基于梯度加权重构的一类五阶收敛改进牛顿迭代法

经典牛顿迭代法是一种求解非线性方程在实数域及复数域上近似值的方法,可通过变上线积分函数推导实现.利用曲边梯形面积近似化得到四个变上线积分函数,通过梯度加权重构赋值得到一类五阶收敛的求解非线性方程近似根的改进牛顿迭代法,收敛性分析和数值实例验证该方法收敛速度较快,并且能够有效避免重根附近发散.该方法在非线性工程领域、经济领域和人工智能领域具有非常广泛的应用.

螺旋线插补速度规划及其插补参数求解方法

提出了一种基于曲率特性与7段式S型加减速的阿基米德螺线插补算法.该插补算法的速度规划综合考虑了螺旋线变半径特性与曲率特性对运行速度的持续限制,以求得到合理的速度规划结果.针对一般插补参数求解方法存在较高速度波动率的问题,设计了一种基于改进牛顿迭代的预估-校正法.该方法以1阶泰勒展开法求解迭代初值,然后利用改进牛顿迭代计算限定的次数得到精确值,最后通过仿真对比与实验说明其优势与应用价值,该方法可有效降低速度波动率,且满足数控系统实时性要求.