一维非均匀齿轮形貌点云精确配准方法

为了提高虚拟齿轮形貌点云和实测非均匀齿轮形貌点云的配准精度提出一种配准方法。首先以实测齿轮形貌点云数据为基准生成与其数量相同的虚拟齿轮形貌点云数据;再利用互相关算法求出这两组点云数据的初相位,并对虚拟齿轮形貌点云进行相位平移;最后以实测齿轮形貌点云数据为基准,重新生成一组与其点与点对应的虚拟齿轮形貌点云数据,实现两组点云数据的精确配准。实验结果表明:当周采样数目为125952时,采用一维非均匀齿轮形貌点云配准方法较迭代最近点(ICP)算法,角位移配准精度提高了0.0008°,线位移配准精度提高了4μm。该方法可提高非均匀齿轮形貌点云的配准精度。

内齿轮激光扫描测量系统参数优化估计

针对内齿轮激光扫描测量系统的标定问题,提出了一种基于标准圆环的参数估计算法。选取对表环规为标定件,根据标定圆环上各扫描点至其轴线距离的约束条件,建立了测量系统参数的非线性目标函数;用Levenberg-Marquart算法对此目标函数进行最优估计,最终实现了参数标定。实验结果表明,本算法标定精度高、一致性好。

磷酸铁锂动力电池自放电筛选工艺研究

将磷酸铁锂-石墨作为正负极材料制备超大容量卷绕式单体电池(202 Ah),对比了两种化成工艺分别在100%电池荷电状态(SOC)和30%SOC下老化相同时间后的电池电压、压降以及K值变化情况。结果表明:在100%SOC老化阶段,电池K值分布均呈弥散状态,无法通过K值筛选自放电电池;经过100%SOC老化后,再经过30%SOC老化,电池K值散布较大,可在较快时间内准确地将自放电电池筛选出来,且首次充满电化成工艺的自放电筛选效果略优于二次充满电化成工艺的自放电筛选效果。