一、精确求解平面内直线度误差的计算机算法（论文文献综述）
干江红,张新宝[1]（2021）在《平面内直线度最小包容区域包络模型与算法实现》文中指出根据国家标准GB/T 11 336-2004中给出的平面内直线度误差的几何描述,提出了一种基于评估点集中包络点的平面内直线度最小包容区域模型,并给出了评估点集中包络点的判定原则。根据包络点的判定原则,提出了基于单向搜索构建包络向量的评估点集中包络点搜寻的高效算法,同时利用对比分析的方法说明了所提模型和算法的准确性与完备性。借助仿真数据对万级点集到百万级点集的最小包容区域进行求取,并统计了算法消耗的时间,结果显示算法的时间复杂度为O（N）级别,验证了算法的高效性。
张宇[2]（2021）在《机床在机测量系统圆面测量最佳测量区辨识方法》文中进行了进一步梳理最佳测量区是机床在机测量系统实现高精度测量的关键指标,针对不同测量对象,机床在机测量系统在整个测量空间内存在不同的最佳测量区,但现有研究成果缺乏面向圆面测量的机床在机测量系统最佳测量区的研究。为了提高机床在机测量系统测量精度和实现高效测量,以沈阳机床VMC850E型立式加工中心和雷尼绍测头组成的在机测量系统为研究对象,提出了一种新的基于球杆仪的数控机床几何误差辨识与建模方法。利用三平面圆弧轨迹测量法和球杆仪对误差进行测量,建立了球杆仪读数与机床各平面内对应几何误差之间的辨识模型,并采用GA-PSO算法求解拟合系数,实现了几何误差辨识。建立了机床在机测量系统综合误差模型,利用雷尼绍XL-80型激光干涉仪测量获取各单项几何误差数据,并采用基于最小二乘法的回归建模方法对各单项误差建模,进而得到实际的综合误差预测模型,在此基础上建立机床在机测量系统的圆面测量误差模型。分析了指定测量空间内的圆面测量误差分布规律,提出了一种基于天牛须搜索粒子群优化算法（BAS-PSO）,针对建立的基于圆面测量的机床在机测量系统最佳测量区的理论目标模型求解最佳测量区。进行了 BAS-PSO算法与多种混合优化算法的寻优效果比对实验。实验结果表明,BAS-PSO算法寻优速度和稳定性均优于其他几种算法,更适合用于求解圆面测量的最佳测量区。完成了激光干涉仪与球杆仪辨识和建模结果比对验证实验,结果表明提出的数控机床几何误差辨识与建模方法具有较高的准确性和有效性。进行了基于圆面测量的机床在机测量系统最佳测量区确定实验,与圆面测量仿真计算结果、算法寻优结果对比分析。实验结果表明,圆面误差实际测量、仿真计算、算法寻优得到的最佳测量区重叠,所定最佳区域空间为356.061mm≤X≤365.061mm,-109.727mm≤Y≤-100.727mm,-263mm≤Z≤-253mm,该区域实测最大误差最小值为5.3μm,圆面测量仿真计算得到的最大误差最小值为4.1μm,算法寻优得到的最大误差最小值为8.8μm。验证了提出的机床在机测量系统圆面测量最佳测量区确定方法的正确性和实用性。
王立彬[3]（2021）在《光幕式动车车轴形状误差检测及评估方法研究》文中研究说明自进入21世纪以来,我国的轨道运输事业以惊人的速度快速发展,人民的经济状况和生活水平也随着改革开放以来的一系列政策得到极大的提高改善,与此同时,人们的出行和货物运输方式都发生了巨大的变化。动车组在交通运输中的应用越来越广泛,使用率明显提升。因此,对于动车组的使用性能和安全性能等标准的要求也日益增高。其中,连接车轮的动车车轴作为动车组运行过程中为车轮前进传递动力的重要部件,对动车组的运行性能、安全性能及使用寿命有着重要影响,而车轴的形状误差对车轴质量的评价起着关键性的作用。因此,研究动车车轴形状误差的检测与评估方法具有重要的现实意义和应用价值。目前,虽然许多企业及研究机构在动车车轴形状误差的检测方面已经达到了生产标准,但是仍存在许多有待完善之处。例如,由于测量方式繁琐,导致无法实现动车车轴形状误差的在线实时检测,以及所采用的形状误差评定方法复杂,运算时间长等,导致无法被车间工人熟练掌握且检测速度慢。针对这些问题,本文通过一套基于光幕传感器的动车车轴表面数据测量系统,结合简单可行且具有高精度的形状误差评定方法,在保证检测精度的前提下,实现了动车车轴圆度误差、圆柱度误差及空间直线度误差的在线检测。首先,本文的动车车轴形状误差检测方案中,基于光幕式传感器搭建了一套动车车轴测量系统,通过控制车轴及传感器的多种相对运动方式,实现对形状误差评定所需车轴表面数据的采集。然后,在圆度误差评定方面,将数字图像处理领域针对图形检测应用的霍夫变换技术引入到圆拟合中,并基于贝叶斯线性回归,实现了最终的圆拟合,应用最小包容区域法实现对圆度误差的最终评定。在圆柱度误差评定方面,基于圆度误差评定中的圆拟合部分,采用起始与终止截面各自构建网格点,应用网格搜索算法实现对圆柱度误差的评定。在空间直线度评定方面,通过对测量点的投影和坐标变换,将测量点转换到同一坐标平面内,应用旋转逼近法,实现对空间直线度的评定。最后,在实验过程中,通过将圆度误差、圆柱度误差及空间直线度误差的评定结果与其它形状误差评定方法的结果相比较,验证了本文所提出的评定方法的正确性和稳定性,且本文的测量结果具有更高的精度,表明本文中的车轴参数测量及形状误差评定方法有效可行,能够达到检测标准要求。
权美香[4]（2021）在《基于多传感器信息融合的单目视觉SLAM算法研究》文中提出单目视觉同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是指机器人在没有先验信息的未知环境中运动时,根据自身搭载的单目相机传感器提供的数据,同时实现自身定位与环境地图构建的技术。单目视觉SLAM由于计算量较低,被广泛应用于小型低功耗的移动机器人平台,但是它鲁棒性较差,而且具有尺度不确定性。因此,将单目视觉信息与其他传感器信息相融合来实现精确鲁棒的定位是近年来的研究热点。本文在充分考虑各传感器特点的基础上,对基于多传感器信息融合的单目视觉SLAM算法展开深入的研究。本文的主要研究工作包括以下几个部分:第一,提出了一种基于EKF（Extended Kalman Filter）与图优化互补框架的单目视觉与惯性融合SLAM（Visual-Inertial SLAM,VISLAM）算法,提高了自由移动机器人在三维空间中的定位精度与计算代价比,实现了低代价、高精度的定位。该算法通过对每帧图像执行基于EKF的单目视觉与惯性融合里程计（Visual-Inertial Odometry,VIO）,提供了延时少的运动估计。其次基于选出的关键帧,该算法在并行线程中构建全局地图并采用滑动窗口图优化及闭环优化方法来对其进行优化,从而构建了全局一致地图。最后,提出了一种全局地图辅助的EKF反馈机制,并对关键帧附加执行该反馈机制来完成基于EKF的单目VIO的运动估计,从而提高了定位精度。实验结果表明,与基于EKF的单目VIO算法相比,该算法以近似的定位计算代价,实现了更高的定位精度。第二,提出了一种基于IMU信息辅助视觉点特征追踪方法的单目VISLAM算法,通过提升视觉点特征的追踪长度及精度,进一步提高了自由移动机器人在三维空间中的定位精度。首先,提出了一种IMU信息辅助的视觉点特征运动补偿方法,提高了视觉点特征追踪方法对相机快速运动的鲁棒性并增加了视觉点特征的追踪长度,进而使得单目VISLAM系统更好地利用了环境几何信息。其次,提出了一种基于多参考帧及多层图像块的视觉点特征对齐方法,提高了视觉点特征的追踪精度,进而提高了单目VISLAM系统的定位精度。实验结果表明,与采用经典视觉点特征追踪方法的单目VISLAM算法相比,该单目VISLAM算法通过提供更优的视觉点特征追踪结果,实现了更高的定位精度。第三,提出了一种基于图优化框架下融合轮式里程计与陀螺仪信息的单目视觉SLAM算法,提高了轮式机器人的定位精度及鲁棒性。首先,提出了流形空间上的轮式里程计与陀螺仪联合预积分模型,有效地解决了重复的轮式里程计与陀螺仪积分计算引起的计算代价增加问题。其次基于此预积分模型,构建了一个轮式里程计与陀螺仪联合预积分残差项,并将其紧耦合到了视觉优化框架下。接着,提出了一种简单的系统初始化方法来快速触发系统后续的运动估计。最后,提出了一种完整的运动估计机制,从而通过最大限度地利用单目视觉点特征、轮式里程计与陀螺仪信息,提高了系统的精确度及鲁棒性。实验结果表明,与前沿的单目VISLAM算法以及单目视觉与轮式里程计融合SLAM算法相比,该算法为轮式机器人提供了更精确鲁棒的运动估计。第四,提出了一种基于图优化框架下融合视觉点特征、三维线特征、地面线特征与轮式里程计信息的单目视觉SLAM算法,提高了轮式机器人在低纹理场景下的定位精度,并构建了结构化的地图。首先,提出了对地面直线的两种参数化方法及相应的几何计算方法,解决了过参数化的三维直线参数化方法导致地面直线估计不确定度增加的问题。其次,构建了紧耦合单目视觉点特征、三维线特征、地面线特征与轮式里程计信息的图优化方法,对三维直线和地面直线采用了不同的参数化方法。最后,提出了在系统的所有模块中对三维直线与地面直线的不同处理方法,从而在定位与建图过程中对两类直线均实现了最优利用。实验结果表明,相较于基于点特征或者基于点线特征的相应算法,该算法在低纹理场景下实现了更精确的定位,并构建了结构信息更丰富的地图。综上所述,本文以单目视觉SLAM算法为基础,为三维空间中自由移动的机器人及轮式机器人提出了多种多传感器信息融合方案,切实解决了单目视觉SLAM尺度不确定且鲁棒性差的问题,提高了算法的定位精度,并构建了结构化的环境地图,具有十分重要的实际意义。
李莉[5]（2021）在《三轴数控机床在机测量系统精度提升关键技术研究》文中指出数控机床在机测量系统能帮助实现通过一次装夹就完成全部或大部分加工和测量工作,保证工件的加工精度,提高产品质量。在机测量系统主要采用“数控机床+测头”的测量方式,利用机床上本身的读数系统（光栅测量系统）,辅以测头触发,在装夹工位上实现工件尺寸及形貌的精确测量,但存在着“本体加工,本体测量”的问题,不满足测量系统精度必须高于零件加工精度三倍以上测量基本准则等要求。为了提高和保证在机测量系统测量精度,必须采用误差补偿技术对在机测量系统误差进行补偿。论文以三轴数控机床在机测量系统为研究对象,进一步解决现有研究成果中对于不同影响因素下的误差相关性、动态性影响考虑不足、导轨工作台运动误差补偿方法不够精确、综合误差补偿模型实用性不强等问题。主要工作归纳如下:（1）基于数控机床XY工作台的结构特点及工作特性,开展了 XY工作台动静态特性分析,推导了动态定位误差计算模型。推导结果显示:工作台的运动速度、被测工件重量、工件安装位置及摩擦力、温度是影响数控机床XY工作台动态特性的主要因素。利用自主设计的数控机床XY相关性误差实验平台,进行了不同速度、工件重量、工件安装位置等影响下的动态定位误差实验验证。结果显示数控机床XY工作台的动态定位误差与工作台的运行速度、工作台承受的重量大小等因素有关,且存在着一个“最佳测量速度”。在该速度下工作台的定位误差能达到最小。（2）在误差相关性分析基础上,提出一种导轨系统瞬时旋转中心（简称瞬心）的概念。利用ADAMS运动学仿真方法确定了其理论位置,并利用自主设计的数控机床XY相关性误差实验平台研究了其实际位置确定方法,完成了基于瞬时旋转中心的工作台阿贝定位误差补偿实验,实验结果表明:与原始定位误差最大测量值相比,利用瞬心阿贝臂修正后的定位误差数据比利用传统阿贝误差方法补偿后的定位误差补偿精度高,提高了机床本体定位误差补偿精度。（3）充分考虑温度、速度、位置等工况参数对三轴数控加工中心在机测量系统误差的影响,研究了基于微分变换的综合误差建模方法,利用热变形临界点、瞬时旋转中心的概念建立其综合模型,有效提高了在机测量系统单点测量精度。（4）提出一种“最佳测量区”的概念,最佳测量区是指,当在这个空间范围内完成测量时,在机测量精度最高。研究了三轴数控加工中心最佳测量区确定方法。针对VMC850E三轴数控加工中心,分析了在机测量系统空间点测量误差分布规律,提出一种基于模拟退火的遗传优化算法（SA-GA）,利用建立的面向点测量在机测量系统最佳测量区目标函数模型求解最佳测量区。实验结果表明,SA-GA算法收敛速度最快,且单次寻优的耗时少,适合用于求解面向点测量最佳测量区。（5）设计了求解面向点测量的在机测量系统最佳测量区实验方案,开展了VMC850E三轴数控加工中心在机测量系统指定测量空间304.487mm≤X≤475.487 mm,-179.042mm≤Y≤-44.042mm,-315mm≤Z≤-235mm 内,面向点测量最佳测量区实验。实验结果发现,在机测量系统最大测量误差达到74 μm。确定出的最佳测量区域 331.487mm≤X≤340.487mm,-116.042mm≤Y≤-1 07.042mm,-305mm≤Z≤-295 mm最大测量误差最小值为4 μm。结果表明:最佳测量区可以帮助实现在机测量系统测量精度的提高,最大程度上测量精度可以提高94%。图[67]表[12]参[144]
侯宏天[6]（2021）在《双转台五轴数控机床几何误差辨识与补偿研究》文中研究指明五轴联动机床被广泛应用于复杂曲面的加工,具有加工效率高、精度高等优点。但五轴机床的两个旋转轴增加了额外的几何误差,影响了加工精度。因此本文对BC型双转台五轴数控机床的几何误差辨识算法进行了研究,基于齐次坐标变换建立了数控机床的几何误差模型和运动学模型,并利用球杆仪测量,提出了一种基于虚拟观测法的几何误差辨识算法,在此基础上通过所建立的运动学模型对机床误差进行了补偿。具体工作如下:首先,基于齐次坐标变换理论对Mikron HEM 500U五轴加工中心进行了误差源及运动学分析,并确定了机床刀具运动链与工件运动链各体之间位置变换矩阵,在此基础上建立了数控机床几何误差和运动学模型,为后续的误差补偿提供理论支持。在误差建模基础上,根据几何误差模型,建立了几何误差元素与杆长变化量的数学模型,然后基于球杆仪分别设计了平动轴与旋转轴几何误差的测量策略。将机床的误差元素进行参数化建模后联立杆长数学模型,并建立了平动轴几何误差辨识模型。进一步的,对于旋转轴采用球杆仪分别安装在B、C轴轴向、径向、切向进行了测量,然后建立了旋转轴与位置无关几何误差与杆长的辨识的模型,为辨识机床的几何误差提供了理论依据。其次,根据设计的测量策略,对机床的平动轴和旋转轴进行了测量与辨识。针对平动轴测量,利用球杆仪对平动轴三个平面进行测量,进而通过虚拟观测法求解出平动轴各误差元素多项式系数,并进行了反求杆长变化量,以证明该辨识方法是正确性。针对旋转轴的测量,采用“一轴旋转另一轴固定”测量策略进行了旋转轴的测量并辨识出五轴机床旋转轴的与位置无关几何误差。最后,在建立的实际逆运动学模型基础上,对数控机床进行了误差补偿,通过CAM软件生成刀位数据,直接将刀位数据代入逆运动模型,并得到补偿后NC指令。进一步进行了仿真实验对比,通过叶轮叶片的精加工对比,证明了该方法的有效性。接着对圆弧插补运动进行了补偿,将平动轴的误差辨识结果代入实际逆运动模型,通过导入圆弧插补的刀位数据,生成补偿后的NC代码,在机床上进行了补偿实验。补偿后,整个机床的圆度误差和X轴的直线度都有所提升,从而证明了补偿方法的有效性。
朱思萌[7]（2020）在《涡轮叶片气膜冷却孔自适应加工技术研究》文中认为涡轮叶片气膜冷却孔加工是航空发动机制造过程中的关键技术,其加工精度和表面完整性等对涡轮叶片的性能和使用寿命影响很大。由于铸造过程中受复杂内腔结构和热应力的影响,实际涡轮叶片与设计叶片模型之间存在一定的轮廓误差。实际加工中需要对每个叶片的每排气膜冷却孔位置和角度进行人工微调。这种半手工制作的气膜冷却孔加工工艺,严重制约着国产航空发动机叶片的制造质量和生产效率。本文提出一种涡轮叶片气膜冷却孔自适应加工方法,其核心原理是将涡轮叶片曲面轮廓上均匀分布的点云作为基准,通过将涡轮叶片工艺基准和设计基准对齐,修正气膜冷却孔的位置和角度。首先,从实际涡轮叶片中测量出涡轮叶片实测点云,并从涡轮叶片设计模型中提取出标准位姿点云。为了满足涡轮叶片在线测量对于测量精度和测量速度的要求,本文提出一种涡轮叶片外轮廓测量程序自动生成方法,通过均匀二维网格划分的方法提取待测点,通过拟合待测点附近的局部切平面计算法向测量方向,基于蚁群算法规划不同待测点之间的机床运行轨迹。然后,通过对实测点云和标准位姿点云配准,推导出涡轮叶片位姿偏差,并据此修正气膜冷却孔位置和角度。针对涡轮叶片曲面轮廓误差较大的问题,本文提出改进ICP算法,依据点云在基准平面上的重心对齐和主方向对齐,实现高精度和鲁棒性的点云配准。由于配准后仍然有部分点云误差完全重合,本文采用垂心映射法,将气膜冷却孔入口中心点坐标映射到实际涡轮叶片表面。最后,根据机床构型和几何偏差,推导出机床运动误差模型。依据修正后的气膜冷却孔位置和角度,自动生成气膜冷却孔自适应加工程序。经仿真验证,涡轮叶片气膜冷却孔加工误差从现有技术的±0.1mm降低至±0.03mm。
张伟盼[8]（2020）在《复杂微小零件几何形位误差的精密测量与表征技术研究》文中进行了进一步梳理复杂微小型零件一般是指尺寸大小为0.1mm～10mm,特征尺寸大小0.01mm～1mm,且具有复杂形貌特征的零件。随着各学科不断向着高精尖端发展,精密的复杂微小零件在各个领域发挥着越来越重要的作用。无论采用何种加工技术,要获得合格的复杂微小精密零件,都需要先进的测量装置及方法。由于精密复杂微小零件结构形态各异,复杂多变,现有三坐标测量装置难以满足其高精度、高效率的形位误差测量要求。针对上述问题,本文研究目标为开发一种针对微小尺寸零件的几何形位误差多坐标测量及表征评价技术,主要内容为针对论文中给出的两种待测复杂微小零件,应用五自由度精密测量平台完成复杂微小零件测量轨迹规划方法的研究,实现这两种复杂微小零件的测量轨迹规划。研究复杂微小零件的形位误差表征和评价方法,研制复杂微小零件形位误差图形化的评价表征软件,实现形位误差表征的自动化。首先,针对复杂微小零件的特点,确定了合适的测量方案。并通过研究多轴加工轨迹行距计算方法,确定了测量轨迹行距的计算方法。对比了现有的测量数据采集步长方法,确定了适用于本论文的测量数据步长采集方法。完成了测头轴矢量空间姿态的规划,并基于曲率干涉检测方法确定了测头允许的最大半径。完成了测量轨迹样式的规划,基于齐次坐标变换方法,建立了测量轨迹点位文件后处理算法。并设计了测量轨迹规划流程。其次,进行了测量数据点采集技术研究,确定了数据采集方案。确定了曲面拟合重构方法。基于齐次坐标变换建立了实际测量点反求算法。并对常用的几何形位误差评价表征算法进行了数学软件工程实现,开发了形位误差评价表征软件。最后,分析实验室自研超精密五轴机床各项参数,基于该超精密机床建立了五自由度精密测量平台及测量环境。借助数学软件以及Powermill软件,基于前述测量轨迹方法,对本文待测复杂微小零件进行了测量轨迹的规划,验证了上述测量轨迹规划方法的完整性和工程实用性,并对影响复杂微小零件几何形位误差测量精度的因素进行了分析,分析了测头半径、测头轴矢量偏角、测头受热变形量、测头刚度等因素对测量精度的影响效果,并给出了相应的解决方法。
任国营[9]（2020）在《应对国际比对的步距规校准关键技术研究》文中认为随着科学技术的发展和社会的进步,尤其是《中国制造2025》国家战略和“质量强国”的实施,对制造业中广泛使用的检测仪器、加工设备（如:坐标测量机、数控机床等）提出了更高的精度要求。步距规是检测坐标测量机、数控机床的常用标准器,其量值是国际计量局（BIPM）开展的几何量国际关键比对之一。开展步距规的校准技术研究,提升步距规的校准精度,保障其量值传递的正确性和可溯源性,对促进我国相关产业发展、提升制造业产品的质量、扩大计量国际影响力等都具有重要作用和意义。本文首先对国际上各制造厂家的步距规制造现状及水平进行了归纳,对世界各主要国家计量院的校准水平及技术特点进行了梳理与分析;总结和介绍了步距规校准过程中的的三大关键技术;并根据步距规的外观特点及校准要求,确定了步距规校准系统的总体设计原理。本文以研究步距规的校准技术为主线,分别从影响步距规校准精度的精密测长技术、影响测长精度的空气折射率修正技术、测头瞄准技术等方面开展研究工作,并对影响校准结果的各误差来源进行了详细阐述,确定了步距规校准结果的测量不确定度评价模型,最后进行了实验和国际比对验证;所有这些工作为建立我国的步距规计量溯源体系奠定了坚实的技术基础。因此,本文的主要研究工作由以下几部分构成:（1）根据步距规校准系统组成单元的功能特点和技术要求,确定了步距规校准系统的总体设计原理图;（2）提出了基于多路激光干涉合成技术的步距规测量模型,建立了可直接溯源到国家633nm波长基准的步距规校准系统,并开展了重复性实验和基于二等量块的精度验证;（3）提出了基于实物标准具的空气折射率实时测量与修正方法,能快速反馈测量环境下的波长变化,提高激光干涉测长精度;（4）开展了基于触发式测头的测量瞄准技术研究,提出了基于阿贝原则的触发式测头性能评价及补偿方法,实现了测头性能参数的校准,补偿了步距规校准中因测头瞄准信号的触发位置与实际测量点位置不一致而引入的误差,提高了步距规的校准精度;（5）对步距规校准系统的测量环境进行了稳定性实验验证,对步距规测量过程中的各主要误差来源进行了分析,建立了步距规校准系统的校准结果测量不确定度评价模型,给出了相关的校准验证结果,建立了国家步距规量值溯源体系,实现了步距规量值的国内统一与国际等效。
黄力峰[10]（2020）在《机构运动综合约束误差评价与分析》文中进行了进一步梳理本文研究的课题来源于国家自然科学基金项目（NO.51705224）。机构运动综合的目的是根据给定的运动要求,从运动学的角度设计相应的机构,其本质是在运动刚体上寻找轨迹为（近似）规范曲线的特征点。对于该点的实际轨迹曲线与理想轨迹曲线之间偏离程度的准确描述,其实质又是平面（直线度和圆度）和空间约束曲线（球度和圆柱度）形状误差评定问题。另一方面,在寻找特征点的过程中需要对运动刚体上各点的评定误差进行分析,进而对误差极小值点的特性进行研究。针对以上问题,本文根据形状误差的评定原理,对轨迹曲线与平面和空间规范曲线的整体偏差进行形状误差评定,并根据鞍点理论研究了运动刚体上各点的误差分布及其极值特性。主要工作内容如下:1、介绍了最小二乘法评定平面和空间曲线形状误差的原理,以圆度误差为例,针对最小二乘法评定模型存在求解方法选择等问题,在采样点的数目和分布情况不同的条件下,对不同方法进行了数据计算并对结果进行了分析,明确了三种最小二乘方法的拟合效果和适用范围。2、根据鞍点规划理论,即最大拟合误差最小为原则,建立平面到空间曲线形状误差评定的鞍点规划模型,并研究了满足在最小条件时相关评定特征点的数目和分布情况,从而设计相关求解算法的步骤,实现了对平面及空间曲线形状误差的最小区域法评定。3、以鞍点规划理论为基础,研究了平面及空间机构运动的位置综合中,从给定刚体少位置到多位置情形下刚体上各点的轨迹曲线误差的分布,并给出刚体上相应的误差分布曲面和误差等高线图;以平面鞍直线和鞍圆误差的评定特征点对应的特征区域出发,研究了刚体平面上误差极小值点的分布规律和极值特性,设计了相关求解算法,并通过数据进行了验证和分析。4、构建了平面、空间的曲线形状误差评定及平面轨迹曲线误差分析系统,阐述了该系统的设计思路和各功能模块,运用MATLAB中GUI工具箱完成了该系统的交互界面设计,最后利用文献数据对所设计的系统进行测试,其结果验证了该系统的高效性及准确性。
二、精确求解平面内直线度误差的计算机算法（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、精确求解平面内直线度误差的计算机算法（论文提纲范文）
（1）平面内直线度最小包容区域包络模型与算法实现（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 直线度最小包容区域包络模型 |
| 2 基于包络模型的最小区域算法 |
| 2.1 包络点搜寻的算法实现 |
| 2.2 由包络点构建包络直线 |
| 2.3 计算各包络直线的包容区域值 |
| 2.4 求最小包容区域 |
| 3 对比验证及算法效率实验 |
| 3.1 模型准确性对比验证 |
| 3.2 算法效率实验 |
| 4 结论 |
（2）机床在机测量系统圆面测量最佳测量区辨识方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景、目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数控机床在机测量系统及其误差源分析研究现状 |
| 1.2.2 数控机床几何误差辨识与建模研究现状 |
| 1.2.3 数控机床在机测量系统最佳测量区研究现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 课题的主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 数控机床几何误差及球杆仪辨识单项几何误差分析 |
| 2.1 数控机床几何误差源测量及分析 |
| 2.2 三轴立式加工中心的几何误差建模及球杆仪辨识方法 |
| 2.2.1 三轴立式加工中心几何误差建模 |
| 2.2.2 球杆仪测量原理及辨识方法 |
| 2.3 数控机床单项几何误差分离算法 |
| 2.3.1 基本粒子群优化算法 |
| 2.3.2 天牛须搜索算法 |
| 2.3.3 基于遗传算法的粒子群优化算法 |
| 2.4 算法性能对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 数控机床在机测量系统综合误差建模 |
| 3.1 数控机床在机测量系统单项误差建模 |
| 3.1.1 几何误差元素建模原理 |
| 3.1.2 几何误差元素建模举例 |
| 3.2 基于球杆仪的数控机床综合误差预测模型 |
| 3.2.1 数控机床综合误差预测模型 |
| 3.2.2 基于球杆仪的数控机床综合误差预测建模 |
| 3.3 数控机床在机测量系统圆面测量误差模型 |
| 3.3.1 圆面测量误差模型 |
| 3.3.2 基于球杆仪的圆面测量误差模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 数控机床在机测量系统圆面测量最佳测量区的确定方法 |
| 4.1 圆面测量最佳测量区 |
| 4.1.1 圆面测量最佳测量区的定义 |
| 4.1.2 圆面测量误差分析 |
| 4.1.3 圆面测量最佳测量区的确定方法 |
| 4.2 测量空间内圆面测量误差仿真 |
| 4.2.1 测量空间内采样点的选取 |
| 4.2.2 测量空间内圆面测量误差仿真分布 |
| 4.3 求解圆面测量最佳测量区的寻优算法 |
| 4.3.1 基本PSO的改进算法 |
| 4.3.2 基于免疫算法的粒子群优化算法(IA-PSO) |
| 4.3.3 基于模拟退火算法的粒子群优化算法(SA-PSO) |
| 4.3.4 基于天牛须搜索粒子群优化算法(BAS-PSO) |
| 4.4 算法性能对比 |
| 4.5 圆面测量最佳测量区的确定 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 数控机床几何误差辨识与最佳测量区实验与验证 |
| 5.1 激光干涉仪与球杆仪实验结果对比分析 |
| 5.1.1 激光干涉仪与球杆仪实验方案设计 |
| 5.1.2 实验结果分析 |
| 5.1.3 几何误差辨识与建模效果验证 |
| 5.2 圆面测量最佳测量区实验 |
| 5.2.1 圆面测量最佳测量区实验方案设计 |
| 5.2.2 圆面测量最佳测量区实验结果 |
| 5.3 实验结果分析与处理 |
| 5.3.1 实验数据预处理 |
| 5.3.2 坐标数据归一化 |
| 5.3.3 圆面测量最佳测量区的确定 |
| 5.3.4 算法求解实验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（3）光幕式动车车轴形状误差检测及评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及进展 |
| 1.2.1 圆度与圆柱度误差评定方法研究现状及进展 |
| 1.2.2 空间直线度误差评定方法研究现状及进展 |
| 1.2.3 形状误差检测设备研究现状及进展 |
| 1.3 主要研究内容及论文框架 |
| 第2章 光幕式动车车轴测量系统技术研究 |
| 2.1 光幕式视觉测量技术 |
| 2.2 光幕式车轴测量系统工作原理 |
| 2.2.1 系统总体工作原理 |
| 2.2.2 主要部件工作原理及功能参数 |
| 2.2.3 车轴表面数据采集过程 |
| 第3章 车轴圆度误差评定方法研究 |
| 3.1 圆度误差最小包容区域法评定模型 |
| 3.1.1 圆度误差评定目标函数 |
| 3.1.2 圆度误差最小包容区域法评定原理 |
| 3.2 霍夫变换在圆拟合中的应用 |
| 3.2.1 直线霍夫变换 |
| 3.2.2 圆的霍夫变换 |
| 3.3 贝叶斯线性回归在圆拟合中的应用 |
| 3.3.1 参数估计 |
| 3.3.2 贝叶斯估计 |
| 3.3.3 贝叶斯线性回归 |
| 3.4 评定步骤 |
| 3.4.1 确定最小包容区域圆心所在范围 |
| 3.4.2 确定准圆心位置 |
| 3.4.3 确定控制点 |
| 3.4.4 计算最小包容区域圆度误差 |
| 第4章 车轴圆柱度误差评定方法研究 |
| 4.1 圆柱度误差网格搜索法评定模型 |
| 4.1.1 圆柱度误差评定目标函数 |
| 4.1.2 圆柱度误差网格搜索法评定原理 |
| 4.2 网格搜索算法步骤 |
| 4.2.1 采样点各层圆心坐标及基线计算 |
| 4.2.2 最小二乘圆柱度误差 |
| 4.2.3 构造搜索网格点 |
| 4.2.4 构造理想轴线并计算圆柱度误差 |
| 第5章 车轴空间直线度误差评定方法研究 |
| 5.1 空间直线度误差逼近最小包容圆柱法评定模型 |
| 5.1.1 空间直线度误差评定目标函数 |
| 5.1.2 空间直线度误差逼近最小包容圆柱法评定原理 |
| 5.2 逼近最小包容圆柱法步骤 |
| 5.2.1 测量点投影 |
| 5.2.2 测量点坐标变换 |
| 5.2.3 坐标平移 |
| 5.2.4 最小包容圆柱的逼近旋转 |
| 第6章 实验与数据分析 |
| 6.1 车轴表面数据测量 |
| 6.2 车轴圆度误差评定 |
| 6.2.1 霍夫变换 |
| 6.2.2 贝叶斯线性回归 |
| 6.2.3 确定最小包容区域圆心所在范围 |
| 6.2.4 确定准圆心位置 |
| 6.2.5 确定准控制点 |
| 6.2.6 计算圆度误差及结果分析 |
| 6.3 车轴圆柱度误差评定 |
| 6.3.1 采样点各层圆心坐标及基线计算 |
| 6.3.2 计算最小二乘圆柱度误差及构造搜索网格 |
| 6.3.3 计算圆柱度误差及结果分析 |
| 6.4 车轴空间直线度误差评定 |
| 6.4.1 测量点投影 |
| 6.4.2 测量点坐标变换 |
| 6.4.3 坐标平移 |
| 6.4.4 计算空间直线度误差及结果分析 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 全文展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学校期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于多传感器信息融合的单目视觉SLAM算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 单目视觉SLAM的理论基础 |
| 1.2.1 旋转表示 |
| 1.2.2 位姿表示 |
| 1.2.3 相机成像模型 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 单目视觉SLAM算法研究现状 |
| 1.3.2 融合IMU信息的单目视觉SLAM算法研究现状 |
| 1.3.3 视觉点特征追踪算法研究现状 |
| 1.3.4 融合轮式里程计信息的单目视觉SLAM算法研究现状 |
| 1.3.5 基于线特征的视觉SLAM算法研究现状 |
| 1.4 论文的主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 基于EKF与图优化互补框架下融合IMU信息的单目视觉SLAM算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于EKF的单目-惯性里程计算法 |
| 2.2.1 状态预测 |
| 2.2.2 状态更新 |
| 2.2.3 状态扩充 |
| 2.3 基于图优化的视觉点特征与IMU信息融合方法 |
| 2.3.1 图优化模型 |
| 2.3.2 IMU预积分残差模型 |
| 2.3.3 视觉点特征重投影残差模型 |
| 2.4 基于EKF与图优化互补框架的单目-惯性SLAM算法 |
| 2.4.1 系统初始化 |
| 2.4.2 视觉关键帧选取 |
| 2.4.3 全局地图辅助的EKF反馈机制 |
| 2.4.4 全局地图构建及优化 |
| 2.5 实验结果分析 |
| 2.5.1 EuRoC数据集上的算法评估 |
| 2.5.2 与经典单目-惯性SLAM算法的性能对比 |
| 2.5.3 真实室内环境下的算法评估 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于IMU信息辅助视觉点特征追踪方法的单目视觉SLAM算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Lucas-Kanade图像对齐反向组合算法 |
| 3.3 IMU信息辅助的视觉点特征追踪算法 |
| 3.3.1 算法概述 |
| 3.3.2 IMU信息辅助的视觉点特征运动补偿 |
| 3.3.3 基于多参考帧及多层图像块的视觉点特征对齐 |
| 3.4 基于IMU信息辅助视觉点特征追踪方法的单目SLAM算法 |
| 3.4.1 传感器信息预处理 |
| 3.4.2 系统初始化 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.5.1 算法鲁棒性评估 |
| 3.5.2 EuRoC数据集上的算法评估 |
| 3.5.3 KITTI数据集上的算法评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于图优化框架下融合轮式里程计信息的单目视觉SLAM算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于图优化的视觉点特征与轮式里程计信息融合方法 |
| 4.2.1 图优化模型 |
| 4.2.2 轮式里程计与陀螺仪联合预积分残差模型 |
| 4.2.3 视觉点特征重投影残差模型 |
| 4.2.4 位姿平面残差模型 |
| 4.3 基于图优化的单目-轮式里程计SLAM算法 |
| 4.3.1 系统初始化 |
| 4.3.2 视觉信息有效时的运动估计 |
| 4.3.3 视觉信息丢失时的运动估计 |
| 4.3.4 局部地图跟踪及视觉关键帧选取 |
| 4.3.5 地图构建及优化 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.4.1 序列DS1 上的算法评估 |
| 4.4.2 RAWSEEDS数据集上的算法评估 |
| 4.4.3 轮子打滑情况下的算法鲁棒性评估 |
| 4.4.4 视觉丢失情况下的算法鲁棒性评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于图优化框架下融合多传感器信息的结构单目视觉SLAM算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 直线的参数化及几何计算方法 |
| 5.2.1 三维直线 |
| 5.2.2 地面直线 |
| 5.3 基于图优化的视觉点线特征与轮式里程计信息融合方法 |
| 5.3.1 图优化模型 |
| 5.3.2 轮式里程计预积分残差模型 |
| 5.3.3 视觉点线特征重投影残差模型 |
| 5.3.4 地面直线的平面残差模型 |
| 5.4 基于图优化的结构单目-轮式里程计SLAM算法 |
| 5.4.1 传感器信息预处理 |
| 5.4.2 系统初始化及视觉关键帧选取 |
| 5.4.3 运动估计 |
| 5.4.4 局部地图更新 |
| 5.5 实验结果分析 |
| 5.5.1 评估度量 |
| 5.5.2 仿真数据上的算法评估 |
| 5.5.3 RAWSEEDS数据集上的算法评估 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（5）三轴数控机床在机测量系统精度提升关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 选题背景及研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数控机床在机测量系统研究现状 |
| 1.3.2 数控机床在机测量系统误差分析与建模研究现状 |
| 1.3.3 最佳测量区及优化算法的研究现状 |
| 1.4 现阶段研究存在的问题 |
| 1.5 课题技术路线及论文总体框架 |
| 2 数控机床在机测量系统误差源分析 |
| 2.1 在机测量系统结构组成及测量原理 |
| 2.1.1 结构组成 |
| 2.1.2 测量原理 |
| 2.2 机床本体几何误差分析 |
| 2.2.1 几何误差 |
| 2.2.2 坐标测量系统误差 |
| 2.3 热误差分析 |
| 2.4 测头系统误差分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 数控机床在机测量系统工作台误差建模及相关性分析 |
| 3.1 堆栈式工作台单向运动动态误差源分析与建模 |
| 3.1.1 误差源分析 |
| 3.1.2 理论计算 |
| 3.2 堆栈式工作台联动时角度误差相关性分析 |
| 3.3 堆栈式工作台联动时阿贝误差相关性分析 |
| 3.3.1 Y导轨的一维阿贝误差 |
| 3.3.2 X导轨的两维阿贝误差 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于瞬时旋转中心的数控机床在机测量系统综合误差建模 |
| 4.1 瞬时旋转中心的定义 |
| 4.2 瞬时旋转中心的理论确定及仿真分析 |
| 4.2.1 理论确定 |
| 4.2.2 仿真分析 |
| 4.3 在机测量系统单项误差建模、测量及预测 |
| 4.3.1 单项误差建模 |
| 4.3.2 单项误差测量 |
| 4.3.3 单项误差预测 |
| 4.4 综合误差建模 |
| 4.4.1 微分变换建模理论 |
| 4.4.2 基于瞬时旋转中心的在机测量系统综合误差建模 |
| 4.4.3 在机测量系统综合模型的简化 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 三轴数控机床在机测量系统最佳测量区 |
| 5.1 最佳测量区 |
| 5.1.1 最佳测量区的定义 |
| 5.1.2 点测量误差计算模型 |
| 5.1.3 最佳测量区目标函数模型的建立 |
| 5.2 测量空间内测量误差仿真分布 |
| 5.2.1 采样点的选择 |
| 5.2.2 点测量误差仿真分布 |
| 5.3 求解最佳测量区的寻优算法 |
| 5.3.1 蚁群算法(ACO) |
| 5.3.2 遗传算法(GA) |
| 5.3.3 基于模拟退火的遗传优化算法(SA-GA) |
| 5.3.4 算法性能比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 三轴数控机床在机测量系统实验装置设计与实验验证 |
| 6.1 相关性误差实验平台的设计 |
| 6.1.1 硬件结构设计 |
| 6.1.2 电气控制系统设计 |
| 6.2 机床XY工作台动态定位误差实验验证 |
| 6.2.1 测量方案的设计 |
| 6.2.2 XY工作台动态定位误差测量实验 |
| 6.2.3 仿真与实验验证结果分析 |
| 6.3 瞬时旋转中心实验验证 |
| 6.3.1 沿X轴方向的速度测量及瞬心计算 |
| 6.3.2 沿Y轴方向的速度测量及瞬心计算 |
| 6.3.3 瞬心的简化 |
| 6.3.4 基于瞬时旋转中心的XY工作台定位误差补偿 |
| 6.4 面向点测量最佳测量区的实验验证 |
| 6.4.1 最佳测量区的实验求解 |
| 6.4.2 最佳测量区理论与实验结果对比分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要研究工作与结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（6）双转台五轴数控机床几何误差辨识与补偿研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 数控机床误差的分类 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3.1 几何误差检测及辨识研究现状 |
| 1.3.2 几何误差补偿现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 五轴数控机床几何误差建模与运动学分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 五轴数控机床结构及其几何误差元素分析 |
| 2.2.1 BC型双转台五轴数控结构 |
| 2.2.2 五轴数控机床几何误差元素分析 |
| 2.3 双转台五轴机床几何误差模型的建立 |
| 2.3.1 坐标系的标定 |
| 2.3.2 齐次坐标变换原理 |
| 2.3.3 刀具运动链变换矩阵 |
| 2.3.4 工件运动链变换矩阵 |
| 2.3.5 五轴数控机床综合误差模型的建立 |
| 2.4 双转台五轴机床运动学模型的建立 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于球杆仪五轴数控机床的误差辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 球杆仪测量系统组成及工作原理 |
| 3.2.1 QC20-W型球杆仪系统组成 |
| 3.2.2 球杆仪工作原理 |
| 3.3 基于最小二乘法球杆仪安装误差的消除 |
| 3.4 平动轴几何误差杆长变化模型的建立 |
| 3.5 平动轴几何误差辨识 |
| 3.5.1 几何误差元素建模 |
| 3.5.2 几何误差辨识原理 |
| 3.5.3 基于虚拟观测法的辨识求解 |
| 3.6 旋转轴几何误差辨识模型及算法 |
| 3.6.1 旋转轴几何误差测量模型的建立 |
| 3.6.2 基于球杆仪旋转轴测试方案设计 |
| 3.6.3 旋转轴几何误差的分离 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 几何误差的测量及辨识结果 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 平动轴几何误差检测及辨识结果 |
| 4.2.1 平动轴的检测前期工作 |
| 4.2.2 球杆仪安装及实验过程 |
| 4.2.3 平动轴的检测与辨识结果 |
| 4.3 旋转轴的几何误差检测及辨识结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于实际逆运动学的机床几何误差补偿 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 误差补偿设计 |
| 5.2.1 数控指令与刀位数据的关系 |
| 5.2.2 误差补偿基本原理 |
| 5.2.3 逆运动学模型 |
| 5.3 误差补偿仿真与实验 |
| 5.3.1 双转台五轴机床后处理 |
| 5.3.2 误差补偿仿真实验验证 |
| 5.3.3 平动轴几何误差补偿实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文及科研情况 |
（7）涡轮叶片气膜冷却孔自适应加工技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 气膜冷却孔自适应加工技术研究现状 |
| 1.2.2 叶片轮廓测量技术研究现状 |
| 1.2.3 点云配准技术研究现状 |
| 1.2.4 机床误差检验和补偿研究现状 |
| 1.3 课题研究意义 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 第二章 气膜冷却孔加工误差分析和自适应加工设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 涡轮叶片轮廓误差分析和基准建立 |
| 2.3 铸造轮廓误差和装夹位姿偏差对加工精度的影响 |
| 2.4 气膜冷却孔自适应加工总体方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 机床运动学建模与几何误差补偿 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机床运动学建模 |
| 3.3 标准机床坐标系建立和几何误差解析 |
| 3.3.1 标准机床坐标系建立 |
| 3.3.2 机床几何误差解析 |
| 3.3.3 机床几何误差测量 |
| 3.4 机床运动误差建模 |
| 3.5 激光位移传感器几何误差测量和补偿 |
| 3.6 高速电火花小孔加工机床运动误差反向补偿 |
| 3.6.1 旋转轴运动补偿 |
| 3.6.2 直线轴运动补偿 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 涡轮叶片点云特征提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 点云坐标系建立 |
| 4.3 涡轮叶片标准位姿点云特征提取 |
| 4.4 涡轮叶片实测点云特征提取 |
| 4.4.1 待测点云提取 |
| 4.4.2 法向测量姿态计算 |
| 4.4.3 测量轨迹规划 |
| 4.5 涡轮叶片测量轨迹规划仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 涡轮叶片误差识别和自适应加工 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基准对齐与位姿偏差修正 |
| 5.2.1 位姿偏差解析 |
| 5.2.2 位姿偏差修正 |
| 5.3 轮廓误差识别和补偿 |
| 5.4 自适应加工程序生成 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 气膜冷却孔电火花加工自动化单元设计与仿真验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 柔性制造单元设计与生产流程划分 |
| 6.3 气膜冷却孔自适应加工仿真验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结 |
| 7.1 论文主要内容 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
| 攻读硕士学位期间已公开或受理的专利 |
（8）复杂微小零件几何形位误差的精密测量与表征技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 复杂微小零件测量方法国内外研究现状 |
| 1.2.2 复杂零件测量轨迹规划方法国内外研究现状 |
| 1.2.3 零件形位误差评价与表征方法国内外研究现状 |
| 1.2.4 多坐标测量机国内外发展现状 |
| 1.2.5 国内外文献综述的简析 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 复杂零件测量轨迹规划方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 复杂零件测量方案的确定 |
| 2.3 复杂零件测量轨迹行距规划方法 |
| 2.4 复杂零件测量轨迹步长规划方法 |
| 2.5 复杂零件测量测头轴矢量规划方法 |
| 2.6 复杂零件测量轨迹样式规划方法 |
| 2.7 复杂零件测量测头半径确定方法 |
| 2.8 复杂零件测量轨迹点位文件后处理方法 |
| 2.9 复杂微小零件测量轨迹规划流程 |
| 2.10 本章小结 |
| 第3章 复杂零件几何形位误差表征与评价方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 测量数据点采集方法及测量数据反求技术 |
| 3.2.1 测量数据点采集方法 |
| 3.2.2 测量数据反求算法 |
| 3.3 复杂零件曲面拟合重构技术研究 |
| 3.4 几何形位误差表征与评价算法研究 |
| 3.4.1 常用几何形位误差表征与评价算法 |
| 3.4.2 平面度误差算法 |
| 3.4.3 平行度误差算法 |
| 3.4.4 圆度误差算法 |
| 3.4.5 同轴度误差算法 |
| 3.4.6 球度误差算法 |
| 3.5 几何形位误差表征与评价软件开发 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 测量环境的建立与测量方法仿真及误差分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于超精密五轴机床的五自由度精密测量环境的建立 |
| 4.2.1 超精密五轴机床结构性能参数分析 |
| 4.2.2 超精密五轴机床控制系统硬件分析 |
| 4.2.3 超精密五轴机床控制系统软件方案分析 |
| 4.2.4 LVDT接触式测微仪 |
| 4.2.5 五自由度测量环境的建立 |
| 4.3 待测零件测量轨迹编制与仿真 |
| 4.3.1 基于Powermill的测量轨迹规划与仿真 |
| 4.3.2 基于数学软件的测量轨迹规划与仿真 |
| 4.4 测量装置与测量方法误差分析与研究 |
| 4.4.1 测头直径大小对测量误差的影响 |
| 4.4.2 测头可能发生的热变形量对测量误差的影响 |
| 4.4.3 测量过程进给速度造成的误差的影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）应对国际比对的步距规校准关键技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 当前国内外的步距规生产企业及其产品特点 |
| 1.2.1 德国KOBA公司 |
| 1.2.2 德国卡尔·蔡司(Zeiss)公司 |
| 1.2.3 日本三丰(Mitutoyo)公司 |
| 1.2.4 中国桂林安一量具有限公司 |
| 1.2.5 中国苏州卓尔测量技术有限公司 |
| 1.2.6 中国桂林汉美量仪有限公司 |
| 1.3 步距规校准技术的国内外研究现状 |
| 1.3.1 德国联邦物理技术研究院(PTB) |
| 1.3.2 美国国家标准与技术研究院(NIST) |
| 1.3.3 芬兰国家计量研究所(VTT MIKES) |
| 1.3.4 法国国家计量院(LNE) |
| 1.3.5 英国国家物理研究所(NPL) |
| 1.3.6 日本国家计量研究所(NMIJ) |
| 1.3.7 意大利国家计量研究院(INRIM) |
| 1.3.8 澳大利亚国家测试技术研究院(NMIA) |
| 1.3.9 墨西哥国家计量中心(CENAM) |
| 1.3.10 西班牙计量中心(CEM) |
| 1.3.11 瑞典国家测试和检定研究院(SP) |
| 1.3.12 我国步距规校准技术的发展现状 |
| 1.4 步距规校准中的关键技术 |
| 1.4.1 基于激光干涉原理的精密测长技术 |
| 1.4.2 测头瞄准定位技术 |
| 1.5 论文的主要研究内容 |
| 第二章 步距规校准的测量原理及方案设计 |
| 2.1 设计原则 |
| 2.1.1 阿贝原则 |
| 2.1.2 矢量三角形法则 |
| 2.2 测量原理 |
| 2.3 数学模型与仿真验证 |
| 2.4 实验装置的搭建与数据验证 |
| 2.5 测量不确定度分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 激光干涉精密测长中的空气折射率修正技术 |
| 3.1 常用空气折射率修正技术 |
| 3.1.1 标准环境下的修正Edlen公式 |
| 3.1.2 NIST对 Edlen公式的修正 |
| 3.1.3 基于Ciddor的折射率修正公式 |
| 3.1.4 以上空气折射率修正公式的区别与局限 |
| 3.2 基于实物标准具的空气折射率测量方法 |
| 3.2.1 基本原理 |
| 3.2.2 测量模型 |
| 3.2.3 实验结果 |
| 3.2.4 传感器选用 |
| 3.3 结论 |
| 第四章 测头瞄准技术与误差补偿算法 |
| 4.1 触发式测头瞄准技术的国内外研究现状 |
| 4.2 测量原理 |
| 4.3 数学模型 |
| 4.3.1 测头触发时的刚性位移量L_c |
| 4.3.2 测头触发时产生的挠曲位移量L_p |
| 4.3.3 测头触发时测头与被测件接触的弹性压缩量L_k |
| 4.3.4 测头的预行程量L_(pre) |
| 4.3.5 数学建模与仿真验证 |
| 4.4 装置与实验验证 |
| 4.5 测量不确定度分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 装置的测量不确定度评估技术 |
| 5.1 校准装置的测量能力验证 |
| 5.1.1 步距规校准环境的恒温实验 |
| 5.1.2 测头直径的标定实验 |
| 5.1.3 步距规测量重复性与稳定性实验 |
| 5.1.4 基于二等量块的精度验证 |
| 5.2 装置的运动误差分析 |
| 5.2.1 运动平台引入的测量误差分析 |
| 5.2.2 测量方向的实验验证 |
| 5.3 步距规校准装置的测量不确定度分析 |
| 5.3.1 测量模型 |
| 5.3.2 测量不确定度来源 |
| 5.3.3 不确定度分量表 |
| 5.4 基于该装置的国际比对情况 |
| 5.4.1 比对标准器 |
| 5.4.2 测量方法 |
| 5.5 国家步距规量值溯源体系的建立 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 发表论文情况 |
| 申请专利情况 |
| 承担科研情况 |
| 致谢 |
（10）机构运动综合约束误差评价与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景与意义 |
| 1.2 机构运动综合问题研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 平面及空间曲线形状误差评定研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 论文主要工作 |
| 2 基于最小二乘方法评价轨迹曲线形状误差 |
| 2.1 平面曲线形状误差的最小二乘法评定模型 |
| 2.1.1 直线度 |
| 2.1.2 圆度 |
| 2.2 空间曲线形状误差的最小二乘法评定模型 |
| 2.2.1 球度 |
| 2.2.2 圆柱度 |
| 2.3 最小二乘法评价圆度误差的实现 |
| 2.3.1 评定模型的求解方法 |
| 2.3.2 数据仿真与分析 |
| 2.3.3 拟合效果及评定精度的讨论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于鞍点规划理论的平面轨迹曲线的误差评价与分析 |
| 3.1 基于鞍点规划理论误差模型的研究 |
| 3.1.1 基于鞍点规划误差评定原理 |
| 3.1.2 鞍直线误差评定模型 |
| 3.1.3 鞍圆误差评定模型 |
| 3.2 平面鞍直线误差特性分析 |
| 3.2.1 鞍直线误差的特征点 |
| 3.2.2 三位置算例 |
| 3.2.3 四位置算例 |
| 3.2.4 多位置算例 |
| 3.3 平面鞍圆误差特性分析 |
| 3.3.1 鞍圆误差的特征点 |
| 3.3.2 四位置算例 |
| 3.3.3 五位置算例 |
| 3.3.4 多位置算例 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于鞍点规划理论的空间轨迹曲线的误差评价与分析 |
| 4.1 基于鞍点规划理论的误差模型的研究 |
| 4.1.1 鞍球面误差评定模型 |
| 4.1.2 鞍圆柱面误差评定模型 |
| 4.2 空间鞍球面误差特性分析 |
| 4.2.1 鞍球面误差的特征点 |
| 4.2.2 五位置算例 |
| 4.2.3 六位置算例 |
| 4.2.4 多位置算例 |
| 4.3 空间鞍圆柱面误差特性分析 |
| 4.3.1 鞍圆柱面误差的特征点 |
| 4.3.2 六位置算例 |
| 4.3.3 多位置算例 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 平面运动轨迹曲线误差极值特性分析 |
| 5.1 鞍直线误差极值特性 |
| 5.1.1 三位置特征区域 |
| 5.1.2 鞍直线误差极小值点分布规律 |
| 5.2 鞍圆误差极值特性 |
| 5.2.1 四位置特征区域 |
| 5.2.2 鞍圆误差极小值点分布规律 |
| 5.3 数据验证及分析 |
| 5.3.1 算法流程 |
| 5.3.2 多位置鞍直线误差极值点计算 |
| 5.3.3 多位置鞍圆误差极值点计算 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 机构运动综合约束误差评定和分析系统设计 |
| 6.1 误差评定分析方案和系统结构 |
| 6.1.1 系统结构 |
| 6.1.2 系统功能模块 |
| 6.2 MATLAB的 GUI界面制作方法 |
| 6.2.1 界面设计过程 |
| 6.2.2 界面功能介绍 |
| 6.3 评定分析系统运行实例 |
| 6.3.1 平面曲线误差评定分析实例 |
| 6.3.2 空间曲线误差评定实例 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A:攻读硕士期间的研究成果 |
四、精确求解平面内直线度误差的计算机算法（论文参考文献）
- [1]平面内直线度最小包容区域包络模型与算法实现[J]. 干江红,张新宝. 计量科学与技术, 2021(12)
- [2]机床在机测量系统圆面测量最佳测量区辨识方法[D]. 张宇. 安徽理工大学, 2021(01)
- [3]光幕式动车车轴形状误差检测及评估方法研究[D]. 王立彬. 吉林大学, 2021(01)
- [4]基于多传感器信息融合的单目视觉SLAM算法研究[D]. 权美香. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [5]三轴数控机床在机测量系统精度提升关键技术研究[D]. 李莉. 安徽理工大学, 2021(02)
- [6]双转台五轴数控机床几何误差辨识与补偿研究[D]. 侯宏天. 兰州理工大学, 2021
- [7]涡轮叶片气膜冷却孔自适应加工技术研究[D]. 朱思萌. 上海交通大学, 2020(01)
- [8]复杂微小零件几何形位误差的精密测量与表征技术研究[D]. 张伟盼. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [9]应对国际比对的步距规校准关键技术研究[D]. 任国营. 天津大学, 2020
- [10]机构运动综合约束误差评价与分析[D]. 黄力峰. 景德镇陶瓷大学, 2020(01)