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多测点平面度误差智能评定与不确定度分析方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-13页
主要符号表第13-15页
第一章 绪论第15-29页
   ·课题提出背景及研究意义第15-16页
   ·多测点平面度误差评定概述第16-19页
     ·平面度误差定义及评定模型第16-17页
     ·多测点的平面度误差评定难点第17-18页
     ·衡量评定方法的主要性能指标第18-19页
   ·平面度误差评定方法研究进展第19-27页
     ·基于数值算法平面度误差评定方法第19-22页
     ·基于计算几何法平面度误差评定方法第22-23页
     ·基于智能算法平面度误差评定方法第23-27页
   ·论文的主要研究内容第27-29页
第二章 多测点平面度误差智能评定方法及其优化第29-56页
   ·引言第29页
   ·测量点与最小区域平面的空间几何关系分析第29-36页
     ·特征测量点的提取原理第29-32页
     ·测量点与最小包容区域法向量的关系分析第32-36页
   ·多测点平面度智能评定方法的优化第36-43页
     ·多测点平面度误差智能评定方法的共性问题优化第36-39页
     ·几种基于仿生算法的平面度误差智能评定方法研究第39-43页
   ·平面测量数据仿真方法设计第43-48页
     ·加工平面的数学模型第43-44页
     ·测量数据仿真方法设计与实施第44-48页
   ·基于仿真测量数据的智能评定实验第48-54页
     ·评定实验的仿真测量数据模型第48-49页
     ·特征点提取阈值系数与智能评定结果关系分析第49-50页
     ·初始化个体数目与智能评定结果关系第50-51页
     ·IM-ABC 算法与 IM-PSO 算法性能分析第51-54页
   ·本章小结第54-56页
第三章 平面度误差智能评定的不确定度评估第56-78页
   ·引言第56页
   ·智能评定结果的概率分布特性分析第56-58页
   ·智能评定结果的 β 分布统示法第58-65页
     ·β 分布统示法拟合智能评定结果的概率分布第59-62页
     ·K-S 拟合优度检验第62-64页
     ·智能评定结果样本[01]值域变换第64-65页
   ·智能评定的不确定度评估第65-73页
     ·平面度误差真值的区间估计第65-66页
     ·最大熵法估计ut_e、s_e第66-69页
     ·智能评定的测量不确定度评估第69-73页
   ·平面度误差智能评定的不确定度评估实验第73-77页
     ·粒子群算法评定结果的β分布统示法拟合实验第73-74页
     ·粒子群算法的平面度误差区间估计第74-75页
     ·蜂群算法的平面度误差区间估计第75-77页
   ·本章小结第77-78页
第四章 平面度误差智能计算的 SVM 方法第78-100页
   ·引言第78页
   ·SVM 方法评定平面度误差机理第78-82页
     ·SVR 与平面度误差评定数学机理一致性分析第79-81页
     ·平面度误差评定的 SVR 方法第81-82页
   ·基于分离式支持向量机分类(SSVC)的平面度误差评定第82-89页
     ·基于 SSVC 的平面度误差评定算法第83-87页
     ·基于 SSVC 评定的测量不确定度评估第87-89页
   ·基于仿真测量数据的 SSVC 评定实验第89-92页
     ·阈值系数与评定时间、评定误差关系第90-91页
     ·算法稳定性与评定特性分析第91-92页
   ·SVM 在其它形状误差评定的扩展应用第92-98页
     ·基于 SVM 算法的圆度误差评定方法第93-95页
     ·基于 SVM 算法的圆柱度误差评定方法第95-98页
   ·本章小结第98-100页
第五章 形状误差智能评定实际测量应用第100-117页
   ·引言第100页
   ·平板平面度误差智能评定应用第100-107页
     ·三坐标测量实验条件及实验方案第101页
     ·平板平面度误差智能评定及测量不确定度评估第101-106页
     ·基于分离式支持向量机分类的平板平面度误差评定第106-107页
   ·大尺寸平面度误差智能评定应用第107-112页
     ·轨道板平面度误差测量第107-108页
     ·轨道板平面度误差智能评定及测量不确定度评估第108-112页
   ·轴承环圆度误差的支持向量机评定实例第112-115页
     ·轴承环圆度误差测量条件及方案第112-114页
     ·轴承环圆度误差 SSVC 评定及测量不确定度评估第114-115页
   ·本章小结第115-117页
结论与展望第117-120页
参考文献第120-125页
攻读博士学位期间取得的研究成果第125-127页
致谢第127-128页
附件第128页

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