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1.
邱国清 《湖南工程学院学报(自然科学版)》2021,31(3):48-52,82
针对工业柔性密封圈形变造成内外圆尺寸发生改变和传统成像系统畸变造成图像边缘轮廓失真,从而直接影响轮廓测量精度的问题,提出一种基于等间距平行线工件尺寸测量算法.首先对工件区域进行轮廓跟踪,求出区域的边界像素点序列;其次,绘制一组水平或垂直方向等间距平行线,对工件轮廓进行拟合;最后,根据圆的计算公式求解出曲面轮廓的尺寸参数值,从而减少畸变造成的测量误差.通过对密封圈内外轮廓尺寸精度和断面精度对工件测量影响的分析,结果表明:基于等间距平行线工件尺寸测量算法对柔性圈内外径最小误差分别为0.5%和0.9%,横断面最小误差为1.6%. 相似文献
2.
以氧化锌原胞的晶格优化为例,比较VASP计算程序包中2种晶格优化方法的差异:一种是状态方程拟合法,先设置参数ISIF=2,保持晶格体积不变,优化离子位置,对体积进行缩放计算得到能量与体积之间的关系图(E-V关系图),然后通过Brich-Murnaphan状态方程(BM状态方程)拟合E-V图得到平衡体积,最后通过平衡体积重新计算得到晶格参数;另一种是自动优化法,直接设置参数ISIF=3,同时优化晶格体积和离子位置,计算完毕直接读取晶格参数。结果表明:对于氧化锌原胞而言,2种优化方法得到的晶格体积、晶格常数a、b、c的误差为0.28%、0.11%、0.11%、0.06%;在不同的初始晶格体积条件下,自动优化法得到的晶格体积、晶格常数a、b、c的误差为0.20%-0.77%、0.04%-0.55%、0.04%-0.55%、0.02%-0.63%。与实验参考值相比,2种优化方法得到的晶格常数误差不超过2%,晶体体积误差不超过4%,属于合理的误差范围。综上可知,对于类似氧化锌原胞的简单晶格体系,直接采用ISIF=3自动优化即可得到较为准确的晶格参数结果。 相似文献
3.
为保证隧道的安全施工及运营,及时掌握隧道变形情况尤为重要.针对传统隧道监控量测方法中存在的测量效率低、精度有限以及需布置监控量测点等问题,引入三维激光扫描技术采集隧道全断面三维数据,通过色谱分析法对整体变形进行定性分析,更加直观、自动化地获取各部位变形情况,同时自动处理算法对重点区域进行平面特征拟合获取其形心坐标,通过分析形心位置变化情况定量获取隧道内部变形情况,且变形量测精度达到相关规程要求,同时通过与隧道设计BIM(building information modeling)模型的对比,快速检测施工质量及偏差,研究成果具有重要理论意义及实际价值. 相似文献
4.
移动最小二乘法由于其良好的逼近性能而广泛用于曲线曲面拟合,但处理含有粗大误差的数据时,拟合结果极不稳定.为了减少粗大误差对拟合精度的影响,本文提出一种移动最小截平方法,该方法在支持域内引入最小截平方法代替最小二乘法,在所有节点当中选出剔除异常值的最优节点组合,确定局部拟合系数.该方法不需要人为地分配权重或设定阈值,可避免主观操作带来的影响.数值模拟和实验数据处理表明,移动最小截平方法能有效地处理测量数据中的粗大误差,拟合结果明显优于移动最小二乘法,具有良好的拟合精度和鲁棒性. 相似文献
5.
6.
7.
采用热重红外联用技术对油页岩干馏过程中产生的两种固体废弃物油页岩干馏残渣和含油污泥进行混烧实验,通过分析燃烧特性曲线、燃烧特性参数、混烧协同作用、样品中各组分的燃烧特性、混烧动力学参数及气体产物的析出特性,对两种固体废弃物的混烧特性进行了研究。结果表明,油页岩干馏残渣和含油污泥的混烧过程可分为三个阶段。含油污泥的掺入改善了干馏残渣的燃烧状况。干馏残渣与含油污泥的混烧协同作用主要发生在第一阶段和第二阶段。干馏残渣和含油污泥在不同燃烧条件下会出现相互促进或相互抑制的现象。高斯分峰拟合结果表明,混烧过程可分为五个燃烧子反应。基于高斯分峰拟合的Coats-Redfern法计算结果表明,各样品以及各样品中各组分的活化能均不同。含油污泥比例的变化对5个燃烧子反应的影响不同。Friedman法计算结果表明,三个混烧阶段的活化能分别处于50~150、150~200、250~350 k J/mol内。含油污泥促进了干馏残渣的前期和中期的燃烧,但没有改善其后期的燃烧。红外技术分析结果表明,各样品的气体析出规律一致。CO与CO_2排放量的相对值与含油污泥比例不成正比,表明高含油污泥比例不利于充分燃烧。 相似文献
8.
对某再生水厂两级生物滤池脱氮工艺的甲醇投加量进行优化,在2年的实际监测数据基础上,采用线性分析拟合得到甲醇投加量与进/出水总氮质量浓度、水处理量、日均温度等因素的相关方程,为一线工人确定精准投加甲醇量提供了便捷的操作指导。实际运行1年后,出水指标全部合格,甲醇-总氮去除比达4.16。采用以上优化措施降低了脱氮过程中甲醇的投用量,节约了甲醇投用成本。 相似文献
9.
对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线,构建一个宽度为2ε的近似圆环型间隔带,在此间隔带上的点都被认为属于圆形边界上的点,然后运用三点拟合圆几何算法计算出圆心和半径,从而达到识别圆形的目的。实验结果表明,联合算法通过对训练样本的学习,能够在噪声比较大的背景图像中得到圆形的边界信息,从而确定圆的位置,较仅使用某一种圆形识别算法有一定的优势。在以圆形作为定位的机器视觉领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。 相似文献
10.