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基于分割逼近与粒子群算法的燃气轮机叶片轮廓误差计算（2010年）

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简介：
本文提出了一种结合分割逼近和粒子群优化算法的方法，用于精确计算燃气轮机叶片的轮廓误差，旨在提高设计精度和效率。 本段落阐述了燃气轮机叶片复杂曲面轮廓度误差计算的关键问题，并采用非均匀有理B样条曲面来描述叶片的形状。文中定义了燃气轮机叶片复杂曲面轮廓度误差并建立了相应的数学模型，通过分割逼近法计算测点到曲面的最小距离以提高数据处理速度；结合粒子群算法和分割逼近方法，利用六维坐标变换迭代使理论模型与实际测量结果达到最佳匹配，从而获得叶片的轮廓度误差。该研究采用分割逼近及粒子群优化相结合的方法来评估燃气轮机叶片的轮廓度误差，理论上可收敛于全局最优解，并符合最小区域法评定标准。此外，所提出算法便于计算机实现，特别适用于三坐标测量仪的应用场景中。

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  • 基于分割逼近与粒子群算法的燃气轮机叶片轮廓误差计算（2010年）
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    本文提出了一种结合分割逼近和粒子群优化算法的方法，用于精确计算燃气轮机叶片的轮廓误差，旨在提高设计精度和效率。 本段落阐述了燃气轮机叶片复杂曲面轮廓度误差计算的关键问题，并采用非均匀有理B样条曲面来描述叶片的形状。文中定义了燃气轮机叶片复杂曲面轮廓度误差并建立了相应的数学模型，通过分割逼近法计算测点到曲面的最小距离以提高数据处理速度；结合粒子群算法和分割逼近方法，利用六维坐标变换迭代使理论模型与实际测量结果达到最佳匹配，从而获得叶片的轮廓度误差。该研究采用分割逼近及粒子群优化相结合的方法来评估燃气轮机叶片的轮廓度误差，理论上可收敛于全局最优解，并符合最小区域法评定标准。此外，所提出算法便于计算机实现，特别适用于三坐标测量仪的应用场景中。
     
  • 利用粒子群算法与分割逼近法计算复杂曲面轮廓度误差（2010年）
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    本研究提出结合粒子群优化算法与分割逼近技术的新方法，旨在高效准确地评估复杂曲面轮廓度误差，适用于精密制造领域的质量控制。 本段落建立了复杂曲面轮廓度误差的数学模型，并提出采用分割逼近法计算测点到NURBS曲面的最小距离。通过结合分割逼近法与粒子群优化算法，可以有效计算复杂曲面轮廓度误差。该方法易于计算机实现且具有高精度，能够达到任意给定的精度要求，特别适用于三坐标测量机的应用场景。
     
  • 基于轮廓提取的多边形逼近匹配算法（MATLAB）
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    本研究提出了一种创新的基于轮廓提取的多边形逼近匹配算法，并采用MATLAB进行实现与验证。该方法能够高效准确地处理图像中的复杂形状，适用于模式识别和计算机视觉领域。 基于轮廓提取的多边形近似匹配算法在matlab中有相关实现。
     
  • 实时轮廓误差评估的新方法（2011年）
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    本文提出了一种用于实时评估加工零件轮廓误差的新方法，旨在提高制造过程中的精度和效率。通过利用先进的测量技术和算法优化，该方法能够快速准确地识别并纠正生产过程中的偏差，确保产品质量符合高标准要求。 基于对离线轮廓误差计算方法的分析，并考虑到高档数控系统实时任务的需求，本段落提出了一种在线实时估算轮廓误差的方法。该方法解决了传统方式中对于任意加工曲线而言，由于轮廓误差计算过程复杂且计算量大而导致难以应用于实际操作的问题。通过双轴运动实验验证发现，新算法具有极小的计算需求，并能够满足实时处理的要求；同时，它提供的轮廓误差估计结果非常精确，不仅有助于指导当前控制参数的选择，还支持对轮廓误差调控效果进行即时观察和评估。
     
  • 基于水平集的分割轮廓方法
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    本研究提出了一种创新的基于水平集的方法来优化图像中的对象边界检测和提取过程，特别适用于复杂背景下的精确分割。 水平集分割方法能够清晰地将图像轮廓分离出来。相关代码已经编写完成，并且有实验图片可供使用，可以直接运行。
     
  • 基于OpenCV的轮廓匹配算法
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    本研究采用OpenCV库开发了一种高效的轮廓匹配算法，旨在提高图像处理中目标识别与定位的精确度和速度。通过实验验证了其在复杂背景下的鲁棒性及实用性。 这是一个基于轮廓匹配的程序执行文件，已包含Opencv dll，可以直接运行。
     
  • KFCM算法在MATLAB中的应用_KFCM_MATLAB图像分割_几何轮廓分割_分割算法_
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    本篇文章介绍了基于KFCM（模糊C均值）算法在MATLAB环境下进行图像处理的应用。着重探讨了该算法如何有效实现图像的几何轮廓分割，展示其作为一种强大工具，在提升图像分割精度和效率方面的显著优势。 KFCM聚类算法在图像分割方面表现优异。
     
  • 基于混沌映射的粒子群优化算法（2010年）
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    本研究提出了一种结合混沌映射与粒子群优化的新型算法，在改善全局搜索能力和加速收敛速度方面取得了显著成效。 为了提高粒子群优化的求解性能，在分析其原理的基础上提出了两种混沌映射规则，并构建了基于Logistic映射和Lozi’s映射的混沌粒子群优化方法，同时给出了处理两类约束条件的方法。通过将这三种不同的方法应用于benchmark有约束优化实例中进行测试比较：一是采用基于Logistic映射的混沌粒子群优化法；二是使用基于Lozis映射的混沌粒子群优化法；三是应用标准粒子群优化方法。对比分析了各种算法得出的最佳解、成功率指标、平均有效迭代次数以及所需的时间，结果表明利用基于Lozi’s映射的方法具有更好的性能表现。
     
  • 基于PSO粒子群算法的图像分割方法
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    本研究提出了一种利用PSO（粒子群优化）算法改进的图像分割技术，通过模拟鸟群觅食行为优化分割过程中的参数选择，有效提升了图像处理的速度与准确性。 本程序将粒子群算法应用于图像处理领域，并利用PSO算法实现图像分割。该方法不仅效果良好，而且速度快。