| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究进展 | 第12-16页 |
| ·圆度误差评定判别法 | 第12-13页 |
| ·圆度误差的评定方法 | 第13-16页 |
| ·本文研究的主要内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 圆度评定的粒子群智能算法 | 第18-27页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·圆度误差数学模型 | 第18-21页 |
| ·最小区域法 | 第18-19页 |
| ·最小外接圆法 | 第19-20页 |
| ·最大内接圆法 | 第20页 |
| ·最小二乘法 | 第20-21页 |
| ·基于粒子群算法的圆度评定方法设计 | 第21-26页 |
| ·粒子群算法理论及数学基础 | 第21-23页 |
| ·圆度误差粒子群评定算法设计 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 圆度智能评定的不确定度 | 第27-37页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·新一代GPS 不确定度理论 | 第27-31页 |
| ·新一代GPS 不确定度概述 | 第27-29页 |
| ·新一代GPS 不确定度的判定原则 | 第29-31页 |
| ·智能算法拟合不确定度 | 第31-34页 |
| ·智能评定结果概率分布类型 | 第31-32页 |
| ·β分布的参数估计 | 第32-33页 |
| ·智能评定样本Β(?g ,?h)分布的DN 检验方法 | 第33-34页 |
| ·测量仪器执行不确定度 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 智能评定合成不确定度评价 | 第37-48页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·拟合不确定度的最大熵评定方法 | 第37-42页 |
| ·最大熵方法 | 第38-39页 |
| ·智能计算结果样本[0 1]值域变换判据 | 第39-41页 |
| ·最大熵求智能计算结果的概率分布β(g,h) | 第41-42页 |
| ·基于蒙特卡罗法的合成不确定度评估 | 第42-47页 |
| ·智能评定合成不确定度的蒙特卡罗方法设计 | 第43页 |
| ·基于蒙特卡罗法的圆度智能评定合成不确定度评估 | 第43-45页 |
| ·测量仪器总误差伪随机数产生方法 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 圆度误差 PSO 智能评定综合实验 | 第48-63页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·实验流程及实验条件 | 第48-55页 |
| ·圆度误差智能评定实验流程 | 第48-49页 |
| ·实验条件及测量数据 | 第49-55页 |
| ·粒子群算法计算圆度误差 | 第55-58页 |
| ·最小包容区域圆度误差智能计算实验 | 第55-56页 |
| ·最大外接圆法圆度误差智能计算实验 | 第56-57页 |
| ·最小内接圆法圆度误差智能计算实验 | 第57-58页 |
| ·圆度粒子群智能评定不确定度评估 | 第58-62页 |
| ·基于GUM 的智能评定不确定度评估 | 第58-60页 |
| ·基于蒙特卡罗法的智能评定不确定度评估 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结束语 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |