实时干涉测量中对流层延迟与钟差精修正建模

由于中国深空干涉测量系统无法采用短时差分标校,使得实时测量精度较差,误差来源主要包括对流层延迟模型误差和钟差模型误差。为了提高实时测量精度,基于最大值最小准则,对对流层天顶延迟进行精确修正;引入邻近估计与线性回归模型,实现了高精度的钟差非线性预报。经任务数据验证,对流层延迟精修正模型预报值与实测值的差异最大值优于0.33m(仰角≥10°);相对EGNOS和"EGNOS+GMF"模型,该误差减小约1个数量级;相对线性预报,非线性预报误差减小约半个数量级。可为我国后续深空探测任务提供高精度对流层延迟和钟差建模及预报。

基于测量机器人的自动化观测数据修正建模研究

因受地球曲率、大气折光等因素影响,测量机器人(Georobot)三维监测系统存在测不准问题,这使得后续变形数据处理与分析受到极大的干扰。在后视基准点定期稳定检校的前提下,本文研究了一种基于测量机器人的自动化观测数据实时差分修正模型。工程实例分析表明,该模型可使得修正后的水平角与斜距精度分别达到0.5″和0.2mm,具备相当的工程实用价值。

分段修正系数建模数控机床热误差

首先分析了建立在最小二乘法基础上的线性回归分析建模原理的不足及其局限性,在此基础上提出了分段修正系数建模机床热误差方法,并对其原理及建模补偿策略进行了详细推导.通过对数控车削加工中心主轴径向热误差进行建模补偿试验,可以看到,在建模时使用的原始采样点处,拟合误差几乎为零,代入非原始采样点数据时,由模型算得的热误差补偿值和原始采样数据具有很好的拟合性,表明这种建模方法可有效提高热误差补偿精度.

磨削工艺参数优化建模的可靠性研究

通过磨削过程和回归方程建模方法分析 ,探讨了质量指标作为优化约束条件失效的原因 ,提出了建立可靠的磨削优化数学模型的方法 ,并给出了具体应用的实例。

铣削工业机器人数字孪生驱动模型的构建与验证

针对工业机器人智能装备服役状态感知检测手段、智能控制能手段有限的问题,以工业机器人智能铣削装备为研究对象,设计一种数字孪生驱动模型构建方法。采用L-M算法对关键参数进行修正,使孪生模型对装备铣削轨迹的映射准确度从1.32 mm提高到0.15 mm,提高了近80%,验证了孪生驱动模型建立的正确性和关键参数修正的必要性。