基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在機(jī)測量復(fù)雜曲面布點規(guī)劃研究
本文關(guān)鍵詞:基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在機(jī)測量復(fù)雜曲面布點規(guī)劃研究
更多相關(guān)文章: 在機(jī)測量系統(tǒng) IGES文件 影響因子 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 布點規(guī)劃
【摘要】:隨著現(xiàn)代制造業(yè)的快速發(fā)展,在機(jī)測量技術(shù)在對復(fù)雜曲面零件進(jìn)行測量時得到廣泛應(yīng)用。在機(jī)測量技術(shù)可以減少企業(yè)的資金投入、避免零件二次裝夾產(chǎn)生的誤差以及實時反饋測量結(jié)果等諸多優(yōu)點;建立CAD、CAM和CAI集成化系統(tǒng),實現(xiàn)設(shè)計-加工-測量一體化,符合現(xiàn)代制造業(yè)對高度集成性的要求。關(guān)于在機(jī)測量技術(shù)的基礎(chǔ)理論研究已從各個方面展開,本文從零件的待測曲面提取、測點采樣規(guī)劃兩個方面著手,對在機(jī)測量系統(tǒng)的若干技術(shù)問題進(jìn)行深入的探討與研究。本文介紹了基礎(chǔ)理論知識,并對在機(jī)測量系統(tǒng)進(jìn)行了分析,為解決下文的關(guān)鍵問題做了鋪墊:系統(tǒng)地介紹了NURBS曲面的理論知識,研究了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)造方法、學(xué)習(xí)模式及推理方法,分析并選定了本研究中網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建步驟、參數(shù)學(xué)習(xí)模式及網(wǎng)絡(luò)推理方法。并對復(fù)雜曲面在機(jī)測量系統(tǒng)的原理、實現(xiàn)方式以及優(yōu)點進(jìn)行了詳細(xì)闡述,通過對在機(jī)測量系統(tǒng)軟硬件進(jìn)行了分析,提出了復(fù)雜曲面在機(jī)測量需要解決的關(guān)鍵問題,確定了總體方案規(guī)劃。對在機(jī)測量系統(tǒng)的若干關(guān)鍵技術(shù)問題進(jìn)行深入研究,主要包括CAD模型待測曲面提取及測點采樣規(guī)劃兩部分。(1)CAD模型待測曲面提取:通過深入研究IGES文件結(jié)構(gòu)和分析IGES文件記錄實體的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),實現(xiàn)可見幾何實體信息的析取,提出一種優(yōu)異的NURBS曲面信息及相關(guān)裁剪信息的存儲方法。IGES解釋器主要功能是穩(wěn)定解釋IGESV5.3文件中的NURBS曲面信息;(2)測點采樣規(guī)劃:對目前的采樣策略進(jìn)行了分析,指出單一的采樣方案往往會出現(xiàn)魯棒性較差的問題,提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)選擇采樣策略的方法,分析零件的曲率及曲面片等信息,并對工件表面的加工精度要求進(jìn)行分析,根據(jù)多種影響因子的相互關(guān)系利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來選擇最優(yōu)的采樣策略,這樣可以充分發(fā)揮各采樣策略的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】:在機(jī)測量系統(tǒng) IGES文件 影響因子 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 布點規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】:天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TG659
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 第1章 緒論9-15
- 1.1 研究的背景及意義9-10
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
- 1.2.1 在機(jī)測量系統(tǒng)研究現(xiàn)狀10-11
- 1.2.2 復(fù)雜曲面布點規(guī)劃研究現(xiàn)狀11-12
- 1.2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)發(fā)展及研究現(xiàn)狀12-13
- 1.3 本文的研究內(nèi)容13-15
- 第2章 復(fù)雜曲面造型及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論15-25
- 2.1 復(fù)雜曲面理論15-17
- 2.1.1 NURBS曲線曲面15-16
- 2.1.2 權(quán)因子的幾何意義16-17
- 2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論17-23
- 2.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概念17-19
- 2.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建19-20
- 2.2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)20-22
- 2.2.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理22-23
- 2.3 樸素貝葉斯分類器23-24
- 2.4 本章小結(jié)24-25
- 第3章 復(fù)雜曲面在機(jī)測量系統(tǒng)分析與總體方案分析25-29
- 3.1 在機(jī)測量基本原理及優(yōu)點25-26
- 3.1.1 在機(jī)測量基本原理25-26
- 3.1.2 在機(jī)測量優(yōu)點26
- 3.2 在機(jī)測量系統(tǒng)的軟硬件分析26-28
- 3.2.1 硬件模塊分析26
- 3.2.2 軟件模塊分析26-28
- 3.3 復(fù)雜曲面在機(jī)測量方案28
- 3.4 本章小結(jié)28-29
- 第4章 復(fù)雜曲面待測區(qū)域關(guān)鍵特征的提取29-39
- 4.1 IGES文件29
- 4.2 實體信息的提取與存儲29-32
- 4.2.1 目錄條目段的域解析29-30
- 4.2.2 目錄條目段和參數(shù)數(shù)據(jù)段的對應(yīng)關(guān)系30-31
- 4.2.3 實體屬性數(shù)據(jù)存儲方法31-32
- 4.2.4 實體參數(shù)數(shù)據(jù)讀取及存儲方法32
- 4.3 可見實體的提取及存儲32-35
- 4.3.1 可見實體的提取32-33
- 4.3.2 可見實體的存儲33-35
- 4.4 裁剪曲面提取與存儲35-37
- 4.5 IGES文件關(guān)鍵特征提取的實現(xiàn)37-38
- 4.6 本章小結(jié)38-39
- 第5章 復(fù)雜曲面布點規(guī)劃模型構(gòu)建39-51
- 5.1 測點采樣算法39-41
- 5.1.1 采樣策略簡介39
- 5.1.2 擬采用的各采樣原理簡介39-41
- 5.2 在機(jī)測量復(fù)雜曲面影響因子分析41-42
- 5.2.1 曲率因子的計算41
- 5.2.2 曲面片因子的計算41-42
- 5.2.3 測量影響因子42
- 5.3 在機(jī)測量復(fù)雜曲面貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型建立42-45
- 5.3.1 選擇節(jié)點及確定變量集及變量域43-44
- 5.3.2 確定模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)44
- 5.3.3 確定先驗參數(shù)44-45
- 5.4 網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)45-46
- 5.4.1 先驗概率45
- 5.4.2 后驗概率45-46
- 5.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜曲面規(guī)劃預(yù)測推理46
- 5.6 在機(jī)測量復(fù)雜曲面布點規(guī)劃貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型程序?qū)崿F(xiàn)46-48
- 5.7 仿真實驗48-50
- 5.7.1 測點仿真原理48
- 5.7.2 實例驗證與分析48-50
- 5.8 本章小結(jié)50-51
- 第6章 總結(jié)與展望51-52
- 6.1 總結(jié)51
- 6.2 展望51-52
- 參考文獻(xiàn)52-55
- 致謝55-56
- 申請學(xué)位期間的研究成果及發(fā)表學(xué)術(shù)論文56
【相似文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條
1 楊敏;賀興時;劉平麗;王芳妮;;基于屬性約簡的PLS加權(quán)樸素貝葉斯分類[J];西安工程大學(xué)學(xué)報;2013年01期
2 陳俊東,吳則舉,劉云,Louis Roemer;貝葉斯頻譜估計算法在測量人工傳輸線長度中的應(yīng)用[J];青島科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2005年01期
3 趙國彥;劉強(qiáng);劉超;;巖爆烈度分級預(yù)測中的貝葉斯判別分析[J];金屬礦山;2010年05期
4 ;[J];;年期
中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條
1 袁野;胡邦輝;劉丹軍;蘇宏琛;;基于貝葉斯分類判別方法的雷暴預(yù)報研究[A];第26屆中國氣象學(xué)會年會災(zāi)害天氣事件的預(yù)警、預(yù)報及防災(zāi)減災(zāi)分會場論文集[C];2009年
2 李千目;嚴(yán)悍;劉靜;王宗月;張宏;劉鳳玉;;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)性能診斷系統(tǒng)[A];第16屆中國過程控制學(xué)術(shù)年會暨第4屆全國故障診斷與安全性學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年
3 馬后鋒;樊興華;;一種改進(jìn)的增量貝葉斯分類算法[A];2007'儀表,,自動化及先進(jìn)集成技術(shù)大會論文集(一)[C];2007年
4 鄧紅;陳丹;周方;;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的多主題對話管理方法研究[A];2010通信理論與技術(shù)新發(fā)展——第十五屆全國青年通信學(xué)術(shù)會議論文集(下冊)[C];2010年
5 周德全;;離散貝葉斯分類算法及分類誤差估計[A];中國儀器儀表學(xué)會第六屆青年學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年
6 陳猛;郭華平;范明;;一種基于貝葉斯的多窗口數(shù)據(jù)流分類模型[A];第二十五屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集(二)[C];2008年
中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條
1 馮e
本文編號:521522
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/jiagonggongyi/521522.html