一、基于遗传算法的圆度误差评估(英文)（论文文献综述）
常汉[1]（2021）在《水心病苹果水心程度与可溶性固形物含量在线无损检测方法与分级装备研究》文中认为研究和应用水果内部品质在线检测技术及装备对提高果品附加值、减少损耗、促进产业健康可持续发展具有重要意义。然而由于水果内部信息获取难度高、信噪比低等问题,水果内部品质尤其是深层内部病害检测技术及装备研发难度大。苹果作为我国主要种植的水果品种之一,在我国的种植面积和产量均位居园林水果的前列。然而由于气候、营养元素等因素的影响,水心病作为一种发生于苹果维管束和果核周围的内部生理性病害,在苹果的主产区陕西和新疆等地均有发生,对苹果的仓储和商品化流通产生了较大的影响。水心病苹果因其独特的口感受到消费者的追捧,商业上又被称为冰糖心苹果。本研究针对苹果水心病的内源性、无明显光谱特征、在线检测受苹果大小和姿态影响大及水心病苹果可溶性固形物含量（Soluble Solids Content,SSC）检测难度大等问题开展试验,探究可见/近红外（Visible/Near Infrared,Vis/NIR）光谱技术在线检测苹果水心程度（Watercore Severity Index,WSI）及水心病苹果SSC的可行性并进行检测技术和分级装备开发。本研究的目的在于提出一种水心病苹果WSI和SSC在线精确检测方法,并设计开发一种新的适合于苹果内部品质和内部病害检测的输送系统与检测机构,为推进水果产后商品化处理提供理论基础和装备支撑。本文的主要研究内容和结果如下:（1）针对苹果水心病及SSC在线检测需求,研究了水心病苹果的光学特性,利用浙江大学智能生物产业装备创新研发团队（IBE团队）开发的自由托盘式水果分选设备,并采用双光源对射式光源布局的半透射检测系统,开展了苹果水心病无损检测研究。结果显示:同样大小的水心病苹果的透射光强谱峰值高于正常苹果,且随着WSI的增大,光强峰值逐渐增大。随机分布的不同大小和形状的水心组织改变了苹果的光透性,使苹果光谱产生了明显地随WSI变化而变化的趋势。这可能是导致水心病苹果不同检测位置的光谱产生差异的原因,同时也导致SSC预测效果变差。在水心病苹果和正常苹果的二分类判别中,k最近邻算法（k-Nearest Neighbor,k NN）、反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、一维卷积神经网络（One-Dimensional Convolutional Neural Network,1D-CNN）四种算法识别准确率均在95%以上,该结果表明利用Vis/NIR光谱技术对水心病苹果和正常苹果进行无损检测分类是可行的。在不同程度水心病苹果和正常苹果的k NN二分类判别中,轻微水心苹果和正常苹果的判别准确率较差（68%）,而中等或严重水心苹果与正常苹果的判别准确率较高（91%、100%）。WSI和SSC的预测结果也反映出水心组织对水心病苹果内部品质无损检测的影响。（2）针对上述研究中苹果不同大小和分布的水心组织对WSI和SSC检测影响大的问题,本研究基于光学仿真研究和实验研究建立了四光源仿环形光源布局的苹果水心病和SSC无损检测方法并分析了苹果大小对检测的影响。结果显示:由使用Light Tools软件进行的光学仿真研究结果可知在四光源仿环形光源布局下获取到的苹果光谱能够携带更多的苹果内部信息。样本为同样大小的苹果采用平均光谱建立的模型性能优异。同样大小苹果的SSC的偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）预测模型中,较优的建模集均方根误差（Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC）和预测集均方根误差（Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP）分别为0.34?Brix和0.37?Brix,相对分析误差（Residual Predictive Deviation,RPD）达到3.78。采用PLSR算法进行WSI预测的模型的较优RMSEC、RMSEP和RPD分别为2.00%、1.82%和1.69。在双光源对射式和四光源仿环形两种光源布局下,不同大小苹果的SSC和WSI预测中,四光源仿环形光源布局的检测效果要优于双光源对射式光源布局的检测效果,尤其是SSC的预测,其在四光源仿环形光源布局下采用PLSR算法的较优RMSEC和RMSEP分别能够达到0.35?Brix和0.43?Brix,RPD值为3.58。该试验结果验证了光学仿真的结论,提出了四光源仿环形较优光源布局,评估了不同大小苹果对检测的影响。（3）针对苹果大小对苹果水心病在线检测的影响,开发了以多功能果杯和自适应光源调整机构为核心的苹果水心病和SSC在线检测样机。针对自由托盘分选线中托盘定位难、装备复杂,而传统滚子输送式分选线中双锥式滚子不利于进行全透射或半透射模式检测等问题,开发了采用链传动的多功能果杯,能够满足水果全透射或半透射模式光谱检测需求,并具备准球形水果输送、称重、侧翻分级以及果杯自复位等功能。针对水果大小对光谱检测的影响,在光源布局优化基础上开发了基于水果大小自适应的光源调整机构,能够实现不同大小水果光谱的有效获取。在开发多功能果杯和自适应光源调整机构的基础上,进行了整机结构设计与研发。使用可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller,PLC）作为控制中心,以表指令为核心开发了样机的控制系统,并在电路系统中设计了强电动力电路和弱电控制电路,建立了强弱电隔离、PLC负载隔离、光谱仪触发信号隔离的稳定电路系统总成,实现了样机的正常运行以及水果光谱检测和分级功能。使用苹果和参比对样机静态和动态条件下的性能进行了测试,分析了不同速度下测试对象的光谱特性,确定了样机进行水果内部品质在线检测分级的可行性。（4）在完成苹果分选装备样机研制的基础上,研究了苹果姿态对苹果水心病和SSC在线检测的影响。在样机上综合考虑了三种可能的苹果检测姿态（姿态一:果梗朝上,姿态二:果梗-果萼轴线与输送方向平行,姿态三:果梗-果萼轴线与输送方向垂直）,并开展了对比试验研究。结果显示,与姿态二和姿态三相比,在姿态一情况下使用PLSR建模算法对SSC的预测可以获取较好的预测效果（RMSEC 0.45?Brix、RMSEP 0.49?Brix和RPD 2.91）,能够满足苹果SSC在线检测要求。而在水心病有无判别中,在姿态一放置条件下,SVM方法和姿态二的偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares-Discrimination Analysis,PLS-DA）判别准确率一致,均为96%,但SVM方法敏感性和特异性（98%、83%）更加均衡,反映出SVM模型对水心病苹果和正常苹果均有较好的识别效果。研究结果表明,果梗朝上（姿态一）的输送方式在样机上对苹果水心病和SSC的检测均具备一定的优势。（5）针对不同大小的苹果在固定光源下受光区域相对位置不一致而影响检测精度的问题,提出了基于自适应光源调整机构的不同大小苹果的光谱修正方法,并对比分析了修正前后的模型效果。将不同大小苹果分成4组,在光谱检测中自适应光源调整机构根据苹果大小按组调整高度,保证光源照射到苹果上的相对高度一致,从而获取相对光程基本一致的光谱并进行光谱修正方法研究。结果显示:结合自适应光源调整机构和相对光程长度的修正光谱模型中,使用PLSR算法能够获取到较优SSC预测模型,其RMSEC、RMSEP和RPD分别为0.44?Brix、0.47?Brix和2.19。对比修正前的光谱,该模型能够获得更低的RMSEP和相对接近的RPD值。经过大小修正的光谱在PLS-DA算法下不同大小苹果的水心病判别准确率为81%,尽管模型判别准确率要低于同样大小苹果的水心病判别结果,然而对比未进行光源高度调整以及未进行光谱修正的模型,具有更加均衡的敏感性和特异性以及更高的水心病判别准确率。
蔡朕,王景良,吕梦樊,朱龙彪[2]（2020）在《基于改进布谷鸟搜索算法的圆度误差评定》文中研究说明为提高圆度误差的评定准确性和收敛速度,提出了一种改进布谷鸟搜索算法,以求解圆度误差评定问题。该改进算法根据最小区域法和最小二乘法建立圆度误差模型及计算公式,引入轮盘赌选择方法,对传统布谷鸟搜索算法莱维飞行中的步长缩放因子及重新寻窝概率进行优化。按改进布谷鸟搜索算法对数据进行仿真实验,结果表明,改进布谷鸟搜索算法与现代先进算法评定精度相当,但其收敛速度快,所需参数少。改进布谷鸟搜索算法的评定精度和收敛速度都优于传统布谷鸟搜索算法。
梅腱[3]（2020）在《微球球度评定方法的研究》文中研究表明圆形轮廓和球形轮廓的零部件因其特殊的几何形态,在科研工作和工业生产的相关领域拥有广泛的应用,对此两种形貌误差,即圆度误差和球度误差进行准确地评定越来越重要,评定的结果对零部件加工和质量的把控起到了很好的保障作用。例如广泛应用于现代仪器、汽车装载和航空航天等设备中的滚动轴承,其内外圈的圆度直接影响了轴承的动态性能;又如国防工业领域的高速离心机、精密机床和气浮球形陀螺等设备,它们的支撑主轴中用于保证回转精度的前轴承主要采用的是气浮轴承,此类轴承的加工精度非常高,对其内外球面的球度也有严格的要求;再如纳米三坐标测量机的微球球形测头,测头截面圆度误差和整体的球度误差,对最终测量的数据都有直接的影响。目前,针对圆度和球度误差,无论是国际标准,还是国家标准,至今没有出台明确的评定方法,这与我们实际的应用情况不相符,因此对圆度和球度误差评定技术的研究迫在眉睫。本文在微球球度测量系统的基础上,根据国际上对圆度误差的定义和学者们公认的球度误差的解释,提出了基于最小包容区域原则的圆形轮廓和球形轮廓的误差评定方法,以解决实际工程应用中的问题,实现对两种形貌误差准确、快速、有效的评定。为了避开直接求解形貌误差数学模型困难的情况,本文根据渐近搜索的搜索方式,建立了渐近搜索的模型,提出了搜索算法,本文把该搜索算法称为渐近搜索算法,其核心理念是在空间范围内逐步寻找到决定最小包容区域圆（MZC,Minimum Zone Circle）和最小包容区域球（MZS,Minimum Zone Sphere）的控制点,进而得到最小包容区域圆的圆心和最小包容区域球的球心,通过计算得出圆度误差和球度误差的大小,最终完成圆度和球度误差的评定工作。论文完成的主要研究工作和成果总结如下:1)本文根据渐近搜索（沿着目标方向逐步搜索）的搜索方式,提出了搜索模型,逐步搜索逼近并最终确定目标中心,进而求解得到被测轮廓的圆度误差和球度误差,避免了直接求解目标函数模型难度大的问题。搜索的过程可以简单描述为:通过建立搜索模型,再配合搜索算法找到接近目标中心的点,然后利用该点搜索目标中心,完成形貌误差的评定工作。2)本文基于最小包容区域圆的原则提出了一种圆度误差评定方法——圆度误差的渐近搜索算法。通过建立搜索圆模型,确定了搜索方向,并借助引入准圆心的方式,实现了算法的全局收敛和局部收敛,找到了符合最小包容区域圆的唯一解,得到了测量点数据对应的圆度误差的准确结果,完成了圆度误差评定工作。进行了圆度误差评定算法的实验验证,通过仿真实验和对比实验对算法的运行效率和准确性进行验证,得出算法是快速、准确、有效的。3)基于最小包容区域球的原则提出了一种球度误差评定算法——球度误差的渐近搜索算法。通过建立搜索球模型并利用其球面上的特征点来确定搜索方向,实现了全局收敛。引入准球心的概念,搜索得到了符合最小包容区域球的唯一解,确定了测量点数据对应的球度误差的准确结果,提高了搜索效率,减少了算法的迭代次数。通过仿真实验和对比实验的验证,结果显示,在任何情况下,算法均能找到符合基于最小包容区域原则的球度误差,同时证明了算法也适用于非整球面轮廓的球度误差评定,例如球冠的球度误差评定。最终得出球度误差评定算法可以快速、准确地完成了球度误差的评定的结论。4)针对直径在数十至数百微米之间的小尺寸被测微球的球度误差评定展开了研究,简要介绍了微球球度误差测量系统的设计方案和测量的工作原理,并对测量系统测得的微球形貌数据用本文的球度误差评定算法进行微球球度误的评定。通过不同方法之间的比较,可以得出,渐近搜索算法的迭代步数少,收敛速度快,算法的冗余度低,对微球形貌数据测量点的数量大小和分布方式的兼容性很高,算法对微球球度误差评定是稳定的、可靠的、准确的,并可以提高算法的运行效率。基于以上研究,本文提出的基于最小包容区域圆的圆度误差评定方法和基于最小包容区域球的球度误差评定方法可以对圆形轮廓的圆度、球形轮廓的球度以及非整球面轮廓的球度进行准确可靠的评定,方法简单,用时短,算法的冗余度低。本文为球面的形貌误差评定研究提供了新的方法和技术参考,对于发展圆度、球度误差评定以及应用具有一定的理论价值和实用意义。
吴岛[4]（2020）在《基于滑移率辨识的汽车制动时序视觉检测系统研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着我国经济的稳健增长和交通运输业的快速发展,道路网络和交通设施得到了前所未有的改善和提高,促使汽车行业迅猛发展,汽车保有量不断增加,随之而来的行车安全问题成为全社会关注的焦点。对在用汽车的各项指标进行定期安全检测是保障汽车行车安全的主要途径,其中制动性能又是所有指标中最重要的一项。尤其是半挂汽车列车,作为当前公路货运的主体,正在向多轴化、重型化方向发展,其车体较长、结构复杂,制动性能各项指标都具有重要意义。目前,针对汽车制动性能检测的方法主要有两种:路试检验法和台架检验法。路试法须有特定的场地,受气候条件影响较大且重复性差,一般作为辅助检测手段。台式检验法占地小,不受气候条件影响,重复性较好,是目前汽车检测站和科研机构进行制动性能检测的常用方法。台架检验法主要通过滚筒反力式制动检验台或平板式制动检验台进行检测,可以检测出整车制动力和、制动不平衡及阻滞力,满足多数车型的检测。然而,半挂汽车列车由于轴数较多,不同的制动时序会对列车的制动稳定性造成直接影响,前轴制动快制动瞬间列车易发生折叠,后轴制动快制动瞬间列车易发生拖拽。台式检验法受台体结构的限制,无法实现半挂汽车列车制动时序的检测,从而难以反映整车的制动性能。虽然国家标准GB 18565-2016对汽车列车的制动时序检测方法做出了要求,但受检测设备的成本和结构制约,目前并无相关可行的制动时序检测设备,所以检测方法不具现实意义。因此,研发出一套高精度、智能化的汽车制动时序检测系统势在必行。随着中国制造2025战略部署的不断推进,在以机器视觉为核心的工业4.0大趋势推动下,汽车检测领域也正朝着信息化、自动化、智能化的方向迈进。因此,本文以此为契机,立足国家标准和现有技术手段,将视觉技术引入汽车制动时序检测,提出了基于立体视觉的汽车制动时序检测方法,设计和研发了汽车制动时序视觉检测系统。本文根据半挂汽车列车制动失稳机理及制动时序对制动稳定性的影响,明确了引起不同制动时序的因果关系。通过分析汽车制动时序检测技术的研究现状,确定了本文的研究内容和技术路线,主要包括以下四个方面:（1）汽车制动时序视觉检测系统方案设计分析车轮滑移率与路面附着系数间的变化关系,提出视觉检测系统的测量目标:即以制动踏板开关的触发时刻为起始时标,各车轮滑移率分别达到20%的时间次序作为制动时序的检测结果,并分析影响滑移率辨识的关键因素。为准确识别车轮滑移率,以白色圆形标识物作为间接测量物,建立基于视觉测量的车轮滑移率测量模型及列车曲线行驶矫正模型。基于平行双目立体视觉测量原理,推导系统结构模型,对影响系统综合测量误差的关键因素进行讨论分析。最后从检测系统整体布置、检测流程和控制方案三个方面对汽车制动时序视觉检测系统进行方案设计。（2）图像处理关键算法研究为得到图像中圆形标识的中心坐标,根据圆形标识的图像特点对相关图像处理算法的适用性进行改进和优化。首先对采集的原始图像进行预处理操作,包括图像对比度增强、图像去模糊、图像去噪和图像锐化。然后对归一化后的左右图像进行边缘提取,为改善Canny算法对圆形标识的边缘提取效果,对传统Canny算法在梯度方向和自适应阈值方面进行改进研究。为准确提取圆形标识,分析现有椭圆检测理论提出适用于本文的椭圆检测方法,设计边界清除算法清除冗余边缘,以及融合最小二乘理论和Hough变换实现对圆形标识的准确识别和提取。考虑到序列图像进行立体匹配计算量大的问题,基于对极几何约束关系,提出一种归一化互相关（Normalized Cross Correlation,NCC）快速匹配算法。最后,根据三维重建模型和相机标定参数,对圆形标识中心坐标进行三维重建。（3）视觉检测系统标定与精度检定试验研究根据摄像机坐标系间转换关系,对线性成像模型和非线性成像模型进行论述,以建立本文的摄像机成像模型。分析张正友平面模板标定法的算法原理及不足之处,提出一种基于PSO-LM（Particle Swarm Optimization与Levenberg-Marquardt）组合优化策略的改进张正友标定方法,实现对标定参数的非线性全局优化,并通过标定对比试验对所提方法的有效性进行验证。为验证视觉检测系统对圆形标识的动态识别精度,设计一种模拟车轮制动的精度检定装置及方法,在多个目标速度下分类进行多工况试验,分析每种工况下的试验误差。（4）汽车制动时序视觉检测系统实车试验研究为验证检测系统整体方案设计的可行性以及图像处理算法和标定算法的有效性,选取同一辆在用半挂汽车列车进行重复性试验和九辆在用半挂汽车列车进行普适性试验。为分析视觉检测系统的测量误差,利用车轮上的轮速传感器设计一套轮速测量装置,结合非接触式速度测量仪构成校准装置,对比分析两组试验数据的示值误差和重复性误差,对本检测系统的准确性、稳定性及适用性进行验证。同时,在重复性试验中,鉴于测量结果误差存在不确定性,为科学评价本检测系统,对测量结果误差的不确定度进行评定。最后,分析和总结视觉检测系统相比于校准装置的试验误差。
崔巍[5]（2020）在《曲轴在线测量机关键技术研究》文中指出曲轴作为汽车发动机的核心零件,其质量的高低直接影响着发动机性能的优劣,因此它的各项形位误差的加工精度要求很高。目前曲轴的制造加工技术日渐成熟,其制造精度和效率大大提升,而传统的手工检测和单项检测仪器均无法满足高精高效的测量要求,也与智能制造中在线测量的发展趋势不相匹配。本文对曲轴测量中的关键技术进行了研究,包括曲轴在线同步测量技术、误差分析与补偿技术和形位误差评定数据处理技术等。首先,分析了曲轴在线测量系统的功能需求,对于其中最关键的轴颈测量分析其测量要求和特点,研究其常用的测量方式。提出了本文的轴颈同步测量方案,设计了随动式轴颈同步测量结构。此结构可同时对主轴颈和连杆颈进行测量,减少因随机圆跳动和测头移动引入的误差影响,保证了测量的高效性和可重复性。采用与校准件比较的方法进行轴颈测量,可减小在线测量环境中温度对测量结果的影响。其次,分析了本文所提测量方案中存在的误差影响。研究了测量误差来源及其性质,主要对于测量结构中的轴线偏移误差、在线测量环境下温度造成的误差以及数据采集中混入的粗大误差进行分析。研究了几种误差对测量结果造成的影响,提出相应的解决办法。再次,研究了轴颈形位误差评定的几种方式。对最小二乘法和最小区域法的计算方法进行探讨。针对最小区域法计算过程的复杂性,引入遗传算法和粒子群算法对其进行优化,设计了适用于轴颈误差评定的计算过程。通过几种方案对曲轴样件数据的计算结果对比,验证了智能优化算法的可行性和可靠性。最后,设计与开发了曲轴在线测量机并应用于相关企业。通过多次测量实验,验证了本文所提的同步测量方案、误差分离补偿方案和数据处理方法的可行性与有效性。
翟亮亮[6]（2020）在《基于GA-SVM与改进的LeNet卷积神经网络融合的磨粒辨识研究》文中提出磨粒分析技术对于机械设备的状态检测及故障诊断具有十分重要的意义。典型磨粒的的各类特征蕴含着丰富的机械状态信息。因此针对各典型磨粒进行分类识别也是一个具有实际价值的研究领域。本文以五类典型磨粒为研究对象,展开了基于人工智能技术的磨粒分类识别研究。针对磨粒图像的采集工作,本文研究搭建了一套基于微流体技术与显微技术结合的图像采集系统。研究了PDMS材料的微流体芯片的制作方法和流程。并针对微流体的结构做出改进。本文分析并介绍了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的发展历程以及它的典型结构。介绍了它的前向传播和反向传播以及针对传统卷积神经网络的一些优化改进。同时介绍了SVM（Support Vector Machine）的分类原理以及在多分类任务上的应用。针对磨粒图像的分割,本文研究了如图像灰度化等一些预处理技术,并基于区域生长算法对磨粒图像进行分割。采用形态学处理技术以及基于边缘检测法的孔洞填充技术对分割后的磨粒进行无关区域剔除和孔洞填充,确保了磨粒分割的完整性。接着对样本磨粒进行几何形态特征提取跟纹理特征提取并对各典型磨粒的这些特征参数进行差异性分析。利用SVM在小样本分类上的优势,构建基于SVM的多分类磨粒分类器,同时针对SVM的关键参数以遗传算法（Genetic Algorithm,GA）进行寻优。以100组各典型磨粒的11维的特征数据训练GA-SVM分类器,得到了86%的总体分类正确率。由研究了基于改进的LeNet卷积神经网络的磨粒分类器,解决了传统分类器在滑动磨粒和疲劳磨粒上分类精度低的问题,验证了在这两类磨粒上具有88.3%的分类正确率。最后结合两类分类器小样本优势及自主精细化特征学习的优势构建组合磨粒分类器,最后验证达到了92.2%的分类正确率。
强争荣[7]（2019）在《磨料水射流曲面抛光冲蚀机理及加工工艺研究》文中指出以钛合金和陶瓷为代表的难加工材料的机械加工工艺性很差,采用传统抛光方法极易产生细小裂纹和应力集中现象,影响了零件的综合性能。磨料水射流具有加工柔性高、无热变形区等特点,可实现对这类材料的精密抛光。本文分析了加工参数对射流能量影响规律,进一步研究了磨粒参数对材料去除的影响规律,在此基础上分析了磨粒对材料的抛光机理,并结合实验和仿真,构建了磨料水射流抛光回归分析模型,提出了工艺参数的优化策略。具体如下:（1）磨料水射流抛光基本理论研究。基于薄壁/厚壁出流的射流结构特性,阐述了射流初始段、核心段、消散段的能量分布;研究了射流的形成过程,在此基础上剖析了磨料水射流的固、液、气三相混合机制;基于弹塑性力学理论,阐述了单磨粒作用下的材料破坏冲蚀机理,进一步分析了射流作用于材料壁面的压应力和切应力关系。（2）射流能量控制及喷嘴结构优化研究。基于欧拉-拉格朗日原理,通过CFD技术构建了可用于对喷嘴结构的快速设计、对固—液—气三相加速和分布的准确追踪、对壁面与磨料碰撞分析的K-e磨料水射流内流场计算模型;分别分析了工艺参数对射流能量和喷嘴内部磨损的影响规律,在此基础上提出了改进的喷嘴结构,优化后的喷嘴提高了7.1%的磨料出口速度,减少了11.8%的喷嘴内磨损量。（3）磨料颗粒的微观冲蚀机理研究。基于显示动力学和光滑粒子学技术,构建了磨粒冲蚀材料的微观破坏仿真模型,基于模型分析了磨粒作用下凸峰的破坏演化过程,并具体分析了磨粒尺寸、磨粒形状、冲击角度、表面异形等参数对冲蚀质量的影响规律;在此基础上,完善了现有的磨粒抛光冲蚀机理,结果表明:磨粒尺寸与表面凸峰尺寸越接近,凸峰表面残留越少;磨粒与凸峰的接触面形状越相似,凸峰破坏去除越明显;冲击角度与工件表面相切时,可以有效去除表面凸峰和减少工件表面的损伤;锥形凸峰更易改变磨粒抛光轨迹,产生表面损伤残留,而球状凸峰更易导致表面裂纹;除现有的塑性剪切和脆性断裂外,射流磨粒抛光还存在塑性挤压机理。（4）磨料水射流曲面抛光工艺参数优化研究。通过单因素实验,研究了磨料流量、射流压力、横移速度及抛光角度等加工参数对抛光质量的影响规律,并基于正交试验和极差分析,获得了较优水平组合,得出了射流抛光的合理参数范围,进一步构建了面向抛光质量的回归分析模型,结合布谷鸟算法和适应性精英保留策略,构建了面向磨料水射流抛光的布谷鸟算法模型,并制定了对应的算法流程图;利用Matlab进行了回归模型的算法可视化运算,结果表明:算法优化后的工艺参数组合与实验初选优水平相比,抛光粗糙度平均下降了9.73%。
姜琳[8]（2019）在《球度误差测量中的球面轮廓提取与评定方法研究》文中认为国防工业和航空航天技术的发展,对球形惯性器件的形位精度要求越来越高。面对迫切的高精度球度测量需求,本文针对球度误差测量中的球面轮廓形状特征提取与球度误差评定方法展开研究。对于基于两旋转自由度对心式测量系统的球面轮廓精确重构问题,以及最小区域球（MZS）、最大内切球（MIS）和最小外接球（MCS）准则下球度误差的快速精确评定问题,进行了理论分析、建模仿真和实验研究,主要完成的工作如下:为实现球面轮廓形状特征的精确提取,建立了球面轮廓对心式测量系统和采样策略模型;设计了适用于不等间隔采样数据的高斯型零相移数字滤波方法,基于拟合角度完成对高斯滤波器权函数的修正;对在采样过程中由传感器初值差异、测件放置偏心、转角读数误差等因素产生的测量误差进行校正,提出了基于三维正交基准的球面轮廓匹配与数据融合方法:在球面轮廓匹配条件下,完成被测轮廓与主基准轮廓的中心对准;根据被测轮廓与主基准轮廓、副基准轮廓A、副基准轮廓B的交点测量差值构造目标函数,通过优化获取目标函数最小值对应角度实现转角校正;在此基础上,基于均值原则实现被测轮廓的尺寸匹配。仿真及实验结果表明,所提出的轮廓匹配与数据融合方法能够有效还原被测轮廓的真实特征。为实现球度误差的精确和快速评定,设计了基于启发式搜索与特征点模型复合的球度误差评定方法。根据球度分布的宏观收敛性、对称性及多特征点特性,研究了球心搜索粗定位、搜索路径优化和评定结果校正的球度误差评定算法的改进策略。数据集测试结果表明:所提出的球心搜索粗定位方法最高可实现1/512的球心搜索范围的压缩比率;多向自适应对称搜索算法能够有效兼顾收敛速度和全局寻优性能,经过5075次迭代可得到纳米精度的球度解,且求解时间小于0.025 s,耗时仅为传统算法的1/10;对评定结果的特征点模型校正法能够在迭代进行到指定尺度时,根据当前最佳解位置建立基于MIS、MCS和MZS准则的特征点模型并求解出理想球心,与启发式搜索方法相结合,可将求解效率提高2661%。在上述工作的基础上,完成了对心式球面轮廓测量实验系统的搭建。进行了转位装置中心对准实验、升降装置稳定性实验等精度测试工作,并通过相关实验,验证了提出的球面轮廓表面特征提取方法和球度误差评定算法的有效性。
贾默涵[9]（2019）在《精密旋转轴系回转精度测试与分析技术研究》文中进行了进一步梳理精密旋转轴系是现代机械加工中高精度机床等设备的核心构件,转轴空间运动直观的主要表现形式为回转误差与圆度误差,回转精度是决定工件加工精度的重要衡量指标,所以对其监测与定量分析显得尤为重要,本文以三点法误差分离技术为基础,对提升精密旋转轴系的回转误差分离精度以及误差评定方法展开研究。首先,本文通过对现有误差测量、分离工作以及误差形状评定工作进行分析,针对原始信号存在噪声干扰,确定了频域以及时域内去噪方法,针对预处理过后的振动信号,简要分析数据拟合方法,对于采样信号中不确定性成分,简述了不确定性来源及传递过程。其次,论文对比分析了常见的误差分离方法,选用三点法误差分离技术并进行深入研究。详细阐述该方法的原理及过程,通过分析发现在噪声环境下,噪声信号传递函数对分离精度具有重要影响,由此提出以噪声传递函数作为优化目标的数学模型,通过对该模型各阶频率成分的∞-范数考虑,达到噪声抑制效果的最佳状态并得到能够提升分离精度的传感器安装角度最优值,进而进行仿真分析。再次,通过理论分析得出,对于回转误差形状的评定问题可以将转轴的运动误差改变为线性的误差极小化问题,经过对回转误差的可观测性与复频域分析,提出了对转轴回转误差评定的数学模型。针对单截面的回转误差,使用最小包容方法对其进行评定的同时引入差分进化算法对结果进行优化,并使用该方法对仿真结果进行评定。最后,构建精密旋转轴系回转精度测试与分析实验系统,实现对转轴运动误差数据的采样与处理,验证了论文中理论研究的真实性,同时对误差分离过程中不确定性的影响进行定量分析。论文围绕提升三点法误差分离精度以及回转误差评定方法展开研究,通过仿真分析与实验验证了抑制噪声信号传递的误差分离精度提升方法与回转精度评定优化算法的可靠性与正确性。本文研究内容涉及高精度加工制造以及航空航天等多种重要领域,对精密旋转轴系回转精度的测试与分析,对于精密仪器加工行业以及精密零件生产的工业水平提升具有重要意义。
李晓峰[10]（2019）在《自动变速器电液控制模块间隙敏感特性分析及抑制》文中提出随着设计能力与制造技术的进步,自动变速器获得越来越广泛的应用。为降低生产成本,自动变速器核心部件的电液控制模块,逐步采用铝合金压力铸造获得阀体毛坯,然后在阀体上铰阀孔的工艺。由于铝合金材质直接作为配合面,阀芯阀体配合间隙易受螺栓预紧力、温度、压力等环境因素的影响,从而降低变速器控制品质,甚至引发控制失效。如何降低上述因素对阀芯阀体配合间隙的影响,提高电液控制模块的稳定性,成为亟待解决的问题,针对该问题,本文以合作企业的某型号自动变速器电液控制模块作为研究对象,采用有限元分析结合数值计算的方法,开展了多因素变化条件下电液控制模块性能变化规律的研究工作,相关研究有望为电液控制模块的设计提供了参考依据。具体研究内容如下:（1）介绍了电液控制模块以及环境适应性方面的国内外发展现状;然后根据合作企业的实物模型,利用UG软件建立了自动变速器电液控制模块的三维模型。依据有限元分析的原理,以及工作腔的形状结构,确定了阀孔及阀芯的研究方法。（2）基于有限元分析软件ABAQUS以及模型设计软件UG,对电液控制模块进行了多因素变化条件下的仿真模拟分析。利用仿真模拟得到的离散数据,基于评价圆度的相关理论,统计和提取了更加精确的阀孔和阀芯径向形变量。（3）利用正交试验分析了各因子对阀芯阀孔配合间隙变化的影响程度,改进了电液控制模块的敏感结构参数,结果显示,改进后的自动变速器电液控制模块间隙,相较于改进前,在外界条件变化的情况下减少了1.247μm,即形变量减少了9.41%。（4）搭建了自动变速器电液控制模块的环境适应性测试台,完成了改进前后电液控制模块的性能对比试验。试验结果表明,改进后的电液控制模块性能稳定性有较大幅度的提升。
二、基于遗传算法的圆度误差评估(英文)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于遗传算法的圆度误差评估(英文)（论文提纲范文）
（1）水心病苹果水心程度与可溶性固形物含量在线无损检测方法与分级装备研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号及缩略词清单 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 苹果产业概述 |
| 1.1.1 苹果产业现状 |
| 1.1.2 苹果品质检测指标及检测技术 |
| 1.2 苹果水心病 |
| 1.2.1 苹果水心病简介 |
| 1.2.2 苹果水心病的发生机理及影响因素 |
| 1.2.3 苹果水心病的危害 |
| 1.2.4 苹果水心病的检测方法 |
| 1.3 苹果内部品质Vis/NIR光谱检测技术研究现状 |
| 1.3.1 技术原理及特点 |
| 1.3.2 光谱采集方式 |
| 1.3.3 检测影响因素 |
| 1.3.4 在水果内部品质检测中的应用 |
| 1.3.5 存在的问题 |
| 1.4 苹果内部品质Vis/NIR光谱检测装备研究现状 |
| 1.4.1 苹果内部品质检测装备产业现状 |
| 1.4.2 苹果内部品质检测输送分级装备研究现状 |
| 1.4.3 存在的问题 |
| 1.5 研究内容及技术路线图 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线图 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 实验仪器、材料和方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 主要实验仪器 |
| 2.2.1 QE65PRO微型光谱仪 |
| 2.2.2 PR-201α数字折光仪 |
| 2.2.3 图像采集系统 |
| 2.3 实验材料 |
| 2.4 软件介绍 |
| 2.4.1 光谱采集软件 |
| 2.4.2 数据处理分析软件 |
| 2.4.3 机、电、控制及结构仿真软件 |
| 2.4.4 光学仿真软件 |
| 2.5 数据统计分析方法 |
| 2.5.1 光谱预处理方法 |
| 2.5.2 样本集划分方法 |
| 2.5.3 数据建模方法 |
| 2.5.4 模型评价方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 苹果水心病Vis/NIR光谱特性及无损检测可行性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 苹果样本 |
| 3.2.2 Vis/NIR光谱采集系统 |
| 3.2.3 水心程度测量 |
| 3.2.4 不同组织光透性测试 |
| 3.2.5 SSC测量中的取样方法研究 |
| 3.3 结果和讨论 |
| 3.3.1 SSC分布和取样方法分析 |
| 3.3.2 样本特征分析 |
| 3.3.3 水心苹果Vis/NIR光谱特性 |
| 3.3.4 水心病苹果SSC预测研究 |
| 3.3.5 苹果水心病检测研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 光源布局及苹果大小对苹果水心病检测的影响研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 苹果样本 |
| 4.2.2 LightTools光源系统仿真设置 |
| 4.2.3 不同光源布局无损检测系统 |
| 4.2.4 苹果尺寸、SSC和 WSI测量 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 样本特征分析 |
| 4.3.2 LightTools仿真结果分析 |
| 4.3.3 光谱特征分析 |
| 4.3.4 双光源系统建模研究 |
| 4.3.5 不同光源布局建模研究 |
| 4.3.6 特征波长挑选 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于Vis/NIR光谱技术的苹果水心病在线检测装备研发 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多功能果杯的设计研发 |
| 5.2.1 多功能果杯结构设计 |
| 5.2.2 果杯功能仿真验证 |
| 5.3 自适应光源系统的设计研发 |
| 5.3.1 自适应光源调整机构结构设计 |
| 5.3.2 自适应光源调整机构仿真验证 |
| 5.4 输送分级系统设计研发 |
| 5.4.1 输送分级系统各组件设计 |
| 5.4.2 输送分级防损伤设计 |
| 5.5 电路及控制系统设计 |
| 5.5.1 控制系统及程序设计 |
| 5.5.2 电路系统设计 |
| 5.6 整机工作流程 |
| 5.7 在线检测装备光谱检测性能验证 |
| 5.7.1 测试样本 |
| 5.7.2 测试条件 |
| 5.7.3 在线检测装备静态性能测试 |
| 5.7.4 在线检测装备动态性能测试 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 苹果姿态对苹果水心病在线检测的影响研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.2.1 苹果样本 |
| 6.2.2 光谱检测设备简介 |
| 6.2.3 苹果尺寸、SSC和 WSI测量 |
| 6.3 结果与讨论 |
| 6.3.1 样本特征分析 |
| 6.3.2 不同姿态下苹果光谱特征分析 |
| 6.3.3 不同姿态下SSC和WSI预测模型研究 |
| 6.3.4 水心病判别分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 基于自适应光源系统的不同大小苹果光谱修正方法研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 材料与方法 |
| 7.2.1 苹果样本 |
| 7.2.2 光谱检测设备简介 |
| 7.2.3 苹果大小、SSC和WSI测量 |
| 7.2.4 大小修正方法研究 |
| 7.3 结果与讨论 |
| 7.3.1 样本特征分析 |
| 7.3.2 不同大小苹果光谱特征分析 |
| 7.3.3 基于大小修正的SSC预测模型研究 |
| 7.3.4 水心判别分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论、创新点与展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 后期研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（2）基于改进布谷鸟搜索算法的圆度误差评定（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 圆度误差的数学模型 |
| 1.1 最小区域法(MZC) |
| 1.2 最小二乘法(LSC) |
| 2 传统布谷鸟搜索算法 |
| 2.1 布谷鸟搜索算法的生物学原理 |
| 2.2 布谷鸟搜索算法的数学原理 |
| 3 布谷鸟搜索算法的改进 |
| 3.1 个体适应度计算及轮盘赌选择 |
| 3.2 莱维飞行中步长缩放因子α的改进 |
| 3.3 布谷鸟重新寻找鸟窝pa的改进 |
| 3.4 改进布谷鸟搜索算法流程 |
| 4 实例计算 |
| 5 结论 |
（3）微球球度评定方法的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景、目的和意义 |
| 1.2 形貌误差评定技术的研究概述 |
| 1.3 圆形和球形形貌误差评定技术的研究现状 |
| 1.3.1 圆度误差评定技术的研究现状 |
| 1.3.2 球度误差评定技术的研究现状 |
| 1.4 课题来源、研究内容和结构安排 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 研究内容和结构安排 |
| 第二章 渐近搜索模型的建立及参数分析 |
| 2.1 渐近搜索方式介绍 |
| 2.2 渐近搜索模型初始参数的分析 |
| 2.2.1 圆轮廓形心与最小包容区域圆圆心距离的求解 |
| 2.2.2 球轮廓形心与最小包容区域球球心距离的求解 |
| 2.3 渐近搜索模型的确定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 圆度误差评定算法的研究 |
| 3.1 圆度误差评定模型的建立 |
| 3.1.1 圆度误差评定的基础 |
| 3.1.2 圆度误差评定的原理 |
| 3.2 圆度误差评定算法的执行 |
| 3.2.1 确定最小二乘圆的圆心和圆度误差 |
| 3.2.2 确定目标圆心所在的象限 |
| 3.2.3 确定准圆心 |
| 3.2.4 确定目标圆心的坐标 |
| 3.2.5 圆度误差的求解 |
| 3.3 圆度误差评定算法的收敛性和最优解分析 |
| 3.4 圆度误差评定算法的软件程序设计 |
| 3.4.1 最小二乘拟合圆程序设计 |
| 3.4.2 准圆心搜索程序设计 |
| 3.4.3 最小包容区域圆控制点搜索程序设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 三维球度误差评定算法的研究 |
| 4.1 球度误差评定模型的建立 |
| 4.1.1 球度误差评定的基础 |
| 4.1.2 球度误差评定的原理 |
| 4.2 球度误差评定算法的执行 |
| 4.2.1 最小二乘球球心和球度误差的求解 |
| 4.2.2 搜索球模型的建立及其特征点的确定 |
| 4.2.3 准球心的确定 |
| 4.2.4 最小包容区域球球心的确定 |
| 4.2.5 球度误差的求解 |
| 4.3 球度误差评定算法的收敛性和最优解分析 |
| 4.4 球度误差评定算法的软件程序设计 |
| 4.4.1 最小二乘球参数求解程序设计 |
| 4.4.2 搜索球的搜索程序设计 |
| 4.4.3 最小包容区域球控制点搜索程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 圆度和球度误差评定算法的实验验证 |
| 5.1 圆度误差评定算法的实验验证 |
| 5.1.1 仿真数据构造及算法的验证 |
| 5.1.2 对比实验的验证 |
| 5.2 球度误差评定算法的实验验证 |
| 5.2.1 仿真数据构造及算法的验证 |
| 5.2.2 对比实验的验证 |
| 5.3 圆度和球度误差评定算法运行效率的分析 |
| 5.4 球度误差评定算法对非整球面形貌误差评定的研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 微球球度误差测量系统及评定分析 |
| 6.1 微球球度误差测量系统方案设计 |
| 6.2 微球球度误差测量系统工作原理 |
| 6.3 微球球度误差评定及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.1.1 研究成果总结 |
| 7.1.2 本文主要创新点 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 1 |
| 附录 2 |
| 附录 3 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（4）基于滑移率辨识的汽车制动时序视觉检测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 |
| 1.1.1 论文研究的背景 |
| 1.1.2 论文研究的意义 |
| 1.2 半挂汽车列车制动时序的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外制动时序研究现状 |
| 1.2.2 国内制动时序研究现状 |
| 1.3 半挂汽车列车制动时序检测技术的研究现状 |
| 1.3.1 制动时序国家标准的制定和实施 |
| 1.3.2 制动时序检测技术国外研究现状 |
| 1.3.3 制动时序检测技术国内研究现状 |
| 1.4 立体视觉汽车检测技术的研究现状 |
| 1.4.1 立体视觉概述 |
| 1.4.2 立体视觉在汽车检测技术领域的应用和进展 |
| 1.5 论文的主要研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 汽车制动时序检测理论及方案研究 |
| 2.1 制动时序测量目标的确定 |
| 2.1.1 滑移率与路面附着系数的关系 |
| 2.1.2 基于车轮滑移率的制动时序测量目标 |
| 2.1.3 影响车轮滑移率识别的关键因素 |
| 2.2 基于视觉测量的车轮滑移率测量模型建立 |
| 2.2.1 车轮滑移率计算模型 |
| 2.2.2 圆形标识运动轨迹拟合 |
| 2.2.3 汽车列车曲线行驶矫正模型 |
| 2.3 双目立体视觉测量模型 |
| 2.3.1 平行双目立体视觉测量原理 |
| 2.3.2 平行双目视觉系统精度分析 |
| 2.4 制动时序视觉检测系统方案设计 |
| 2.4.1 制动时序视觉检测系统整体布局 |
| 2.4.2 制动时序视觉检测系统检测流程 |
| 2.4.3 制动时序视觉检测系统控制方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 制动时序视觉检测系统图像处理算法研究 |
| 3.1 图像预处理 |
| 3.1.1 图像对比度增强 |
| 3.1.2 基于维纳滤波的圆形标识运动模糊复原 |
| 3.1.3 图像伪中值双边滤波去噪 |
| 3.1.4 图像拉普拉斯锐化 |
| 3.2 基于改进Canny算法的圆形标识边缘检测 |
| 3.2.1 传统Canny边缘检测 |
| 3.2.2 拓展梯度方向与Otsu自适应阈值的改进Canny算法 |
| 3.3 基于Hough变换的圆形标识特征提取 |
| 3.3.1 基于Hough变换的椭圆检测研究进展 |
| 3.3.2 最小二乘与Hough变换融合的圆形标识特征提取 |
| 3.4 基于对极几何约束的圆形标识归一化互相关立体匹配 |
| 3.4.1 立体匹配方法概述 |
| 3.4.2 对极几何约束 |
| 3.4.3 基本矩阵和极线方程 |
| 3.4.4 基于对极几何约束关系的NCC立体匹配算法 |
| 3.5 圆形标识中心坐标三维重建 |
| 3.5.1 三维重建模型 |
| 3.5.2 三维重建过程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 制动时序视觉检测系统标定与精度检定试验研究 |
| 4.1 非线性成像模型建立 |
| 4.1.1 参考坐标系 |
| 4.1.2 线性成像模型 |
| 4.1.3 非线性成像模型 |
| 4.2 视觉检测系统摄像机标定理论及优化 |
| 4.2.1 张正友平面模板标定法 |
| 4.2.2 张正友标定法优化理论分析 |
| 4.2.3 基于PSO-LM组合优化策略的改进张正友标定法 |
| 4.3 摄像机标定试验及结果对比分析 |
| 4.3.1 标定试验设备安装及调试 |
| 4.3.2 标定试验过程及参数误差对比分析 |
| 4.4 基于车轮动态模拟的视觉系统精度检定试验研究 |
| 4.4.1 硬件结构组成 |
| 4.4.2 检定方法及流程 |
| 4.4.3 动态检定试验及误差分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 汽车制动时序视觉检测系统开发及实车试验 |
| 5.1 汽车制动时序视觉检测系统结构组成 |
| 5.1.1 检测系统的硬件部分 |
| 5.1.2 汽车制动时序检测系统软件设计 |
| 5.2 汽车制动时序视觉检测系统实车试验研究 |
| 5.2.1 实车试验目的及试验条件 |
| 5.2.2 实车试验内容及步骤 |
| 5.2.3 同一车型重复性试验 |
| 5.2.4 测量结果标准不确定度评定 |
| 5.2.5 多种车型普适性试验 |
| 5.2.6 试验误差因素分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（5）曲轴在线测量机关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 曲轴测量国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题来源来及主要研究内容 |
| 第二章 曲轴在线测量方案设计 |
| 2.1 曲轴在线测量系统功能分析 |
| 2.2 曲轴轴颈测量方案研究 |
| 2.2.1 轴颈测量概述 |
| 2.2.2 非接触式测量方法 |
| 2.2.3 接触式测量方法 |
| 2.3 轴颈同步测量结构设计 |
| 2.3.1 轴颈测量方案设计 |
| 2.3.2 传感器选择及测头结构设计 |
| 2.3.3 各轴颈测量结构设计 |
| 2.3.4 轴颈比较法测量原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 轴颈测量误差分析研究 |
| 3.1 测量误差来源分析 |
| 3.2 轴颈在线测量系统误差分析 |
| 3.2.1 回转轴线偏移误差 |
| 3.2.2 主轴线偏移误差 |
| 3.2.3 温度变化误差 |
| 3.3 粗大误差分析及仿真研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 轴颈形位误差评定方法研究 |
| 4.1 圆度误差评定方法 |
| 4.1.1 圆度最小二乘法评定方法(LSC) |
| 4.1.2 圆度最小区域法评定方法(MZC) |
| 4.2 圆柱度误差评定方法 |
| 4.3 智能优化算法应用 |
| 4.3.1 遗传算法的误差评定应用Genetic Algorithm |
| 4.3.2 粒子群算法的误差评定应用Particle Swarm Optimization |
| 4.4 形位误差评定方法验证 |
| 4.4.1 最小二乘法 |
| 4.4.2 最小区域法 |
| 4.4.3 评定方法结果比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 曲轴在线测量实验及结果分析 |
| 5.1 曲轴在线测量机搭建 |
| 5.1.1 轴颈在线测量机结构设计 |
| 5.1.2 传感器及测头结构 |
| 5.1.3 轴颈测量结构 |
| 5.2 测量误差及结果分析 |
| 5.2.1 传感器零位标定 |
| 5.2.2 粗大误差奇异值剔除实验 |
| 5.2.3 主轴颈测量数据及结果分析 |
| 5.2.4 连杆颈测量数据及结果分析 |
| 5.3 测量可重复性和可再现性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学校期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 附录1 |
（6）基于GA-SVM与改进的LeNet卷积神经网络融合的磨粒辨识研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景、目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 磨粒分析技术研究现状 |
| 1.2.2 支持向量机研究现状 |
| 1.2.3 卷积神经网络研究现状 |
| 1.3 本文主要工作与章节安排 |
| 第2章 实验平台设计与搭建 |
| 2.1 系统平台相关性能分析 |
| 2.2 微流体芯片设计制备 |
| 2.3 数字显微成像系统介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 卷积神经网络理论基础 |
| 3.1 卷积神经网络基本结构 |
| 3.1.1 “端到端”思想 |
| 3.1.2 卷积神经网络基本部件 |
| 3.1.3 卷积神经网络经典结构 |
| 3.2 卷积神经网络的反向传播 |
| 3.2.1 池化层到卷积层的反向传播 |
| 3.2.2 卷积层到池化层的反向传播 |
| 3.3 卷积神经网络的优化 |
| 3.3.1 激活函数 |
| 3.3.2 目标函数 |
| 3.3.3 网络压缩 |
| 3.3.4 优化算法 |
| 3.3.5 随机失活 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 磨粒图像分割及特征提取 |
| 4.1 磨粒图像分割 |
| 4.1.1 磨粒图像灰度化 |
| 4.1.2 基于区域生长的磨粒图像分割 |
| 4.2 磨粒分割后处理 |
| 4.2.1 磨粒图像的形态学处理 |
| 4.2.2 基于边缘检测的磨粒孔洞填充处理 |
| 4.3 磨粒特征提取 |
| 4.3.1 磨粒几何特征参数 |
| 4.3.2 磨粒纹理特征参数 |
| 4.4 典型磨粒特征参数的计算分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于GA-SVM与 CNN融合的磨粒辨识 |
| 5.1 基于GA-SVM的磨粒分类辨识 |
| 5.1.1 SVM分类原理 |
| 5.1.2 多分类SVM |
| 5.1.3 基于GA-SVM的磨粒分类 |
| 5.2 基于卷积神经网络的磨粒分类辨识 |
| 5.2.1 面向磨粒图像辨识的CNN网络构造 |
| 5.2.2 基于卷积神经网络的磨粒辨识 |
| 5.3 基于改进的GA-SVM与 CNN融合的磨粒分类器搭建 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1(GA-SVM参数寻优核心代码) |
| 附录2(GA-SVM 分类器核心代码) |
| 附录3(基于改进的 LeNet 模型核心代码) |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目 |
（7）磨料水射流曲面抛光冲蚀机理及加工工艺研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 水射流技术加工概述 |
| 1.1.1 纯水射流技术 |
| 1.1.2 磨料水射流技术 |
| 1.1.3 磨料水射流优缺点 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题来源及研究意义 |
| 1.4 主要内容及思路 |
| 第二章 磨料水射流抛光理论研究 |
| 2.1 流体动力学理论 |
| 2.1.1 流体运动参考系 |
| 2.1.2 流体力学基本方程 |
| 2.1.3 射流基本结构 |
| 2.2 磨料水射流喷嘴内流场研究 |
| 2.2.1 高速纯水射流形成机理 |
| 2.2.2 磨料水射流形成机理 |
| 2.3 磨料水射流冲蚀机理 |
| 2.3.1 水与工件的相互作用分析 |
| 2.3.2 磨粒对工件冲蚀破坏机理分析 |
| 2.4 磨料水射流抛光机理 |
| 2.4.1 射流抛光宏观分析 |
| 2.4.2 射流抛光微观模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于射流能量及磨损的喷嘴结构优化研究 |
| 3.1 内流场CFD磨粒加速过程探究 |
| 3.1.1 磨粒运动及加速过程分析 |
| 3.1.2 磨粒壁面碰撞及磨损机理 |
| 3.2 水射流加工系统内流场研究 |
| 3.2.1 仿真模型构建及参数设定 |
| 3.2.2 仿真模型的内流场求解 |
| 3.2.3 仿真计算模型的实现及验证 |
| 3.3 加工参数对射流能量的影响规律研究 |
| 3.3.1 射流压力的影响规律 |
| 3.3.2 磨料流量的影响规律 |
| 3.3.3 磨料尺寸的影响规律 |
| 3.4 磨料参数对喷嘴磨损的影响规律研究 |
| 3.4.1 磨料圆度系数的影响规律 |
| 3.4.2 磨料尺寸的影响规律 |
| 3.4.3 磨料密度的影响规律 |
| 3.4.4 磨料运动对喷嘴磨损的实验验证 |
| 3.5 面向射流能量及内磨损的喷头结构优化 |
| 3.5.1 聚合管角度对射流速度及内磨损的影响 |
| 3.5.2 进料口位置对射流速度及内磨损的影响 |
| 3.5.3 进料口角度对射流速度及内磨损的影响 |
| 3.5.4 优化喷嘴结构的性能对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 磨料粒子曲面抛光冲蚀机理研究 |
| 4.1 磨粒抛光模型研究 |
| 4.1.1 控制方程的选择 |
| 4.1.2 模型构建及分析 |
| 4.2 单磨粒抛光的材料冲蚀机理研究 |
| 4.2.1 磨粒尺寸对抛光冲蚀的影响 |
| 4.2.2 磨粒形状对抛光冲蚀的影响 |
| 4.2.3 磨粒冲击角度对抛光冲蚀的影响 |
| 4.2.4 磨粒冲击表面异形对抛光冲蚀的影响 |
| 4.3 多磨料颗粒抛光塑性材料机理研究 |
| 4.3.1 同方向冲蚀变形机理 |
| 4.3.2 不同方向冲蚀变形机理 |
| 4.4 多磨料颗粒抛光硬脆性材料机理研究 |
| 4.4.1 同方向抛光冲蚀机理 |
| 4.4.2 不同方向抛光冲蚀机理 |
| 4.5 磨粒抛光冲蚀综合分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 磨料水射流曲面抛光工艺优化研究 |
| 5.1 实验设计及方案 |
| 5.1.1 实验设备及材料 |
| 5.1.2 实验方案 |
| 5.2 加工参数对抛光质量的影响规律 |
| 5.2.1 磨料流量对曲面抛光的影响 |
| 5.2.2 射流压力对曲面抛光的影响 |
| 5.2.3 横移速度对曲面抛光的影响 |
| 5.2.4 抛光角度对曲面抛光的影响 |
| 5.3 正交试验及极差分析 |
| 5.4 布谷鸟优化算法工艺优化研究 |
| 5.4.1 曲面抛光回归分析模型 |
| 5.4.2 布谷鸟搜寻算法寻优分析 |
| 5.4.3 改进的CS算法模型构建 |
| 5.4.4 基于目标函数的算法实现 |
| 5.5 算法优化结果的对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 主要结论与展望 |
| 主要结论 |
| 展望 |
| 创新点 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
（8）球度误差测量中的球面轮廓提取与评定方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 |
| 1.2.1 球面轮廓提取方法研究现状与分析 |
| 1.2.2 球度误差评定方法研究现状与分析 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 第2章 球面轮廓提取中的相关理论及方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 球面轮廓采样的数学模型 |
| 2.2.1 球面轮廓采样系统的数学模型 |
| 2.2.2 球面轮廓采样策略的数学表达 |
| 2.3 赤道圆轮廓数据的零相移数字滤波器设计 |
| 2.3.1 零相移滤波的基本原理及其实现方法 |
| 2.3.2 高斯型零相移数字滤波器设计 |
| 2.3.3 高斯型零相移数字滤波器性能分析 |
| 2.4 球面轮廓数据的融合方法设计 |
| 2.4.1 球面轮廓数据融合的基本原理 |
| 2.4.2 基于三维正交基准的球面轮廓数据融合方法 |
| 2.4.3 截面轮廓数据的插值方法研究 |
| 2.4.4 球面轮廓数据融合方法的仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于笛卡尔坐标系的球度误差评定算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 球度误差评定准则的数学定义 |
| 3.3 经典NELDER-MEAD算法研究 |
| 3.4 基于搜索路径改进的多方向自适应对称搜索方法 |
| 3.4.1 球度分布特征分析 |
| 3.4.2 理想球心粗定位策略 |
| 3.4.3 多方向自适应对称搜索方法 |
| 3.4.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.5 与特征点模型结合的评定结果校正方法 |
| 3.5.1 特征点模型(FPM)设计方法 |
| 3.5.2 NM-FPM复合算法 |
| 3.5.3 仿真实验分析与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 实验验证与结果分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验系统搭建与测试 |
| 4.2.1 实验环境条件与装置 |
| 4.2.2 转位装置中心对准实验系统 |
| 4.2.3 升降装置稳定性实验系统 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 球面轮廓数据采样实验 |
| 4.3.2 球面轮廓拟合与球度误差评定 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（9）精密旋转轴系回转精度测试与分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 课题来源和主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 论文主要研究内容 |
| 第二章 回转信号处理及不确定度分析方法 |
| 2.1 原始信号滤波方法 |
| 2.1.1 频域滤波方法 |
| 2.1.2 时域去噪方法 |
| 2.2 轨迹拟合方法 |
| 2.2.1 最小区域置换算法 |
| 2.2.2 形状轮廓线性规划问题 |
| 2.2.3 最小二乘拟合 |
| 2.3 测量不确定度分析 |
| 2.3.1 随机系统成分分量 |
| 2.3.2 不确定模型 |
| 2.3.3 计算中的不确定性传递 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 回转误差分离方法及精度提升策略 |
| 3.1 回转误差的概念 |
| 3.2 传统回转误差分离技术 |
| 3.3 三点法误差分离技术原理 |
| 3.3.1 基本原理 |
| 3.3.2 误差分离技术影响因素 |
| 3.4 误差分离精度提升策略 |
| 3.4.1 噪声影响过程分析及其抑制方法 |
| 3.4.2 仿真分析 |
| 3.5 误差分离结果不确定性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 引入智能优化方法的回转精度评定 |
| 4.1 回转误差分析 |
| 4.1.1 两点假设的提出 |
| 4.1.2 回转轴线的可观测性 |
| 4.1.3 理想圆心运动复频域分析 |
| 4.2 回转精度评定方法 |
| 4.2.1 回转轨迹形状评估 |
| 4.2.2 回转精度最小包容评定法 |
| 4.2.3 回转精度评估结果判定 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 差分进化算法 |
| 4.3.2 结合差分进化算法的仿真结果评定 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验验证及分析 |
| 5.1 测试系统组成 |
| 5.1.1 硬件部分组成 |
| 5.1.2 软件部分组成 |
| 5.2 实验方案及结果对比 |
| 5.2.1 实验方案 |
| 5.2.2 误差分离结果比较 |
| 5.2.3 误差分离不确定度分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）自动变速器电液控制模块间隙敏感特性分析及抑制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 电液控制模块的研究现状 |
| 1.2.1 电液控制模块国外的研究现状 |
| 1.2.2 电液控制模块国内研究现状 |
| 1.3 环境适应性研究现状 |
| 1.3.1 环境适应性国外研究现状 |
| 1.3.2 环境适应性国内研究现状 |
| 1.4 课题来源及本文的主要研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 本文的主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 基于圆度理论的阀孔及阀芯有效圆拟合 |
| 2.1 有限元法简介 |
| 2.2 电液控制模块有限元分析前处理 |
| 2.2.1 模型的建立 |
| 2.2.2 网格的划分 |
| 2.3 电液控制模块有限元分析后处理 |
| 2.3.1 评价圆度方法的选择 |
| 2.3.2 圆度理论的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 自动变速器电液控制模块间隙敏感特性分析 |
| 3.1 油压对电液控制模块间隙的影响 |
| 3.1.1 阀块的有限元参数设置 |
| 3.1.2 仿真计算及分析 |
| 3.1.3 阀芯的有限元参数设置 |
| 3.1.4 仿真计算及分析 |
| 3.2 温度对电液控制模块间隙的影响 |
| 3.2.1 阀块的有限元参数设置 |
| 3.2.2 仿真计算及分析 |
| 3.2.3 阀芯的有限元参数设置 |
| 3.2.4 仿真计算及分析 |
| 3.3 结构及载荷对电液控制模块间隙的影响 |
| 3.3.1 螺栓预紧力对电液控制模块间隙的影响 |
| 3.3.2 螺栓凸台高度对电液控制模块间隙的影响 |
| 3.3.3 螺栓孔大小对电液控制模块间隙的影响 |
| 3.3.4 阀块厚度对电液控制模块间隙的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 自动变速器电液控制模块结构参数改进及实验验证 |
| 4.1 正交试验方案设定 |
| 4.2 试验数据处理及分析 |
| 4.3 试验结果比对分析 |
| 4.4 基于正交试验的环境适应性实验 |
| 4.4.1 实验目的及意义 |
| 4.4.2 实验系统的设计 |
| 4.4.3 实验步骤及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A攻读硕士学位期间研究成果及参与项目 |
四、基于遗传算法的圆度误差评估(英文)（论文参考文献）
- [1]水心病苹果水心程度与可溶性固形物含量在线无损检测方法与分级装备研究[D]. 常汉. 浙江大学, 2021(01)
- [2]基于改进布谷鸟搜索算法的圆度误差评定[J]. 蔡朕,王景良,吕梦樊,朱龙彪. 组合机床与自动化加工技术, 2020(07)
- [3]微球球度评定方法的研究[D]. 梅腱. 合肥工业大学, 2020
- [4]基于滑移率辨识的汽车制动时序视觉检测系统研究[D]. 吴岛. 吉林大学, 2020(08)
- [5]曲轴在线测量机关键技术研究[D]. 崔巍. 南京航空航天大学, 2020
- [6]基于GA-SVM与改进的LeNet卷积神经网络融合的磨粒辨识研究[D]. 翟亮亮. 武汉理工大学, 2020(08)
- [7]磨料水射流曲面抛光冲蚀机理及加工工艺研究[D]. 强争荣. 江南大学, 2019(05)
- [8]球度误差测量中的球面轮廓提取与评定方法研究[D]. 姜琳. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [9]精密旋转轴系回转精度测试与分析技术研究[D]. 贾默涵. 西安电子科技大学, 2019
- [10]自动变速器电液控制模块间隙敏感特性分析及抑制[D]. 李晓峰. 湘潭大学, 2019(02)