插值节点不完全具有导数信息的Hermite插值算法

在研究插值节点上具有函数信息和不完全具有导数信息的Hermite插值多项式的构造方法的基础上,生成了相应的算法,探讨了相应的截断误差公式。     

矩形花键拉刀三维参数化设计研究

本论文研讨了基于SolidWorks软件平台建立矩形花键拉刀三维参数化设计系统的设计思想和开发流程,同时讨论了基于ANSYS软件对矩形花键拉刀刀齿进行强度分析的方法,以期为拉刀设计提供先进的工具平台。     

数控系统插补算法的优化设计

基于逐点比较法的原理,文章提出了累加极限控制插补算法,并建立了插补算法的数学模型,对插补算法进行了优化。实例分析结果表明,累加极限控制插补算法使插补精度由原来的小于或等于一个脉冲当量提高到小于或等于0.5个脉冲当量,插补点大幅度减少,系统的响应速度加快,插补精度提高。     

一种快速高精度的直线插补算法—网格法

对数控机床ＣＮＣ系统中的直线插补运算、结合直线的自身特点,提出了一种新的算法──网格法．     

Gauss quadrature formula: An extension via interpolating orthogonal polynomials

The n-point Gauss quadrature rule states that

     

化学动力学方程组参数识别问题

采用分段线性插值法,给出由实验观测数据反求微分方程组中参数的计算方法,算例证实了算法的有效性.     

Delaunay三角网插值在XRII图像扭曲校正中的应用(英文)

针对扭曲的影像加强器(X-ray image intensifier,XRII)图像对后继工作产生不利影响的问题,提出使用Delaunay三角网插值对扭曲的XRII图像进行校正.首先分析了XRII图像扭曲的原因、经典的校正方法和Delaunay三角网插值;然后,使用程序流程图对算法过程进行了解释.最后,通过实验来证明所提算法的有效性和可行性.实验结果表明:在中心对齐时,使用Delaunay三角插值方法校正后的XRII图像网格线交叉点坐标值与理想校正靶网格线交叉点坐标值的残留误差和标准误差分别为5.760 4×10-14和5.354 2×10-14,使用经典的全局四次多项式、模型L1和模型L2校正之后残留误差和标准误差分别为1.790 3,2.388 8,2.338 8和1.262 0,1.268 1,1.202 6;在中心不对齐时,使用Delaunay三角插值方法校正后的XRII图像网格线交叉点坐标值与理想校正靶网格线交叉点坐标值的残留误差和标准误差分别为2.489×10-13和2.449 8×10-13,使用经典的全局四次多项式、模型L1和模型L2校正后残留误差和标准误差分别为1.770 3,2.388 8,2.338 8和1.269 9,1.268 1,1.202 6.     

基于伪点剔除与四域样条插值的三维煤层建模

三维煤层精确建模受地下断层、岩层、地势起伏等因素的影响,建模精度不高。为提高三维煤层建模的精度,提出一种基于伪点剔除与四域样条插值的三维煤层精确建模算法,通过伪点剔除方法对建模点进行预处理,筛选出其中的孤立点,进行剔除,其余非孤立点用于基本模型建立和基于映射的模型重构,采用四域样条插值方法对非孤立点进行建模,在建模中,将建模域分为起始域、延伸域、稳定域、收敛域共四个域,在不同域中,对不同的建模点进行匹配加权插值处理,经过四域联合滤波,实现四域样条插值,对建模效果起到平滑滤波作用,从而大大提高三维建模精度。仿真实验表明,新算法对于外界断层、岩层、地势起伏等具有很好的鲁棒性,三维建模精度提高,并且计算量明显较少。     

“土石方常用开挖机械”说课设计

“水利水电工程施工技术”是水利工程类专业学生学习的主干职业技术课,据预测在未来的若干年内,施工单位仍将为水利类专业毕业生的主要去向,该课程的学习对水利类专业同学显得越发重要。而说好课是上好课的前提,所以该课程说课内容很重要。本文就该课程中的某一节课进行了说课设计,期望达到好的教学效果。     

基于ArcGIS Engine林火蔓延模拟算法的比较分析

算法选择对林火蔓延的模拟具有重要作用,既影响模拟的精度与效率,也限制模拟的实用性.对传统的边界插值算法进行优化,并与迷宫算法进行对比分析.研究表明,从耗时方面分析,与边界插值算法（5、7、16 s）相比,迷宫算法在3个时段的耗时（204、458、1 325 s）较长;且随着模拟时间的增加,迷宫算法的耗时呈现倍数增长.从模拟结果的精度上看,边界插值算法虽然模拟结果较为粗糙,但能从整体上反映林火蔓延的趋势,火场覆盖率为59.75%.迷宫算法的模拟蔓延边界细节较为接近实际的蔓延边界,能够反映林火蔓延的详细动态变化,且火场覆盖率达79.51%.