發(fā)布時(shí)間：2023-05-28 07:04

　　隨著“工業(yè)4.0”時(shí)代的到來,大型制造業(yè)正逐漸地朝著自動(dòng)化、集成化、智能化的方向發(fā)展。對(duì)于面向大尺寸空間的測(cè)量領(lǐng)域來說,高精度、高效率、高質(zhì)量一直是測(cè)量研究人員不懈追求的目標(biāo)。針對(duì)目前大尺寸測(cè)量任務(wù)中,測(cè)量結(jié)果達(dá)不到預(yù)期精度、測(cè)量效率較低以及測(cè)量質(zhì)量不達(dá)標(biāo)等問題,提出一種基于激光雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量規(guī)劃及數(shù)據(jù)處理方法,包括測(cè)量前的現(xiàn)場(chǎng)精度評(píng)估、測(cè)量時(shí)的系統(tǒng)布站及轉(zhuǎn)站點(diǎn)選取、測(cè)量后的數(shù)據(jù)融合技術(shù)。同時(shí),為了實(shí)現(xiàn)制造過程智能化的目標(biāo),設(shè)計(jì)一種基于聚類算法的測(cè)量規(guī)劃模型,通過計(jì)算機(jī)仿真實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)配置的自動(dòng)化,從而在實(shí)際測(cè)量任務(wù)中指導(dǎo)測(cè)量網(wǎng)的配置規(guī)劃,達(dá)到測(cè)量規(guī)劃預(yù)評(píng)估的目的。論文完成的主要工作如下:首先,對(duì)激光雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)的精度進(jìn)行評(píng)估。通過建立系統(tǒng)的精度模型,結(jié)合蒙特卡洛仿真方法對(duì)系統(tǒng)測(cè)量不確定度進(jìn)行分析。依據(jù)測(cè)量溯源性要求,利用標(biāo)準(zhǔn)四面體輔助雷達(dá)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)精度評(píng)定,分別設(shè)計(jì)單站位和多站位兩種評(píng)估模型,增加了校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的可信度,完善了現(xiàn)場(chǎng)精度評(píng)估方法。然后,對(duì)面向大尺寸空間的測(cè)量規(guī)劃及數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行研究。通過對(duì)測(cè)量場(chǎng)全周期建立過程的分析,分別提出針對(duì)于測(cè)量系統(tǒng)布站和轉(zhuǎn)站點(diǎn)選取的指導(dǎo)原則,為系統(tǒng)配...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究目的及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 大尺寸測(cè)量系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 測(cè)量規(guī)劃發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 預(yù)評(píng)估技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容與組織架構(gòu)
第2章 激光雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)的精度評(píng)估
    2.1 激光雷達(dá)精度模型建立
        2.1.1 激光雷達(dá)系統(tǒng)的測(cè)量原理
        2.1.2 激光雷達(dá)系統(tǒng)的精度分析
        2.1.3 測(cè)量不確定度分析
    2.2 激光雷達(dá)現(xiàn)場(chǎng)精度評(píng)估
        2.2.1 精度評(píng)估的溯源性分析
        2.2.2 單站位測(cè)量系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估模型
        2.2.3 多站位測(cè)量系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估模型
    2.3 現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估模型驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
        2.3.1 單站位標(biāo)定實(shí)驗(yàn)
        2.3.2 多站位標(biāo)定實(shí)驗(yàn)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 大尺寸空間的測(cè)量規(guī)劃及數(shù)據(jù)處理
    3.1 大尺寸測(cè)量流程分析
    3.2 測(cè)量系統(tǒng)配置及測(cè)量場(chǎng)建立
        3.2.1 測(cè)量系統(tǒng)的布站原則
        3.2.2 轉(zhuǎn)站點(diǎn)選取原則
    3.3 多站位測(cè)量場(chǎng)的數(shù)據(jù)融合模型
        3.3.1 基于奇異值分解的轉(zhuǎn)站技術(shù)
        3.3.2 多站位數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究
    3.4 數(shù)據(jù)融合技術(shù)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 測(cè)量規(guī)劃預(yù)評(píng)估技術(shù)及軟件實(shí)現(xiàn)
    4.1 測(cè)量規(guī)劃預(yù)評(píng)估系統(tǒng)
        4.1.1 基于K-means聚類算法的測(cè)量規(guī)劃模型
        4.1.2 預(yù)評(píng)估系統(tǒng)總體框架
    4.2 預(yù)評(píng)估系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 基于SA軟件的二次開發(fā)
        4.2.2 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)
    4.3 預(yù)評(píng)估技術(shù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        4.3.1 預(yù)評(píng)估系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)
        4.3.2 測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 主要研究成果
    5.2 今后工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
致謝



本文編號(hào)：3824177