In "De Analecten van Confucius, Boek 11" zei Confucius: "Een nobel persoon wordt niet anders geboren, maar is goed in het leren van dingen." Dit betekent dat nobele mensen geen essentiële verschillen hebben met gewone mensen. Nobele mensen verwijzen naar individuen die moraliteit en deugdzaamheid bezitten, en deze passage geeft aan dat er geen fundamenteel onderscheid is tussen nobele mensen en gewone mensen. Er is geen fundamenteel verschil in de geboorte van mensen; Iedereen heeft dezelfde talenten en mogelijkheden, zonder speciale voor- of nadelen. De reden waarom nobele mensen gewone mensen kunnen overtreffen in moraliteit en gedrag, is dat ze goed zijn in het gebruik van de dingen en middelen om hen heen, voortdurend leren, imiteren en putten uit ervaring, om wijsheid en kennis te verwerven en om beter te groeien en vooruitgang te boeken.
minst kwadratische methode
Dus, hoe kunnen we de ARCiNTU visuele meetinstrumentenserie gebruiken om de vormtoleranties van werkstukken te bepalen? Dit is ook een noodzakelijke praktijk om een nobel persoon in onze branche te worden. Laten we eens kijken!

We raden aan om de kleinste kwadratenmethode te gebruiken, een veelgebruikte wiskundige optimalisatiemethode voor het aanpassen van gegevens en het schatten van modelparameters. Het basisidee is om een reeks parameters te vinden die de som van de gekwadrateerde residuen tussen de voorspelde waarden van het model, berekend met behulp van deze parameters, en de werkelijk waargenomen gegevens minimaliseren.
In bepaalde gevallen kan de kleinste kwadratenmethode worden gebruikt om de vormtoleranties van elementen uit meetgegevens te schatten. Hier is een implementatiemethode ter referentie:
Verzamel meetgegevens: Verzamel eerst een reeks meetgegevens met betrekking tot het te meten element met behulp van geschikte meetapparatuur, zoals visuele meetinstrumenten of coördinatenmeetmachines. Deze gegevens kunnen puntensets, contourlijnen of andere geometrische kenmerken zijn.
Bepaal het vormmodel: Selecteer op basis van de geometrische vorm van het te meten element en de gedefinieerde vormtolerantie een geschikt vormmodel. Het vormmodel kan een rechte lijn, een curve, een vlak of andere geometrische vormen zijn.
Bouw de objectieve functie: Geef de parameters van het model weer als een vector (in een driedimensionale geometrische ruimte, meestal weergegeven door drie reële getallen of componenten, die de projectie van de vector op respectievelijk de X-as, Y-as en Z-as vertegenwoordigen. Een driedimensionale vector kan bijvoorbeeld worden weergegeven als (x, y, z)). Construeer op basis van de meetgegevens en het vormmodel een objectieve functie die de fout tussen de meetgegevens en het vormmodel meet. De meest voorkomende objectieve functie is de som van de gekwadrateerde residuen, dat is de som van de kwadraten van de afstanden tussen de meetgegevenspunten en het vormmodel. Een kleinere waarde van de objectieve functie geeft aan dat de voorspelde waarden van het model beter passen bij de werkelijk waargenomen waarden.
Minimaliseer de objectieffunctie: Gebruik het principe van de kleinste kwadraten om de parameters van het vormmodel aan te passen om de objectieffunctie te minimaliseren. Meestal gaat het om optimalisatie-algoritmen zoals gradiëntafdaling of het Levenberg-Marquardt-algoritme, die hier vanwege hun lengte niet verder zullen worden uitgewerkt.
Schat de vormtoleranties: Tijdens het proces van het minimaliseren van de objectieve functie zullen de parameters van het vormmodel convergeren naar de optimale oplossing. Door de overeenkomstige vormmodelparameters van de optimale oplossing te analyseren, is het mogelijk om de vormtoleranties van het element af te leiden. Als het vormmodel bijvoorbeeld een rechte lijn is, kan de optimale oplossing overeenkomen met de helling en het snijpunt van de lijn, die kan worden gebruikt om de positie en kanteling van de lijn te schatten.
De kleinste kwadratenmethode wordt veel gebruikt op verschillende gebieden, zoals datafitting, regressieanalyse, signaalverwerking en optimalisatieproblemen. Het biedt een wiskundig basishulpmiddel voor het extraheren van modelparameters uit waarnemingsgegevens en het voorspellen en afleiden van onbekende gegevens.
Opgemerkt moet worden dat het gebruik van de kleinste kwadratenmethode om vormtoleranties op basis van meetgegevens te schatten een benaderende methode is, en dat de nauwkeurigheid van de resultaten afhangt van de kwaliteit van de meetgegevens, de selectie van het vormmodel en de prestaties van het optimalisatie-algoritme. Daarom wordt aanbevolen om samen te werken met professionele ingenieurs of experts op het gebied van kwaliteitscontrole in praktische toepassingen om de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de resultaten te garanderen. In dit opzicht heeft onze ARCiNTU Intelligent een team van ervaren experts die op uw vragen wachten.