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基于统计学习的自由曲面轮廓度误差评定与不确定度研究

中文摘要第4-5页
Abstract第5页
英文简写第11-12页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 课题研究的背景和意义第12-13页
        1.1.1 课题来源第12页
        1.1.2 课题研究的背景第12-13页
        1.1.3 课题研究的意义第13页
    1.2 国内外研究现状及存在的问题第13-15页
        1.2.1 自由曲面轮廓度误差评定第13-15页
        1.2.2 自由曲面轮廓度误差不确定度估计第15页
    1.3 本文的主要研究内容第15-18页
第二章 NURBS曲面造型理论第18-27页
    2.1 B样条曲线曲面第18-21页
        2.1.1 B样条基函数第18-19页
        2.1.2 B样条曲线第19-20页
            2.1.2.1 B样条曲线的定义第19页
            2.1.2.2 B样条曲线的导失第19-20页
        2.1.3 B样条曲面第20-21页
            2.1.3.1 B样条曲面的定义第20页
            2.1.3.2 B样条曲面的偏导失第20-21页
    2.2 NURBS曲线曲面第21-24页
        2.2.1 NURBS曲线第21-23页
            2.2.1.1 NURBS曲线的定义第21-22页
            2.2.1.1 NURBS曲线的导失第22-23页
        2.2.2 NURBS曲面第23-24页
            2.2.2.1 NURBS曲面的定义第23-24页
            2.2.2.2 NURBS曲面的偏导失第24页
            2.2.2.3 NURBS曲面的法向量第24页
    2.3 非有理B样条曲线曲面插值拟合第24-26页
        2.3.1 非有理B样条全局曲线插值拟合第25-26页
        2.3.2 非有理B样条全局曲面插值拟合第26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于SQP算法的自由曲面轮廓度误差评定第27-45页
    3.1 自由曲面轮廓度误差评定模型第27-30页
        3.1.1 齐次坐标变换理论第28-29页
        3.1.2 最小二乘法预定位模型第29-30页
        3.1.3 最小区域法精定位模型第30页
    3.2 测点到曲面最小距离计算方法第30-36页
        3.2.1 分割逼近法求测点到曲面的最小距离第30-32页
        3.2.2 基于STL模型求测点到曲面的最小距离第32-34页
        3.2.3 距离函数的线性微分运动模型第34-36页
    3.3 基于SQP算法的曲面定位第36-39页
    3.4 仿真实验及结果分析第39-44页
        3.4.1 自由曲线轮廓度误差评定第40-41页
        3.4.2 自由曲面轮廓度误差评定第41-43页
        3.4.3 NURBS曲面轮廓度误差评定第43-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 自由曲面轮廓度误差不确定度分析第45-53页
    4.1 不确定度的相关概念第45-47页
        4.1.1 相关定义第45-47页
        4.1.2 不确定度的分类第47页
    4.2 形状误差测量不确定度的来源第47-48页
    4.3 自由曲面轮廓度误差的合成不确定度估计第48-52页
    4.4 本章小结第52-53页
第五章 自由曲面轮廓度误差检测实验第53-59页
    5.1 加工实验设计第53-54页
    5.2 误差测量与不确定度估计第54-58页
        5.2.1“S”形自由曲面轮廓度误差评定第54-56页
        5.2.2“S”形自由曲面轮廓度误差不确定度估计第56-58页
    5.3 本章小结第58-59页
第六章 总结与展望第59-61页
    6.1 全文总结第59-60页
    6.2 工作展望第60-61页
参考文献第61-64页
发表论文和参加科研情况说明第64-65页
附录第65-69页
致谢第69-70页

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