小化方法评判圆度误差

本文主要讨论了圆度误差评判的线性极差极小化方法。详细讨论了线性极差极小化方法的数学模型、算法原理,并对算法的精度、收敛速度等进行了分析。     

基于图像轮廓分析的数控加工

为实现二维复杂图案的数控加工,本文提出了边缘检测、轮廓跟踪的计算方法,提取了图案的轮廓线,进而自动生成NC代码。     

基于遗传算法数据挖掘在教学管理中应用的实证研究

本文讨论如何把遗传算法应用于数据挖掘领域，并通过实例，尝试将其应用于教学管理中．实践证明算法是可靠的，可以得到数据库中具有较强预测能力的规则。     

基于改进免疫遗传算法的神经网络及其在股票预测中的应用

针对BP神经网络学习速度慢、容易陷入局部极小的缺点,提出了一种基于改进免疫遗传算法的多层前向神经网络,将该算法用于多层前向神经网络的权值优化,扩大了神经网络的权值搜索空间,提高了网络系统的学习效率和精度。将该神经网络用于上证指数的趋势预测,仿真结果表明:该神经网络比BP神经网络具有更好的全局收敛性、更高的学习效率和预测精度。     

基于光电传感器的目标轮廓提取及其识别

针对物体外形轮廓特征,给出一种基于主动式光电传感器的轮廓特征提取方法,该方法是通过物体经过传感器组视场时各传感器输出状态来获取特征信息;并结合稀疏表示理论,提出一种基于稀疏表示的目标轮廓识别算法,该算法是将测试样本投影到稀疏域,依据系数的稀疏性对测试样本进行分类。数值仿真与实验结果表明：采用光电传感器组获取的信息能够有效地描述物体;且通过本文算法对不同类型物体进行分类,具有良好的识别效果;对不同条件下获得的特征样本进行分类时,具有良好的鲁棒性。     

乳粉中α-亚麻酸气相色谱法测定方法及其不确定度的评定

本文介绍了一种用气相色谱法测定乳品中α-亚麻酸的分析方法,方法简便、快速,同时可以进行亚油酸的测定,方法的检出限为0.33ng,线性范围是0.550～91.0ng,回归方程是A=126889C+150.63,加标回收率在90.3～106.5%。并且讨论了使用本方法测定α-亚麻酸分析结果的不确定度,不确定度为:5.6%。     

测量不确定度的评定与表示

测量不确定度如何正确评定与表示，是个极其重要的问题，通过实例介绍了不确定度的有关概念，给出了标准不确定度A类、B类评定的方法，以及标准不确定度的合成方法与展伸不确定度。     

弱电解质溶液中c／ka^o比值对解离度误差的影响

介绍了溶液中弱电解质平衡体系的pH计算是《无机化学》课程中的重要基础理论知识。为简化计算经常需要引入近似条件，这样必然造成误差。通过理论计算解释了不同c／ka^o值与解离度误差的关系和不同解离度误差对应的c／ka^o值，对学生正确理解相关内容大有助益，是教材内容的必要补充。