为提高微小型结构件圆度误差评定的准确性和快速性,本文研究提出一种基于计算几何的圆度误差评定算法。该算法利用计算几何中的凸包理论,将圆轮廓采样点集依据凸点判定准则进行分类,形成外接圆和内接圆两个点集,用较少的数据点进行后期拟合计算;在此基础上,建立了三种改进的圆度误差评定方法的优化算法,包括最小外接圆法（MCC）、最大内接圆法（MIC）和最小包容区域法（MZC）;将改进的算法应用于圆度误差测量中,实验结果表明：采用同一组测量数据时,本文提出的算法与传统算法相比较,大大降低了后期数据拟合的时间,极大提高了圆度误差评定方法的效率。

针对基于TDC＋STM32激光测距系统,设计了一种对测量结果进行标定的方法,以数据拟合算法为核心,采用串口发送接收,MFC处理等技术,通过采集大量的实验数据,并对数据进行拟合,得到参数用来对系统进行标定,使测距系统能实时反映目标距离值。

考虑各地区配制混凝土的常用材料、配合比不同造成超声回弹综合法检测混凝土强度精度降低的问题,选取福州地区常用材料制备了混凝土试块并进行了超声回弹综合法的强度测试。通过对测试数据的比较分析发现,全国统一的测强曲线在对福州地区混凝土强度预测过程中误差过大,存在一定的适用性问题;通过进一步对试验数据的拟合分析,初步建立了福州地区超声回弹综合法测强曲线并验证了其有效性。

针对现在的数字记录仪主要嵌入的是频域分析软件,而对于时域的特征点重视不够的缺点,着重分析了在时域内寻找这些特征点的方法.为了有效滤去信号中含有的噪声并便于寻找特征点,采取了分段数据拟合的方法.实验结果证明了文章方法的有效性.

为了研究液压马达可能出现内泄漏故障,并对液压马达状态进行预测性监控。通过建立液压马达内泄漏故障试验平台,获得液压马达内泄漏的故障数据。在MATLAB中建立基于T-S模糊神经网络的故障预测模型,将实验数据用于模型的训练以及预测结果的验证。对预测结果进行分析后,讨论了不同数量样本用于模型训练对故障预测精度的影响。在分析过程中发现数据波动较大的地方,相对误差较大。研究后发现,通过将实验数据进行拟合后,用相同的模型进行训练和预测,讨论了拟合后不同数量样本的预测模型精度与拟合前的差别。结果表明:虽然模型训练的数据数量越大,预测的精度越高,但数据拟合后只需将较少的数据用于建模,预测就能达到较高的精度,为小数据样本进行故障分析提供了参考。

在粉体包装领域常使用人工抓取阀口袋完成粉料的装填,自动化程度低且危害人体健康。为了解决这一问题,设计一套基于机器视觉的阀口袋动态抓取系统。首先,通过机器视觉完成相机标定、图像特征信息提取,得到阀口袋在机器人坐标系下的位姿数据。为了提高运动状态下阀口袋的定位精度,采用卡尔曼滤波对特征点位置进行校正。然后使用数据拟合描述阀口袋的位姿变化,进而预测抓取时刻阀口袋的位姿。在PLC控制下,工业机器人实现了对输送带上运动阀口袋的动态抓取,系统运行稳定,抓取误差小于1 mm,为实现自动化粉体包装提供了一种可行方案。

以离散数据作为研究对象，介绍了两类离散数据的拟合：一是可预估函数模型的数据拟合，二是无预估函数模型的数据拟合，其方法具有实用性。

该文首先提出考虑气动人工肌肉端部影响、橡胶弹性力和摩擦力的改进的气动人工肌肉静态数学模型，然后设计了气动人工肌肉静态特性测试台，测得某公司生产的DMSP-40-450 RM—RM型肌肉的静态特性。根据理论的改进模型和测量数据，该文采用数据拟合的方法，得出该种型号气动人工肌肉的比较简单且拟合结果较好的数学模型。

采用计算机辅助测试技术，建立试验台架，实现气动元件压力流量信号的连续采集记录。针对测试样本数据的分布特点，将聚类算法思想应用于数据的处理，对有效数据和扰动数据进行筛选区分。在虚拟仪器工具环境LabVIEW开发了测试系统，并详细介绍了聚类分析和拟合权值分配的实现。试验结果证明，该方法有效提高了压力流量特性测试的准确度。

为了提高某液压皮带张紧器的动力学性能,以某公交车发动机附件轮系的实际运行特性为基础,在动力学软件AVL EXCITE Timing Drive中建立液压张紧器的仿真模型。以张紧器吸收的阻尼能为评价指标,通过加权平均法对张紧器泄漏间隙进行优化计算;最后,将体积的变化加以考虑,通过仿真计算得出了最优解随顶杆伸出长度的变化规律以及油液体积和频率对最优阻尼能的影响。为今后其他类型张紧器的参数优化提供了一种可参考的方法,同时为张紧器的参数选取提供了理论支撑。