吳修彬,孫召瑞,孫貴斌,李國平,2
(1.萊蕪職業(yè)技術學院 機械與汽車工程系,萊蕪 271199;2.萊蕪市粉末冶金先進制造重點實驗室,萊蕪 271199)
箱體等鑄造類零件常有過渡非圓曲線,針對其進行工程制圖或三維建模,常需將非圓曲線保持其趨勢進行延伸[1]。現(xiàn)有計算機輔助設計軟件,如AutoCAD、Pro/E、UG等均有延伸功能。然而,除AutoCAD可延伸橢圓曲線外,現(xiàn)有軟件僅對直線和圓弧能保持原有曲線特性進行延伸,對任意的非圓曲線或者不響應,或者改變原有特性進行延伸,如CAXA對任何曲線均以直線特性延伸。非圓曲線保持特性延伸是制圖和建模中經(jīng)常遇到的難題,實際應用中,只能采用手工繪制樣條曲線進行替代,誤差較大。
趨勢外推法[2]是根據(jù)過去和現(xiàn)在的發(fā)展趨勢推斷未來的一類方法的總稱,目前用于科技、經(jīng)濟和社會發(fā)展的預測[3~5]。如將趨勢外推法的時間和數(shù)值視為曲線的坐標值,則可將其應用于非圓曲線的延伸。本文基于上述思想,在極角坐標系中研究任意非圓曲線趨勢外推延伸方法,首先建立幾種典型延伸數(shù)學模型,給出模型應用條件,供延伸具體曲線時采用,克服現(xiàn)有CAD軟件共性關鍵難題。
用最小二乘法[8]確定延伸參數(shù)。由式(1)得:
式中: r i為第i點的觀察值; ei為第i點的離差;Q為離差平方和。
qi表示極角序列的編號,當極角序列觀察點的項數(shù)為奇數(shù)時,令其中間項 的編號為0,
式(4)可簡化為:
解方程組可得:
根據(jù)離散點數(shù)據(jù)采用式(6)計算延伸參數(shù),依據(jù)式(1)建立延伸模型。
用最小二乘法確定延伸參數(shù)。由式(7)得:
解方程組可得:
根據(jù)離散點數(shù)據(jù)采用式(12)計算延伸參數(shù),依據(jù)式(7)建立延伸模型。
選N=3n組離散點,其中n是離散點分成3組后,各組離散點的個數(shù)。若N不等于3n,摒棄離延伸位置較遠的若干點,使N=3n。將離散點代入下式:
將有關數(shù)據(jù)代入下式,計算Gompertz模型所需參數(shù)。
根據(jù)式(2)聯(lián)立求得:
如表1所示,分別為二次曲線、三次曲線、Gompertz曲線、指數(shù)曲線上的4組離散點。應用上述方法對4條曲線進行延伸,分析延伸曲線與理論曲線間的誤差,檢驗延伸模型的準確性。
表1 趨勢外推延伸曲線離散點
分別擬合上述4組離散點,在擬合曲線上選取qi為等差數(shù)列的新離散點,分別計算4組新離散點延伸模型應用條件,如表2所示,曲線1的 最大差值最小,接近于常數(shù),選用二次曲線趨勢外推延伸模型;曲線2的 最大差值最小,選用三次曲線趨勢外推延伸模型;曲線3的(▽l n ρi+1-▽lnρi)▽lnρi最 大 差 值 最 小 , 選 用Gompertz曲線趨勢外推延伸模型;曲線4的▽ln ρi最大差值最小,選用指數(shù)曲線趨勢外推延伸模型。
對曲線1,經(jīng)運算,延伸參數(shù)為: a ?=3.000+5.526×10-13, b? = 2.000+3.971×10-10,c?= 1.000+1.982×10-11。將(3.500,22.250)作為起始點,利用模型式(1)對曲線進行延伸,圖1為延伸圖及與理論曲線誤差圖,延伸誤差在10-11數(shù)量級,精度較高。
表2 趨勢外推延伸模型選擇
圖1 曲線1的延伸圖及誤差圖
圖2 曲線2的延伸圖及誤差圖
圖3 曲線3的延伸圖及誤差圖
圖4 曲線4的延伸圖及誤差圖
1)引入趨勢外推方法,建立多項式、Gompertz曲線、指數(shù)曲線3類延伸數(shù)學模型,提供了模型識別與選擇方法,根據(jù)待延伸曲線離散點特征可合理選擇延伸模型,實現(xiàn)非圓曲線趨勢外推延伸。
2)曲線趨勢外推延伸實例表明:用所建立的延伸模型延伸與之同類型的曲線,可以長距離延伸,精度非常高,且距延伸起始點越近,精度越高,達到趨勢外推延伸。對與延伸模型不同類型的曲線,也可近似延伸。
3)曲線趨勢外推延伸方法可應用于對現(xiàn)有CAD軟件的核心升級,也可對其進行二次開發(fā),增加其功能模塊,使之更精確的進行交互式設計。
[1] 劉有余,韓江.基于減容增效的超低比轉(zhuǎn)速軸流式葉片水力設計[J].中國機械工程,2012,23(3):320-323.
[2] V.M. Vlahovi?, I.M.Vujo?evi?. Long-term forecasting:a critical review of direct-trend extrapolation methods[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems.1987,9(1):2-8.
[3] M. D. Ruiz-Medina,R.M.Espejo.Integration of spatial functional interaction in the extrapolation of ocean surface temperature anomalies due to global warming [J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2013,22(6):27-39.
[4] Gosse L.Analysis and short-time extrapolation of stock market indexes through projection onto discrete wavelet subspaces [J]. Nonlinear Analysis: Real World Applications.2010,11(4):3139-3154.
[5] 楊立群,王小萬,馮芮華.基于指數(shù)平滑方法的我國政府衛(wèi)生支出分析[J].中國衛(wèi)生經(jīng)濟,2011,30(1): 22-23.
[6] 陶菊春. 趨勢外推預測模型的識別與選擇研究[J].西北師范大學學報(自然科學版).2005,41(6):14-17.
[7] Vladimir D L. Grid Generation Methods [M]. London:Scientific Computation,2010.
[8] 崔靜偉,雷賢卿,王海洋,等.基于最小二乘法的平面任意位置橢圓輪廓度誤差的精確計算[J].制造業(yè)自動化.2013, 25(2):114-116.
[9] Hu G X. Invariant distribution of stochastic Gompertz equation under regime switching[J]. Mathematics and Computers in Simulation.2014,97(3):192-206.
[10] A. B. Albert, On Exponential Growth and Half-Lives: A Comment on Bermingham, Population & Environment[J].Population and Environment,2003,25(1),61-69.