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九种插值方法“Inverse Distance to a Power（反距离加权插值法）”、“Kriging（克里金插值法）”、“Minimum Curvature（最小曲率）”、“Modified Shepard's Method（改进谢别德法）”、“Natural Neighbor （自然邻点插值法）”、“Nearest Neighbor（最近邻点插值法）”、“Polynomial Regression （多元回归法）”、“Radial Basis Function（径向基函数法）”、“Triangulation with Linear Interpolation（线性插值三角网法）”、“Moving Average（移动平均法）”、“Local Polynomial （局部多项式法）”1、距离倒数乘方法距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法，可以进行确切的或者圆滑的方式插值。
方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。
对于一个较大的方次，较近的数据点被给定一个较高的权重份额，对于一个较小的方次，权重比较均匀地分配给各数据点。
计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。
当计算一个格网结点时，配给的权重是一个分数，所有权重的总和等于1.0。
当一个观测点与一个格网结点重合时，该观测点被给予一个实际为1.0 的权重，所有其它观测点被给予一个几乎为0.0 的权重。
换言之，该结点被赋给与观测点一致的值。
这就是一个准确插值。
距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。
用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。
大于零的圆滑参数保证，对于一个特定的结点，没有哪个观测点被赋予全部的权值，即使观测点与该结点重合也是如此。
圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。
14、如何在ADAMS下由数据生成样条曲线？在tools->command navigator....->Data element->create->spring line 后，会出現一个输入window窗口，选择numerical将xyz数值copy到xyz各自的表格上.......15、ADAMS中如何建模，该如何控制坐标点，才能得到精确的位置？可以粗略建立 Point 设计点后，可以 Modify，在表格编辑器 Table Editor 里可以精确定位点的坐标，还可以用Command。
16、关于bushing16.1、bushing一般用于模拟橡胶连接部件，主要是指线性橡胶。
一般汽车底盘的轴承都有加橡胶，那就可以在轴和轴承之间用这个。
输入在各个方向的刚度和阻尼就可以了。
16.2、bushing主要是考虑到了两个物体间的弹性连接，比如麦弗逊悬架的下控制臂和副车架，幅车架和车身相连的地方都是采用了bushing，在car里面就可以看到。
对于运动学分析，采用一般的连接即可（比如万向节），做动力学分析，就得采用busing以模拟弹性力。
17、请问如何对零件进行复制？可用position move，还有一个命令是position rotation。
18、关于转动问题，如何判断转动副的方向？初学时，对转动副的运动容易糊涂，下面以图说明。
图1，构件4固定在地面上，在构件1和构件2上加了一个转动副。
1) 转动副中构件绕轴转动的方向，符合右手法则，其中First body 绕Second body 转动；2) 图一中，构件1为first body，构件2为Second Body，则构件1相对于构件2逆时针转动，图2为转动后某时刻的图像；3) 若修改转动副，构件2为first body，构件1为Second Body，则构件2相对于构件1逆时针转动，图3为转动后某时刻的图像，与2)恰相反；4) 有趣的是，假设转动副加在构件1与4上，构件4为first body，构件1为Second Body，则构件4应该相对于构件1逆时针转动，但由于构件4固定在地面上，无法运动，由相对运动可知，此时运动等价于构件1相对于构件4顺时针转动，事实如此，图4为转动后某时刻的图像。
运动算例运动算例简介访问并命名运动算例MotionManager 界面运动单元马达和力轮廓一般技巧动画零部件接触运动算例图解运动算例配合沿路径运动基于事件的运动分析刚性组Motion 的应力分析运动算例疑难解答运动算例是装配体模型运动的图形模拟。
您可将诸如光源和相机透视图之类的视觉属性融合到运动算例中。
运动算例不更改装配体模型或其属性。
它们模拟并动画您给模型规定的运动。
您可使用SolidWorks 配合在您建模运动时约束零部件在装配体中的运动。
您可从运动算例使用MotionManager，此为基于时间线的界面，包括有以下运动算例工具：动画（可在核心SolidWorks 内使用）可使用动画来动态模拟装配体的运动。
添加马达来驱动装配体一个或多个零件的运动。
使用设定键码点在不同时间规定装配体零部件的位置。
动画使用插值来定义键码点之间装配体零部件的运动。
基本运动（可在核心SolidWorks 内使用）您可使用基本运动在装配体上模仿马达、弹簧、接触以及引力。
基本运动在计算运动时考虑到质量。
基本运动计算相当块，所以您可将之用来生成使用基于物理的模拟的演示性动画。
运动分析（可在SolidWorks premium 的SolidWorks Motion TM插件中使用)。
您可使用运动分析在装配体上精确模拟和分析运动单元的效果（包括力、弹簧、阻尼以及摩擦）。
运动分析使用计算能力强大的动力求解器，在计算中考虑到材料属性和质量及惯性。
您还可使用运动分析来标绘模拟结果供进一步分析。
此外，您可使用MotionManager 工具栏：更改视点。
显示属性。
生成描绘装配体运动的可分发的演示性动画。
运动分析基本运动决定使用哪种运动算例类型运动分析概述自由度套管积分法一组耦合微分方程式和代数方程式定义SolidWorks Motion 模型的运动方程式。
通过在每个时间步长处满足代数约束方程式时汇积微分方程式来获取这些方程式的数值求解。
akima插值方法原理
Akima 插值法是一种考虑了要素导数值的效应，在两个实测点之间进行内插的方法。
它的原理是在两个实测点之间进行内插时，除了用到这两个实测值外，还要用到这两个点相近邻的四个实测点上的观测值，一共六个实测点。
Akima 插值法与三次样条函数插值法类似，都能得到光滑的插值曲线。
但 Akima 插值法比样条函数插值曲线更光顺、更自然。
Akima 插值法的另一个优点是，在工程应用中，当需要将观测得到的一系列数据点内插成光滑的曲线时，如果计算或测量的数据很大，不可能也不必要等数据点全部提供后再内插，可以利用 Akima 插值法边提供数据点边进行内插。
总的来说，Akima 插值法在处理大量数据点的内插任务时，具有独特的优势。
基于IITD样本熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法张少波;张海霞【摘要】An improve intrinsic time-scale decomposition (IITD) was proposed based on the linear transformation of ITD method and akima interpolation.Gear vibration signals has the characteristics of non-stationary,the typical fault samples are difficult to obtain,then a method of gear fault diagnose based on IITD sample entropy and support vector machine (SVM) was put forward.Firstly,the original acceleration vibration signal was decomposed by IITD;Then the RP containing the abundant fault characteristic information were chosen to calculate the sample entropy and form a feature vector;Finally SVM method was used as a classifier to identify different faults.Practical examples showed that the diagnosis approach proposed here can identify gear fault patternseffectively,compared to BP neural network.%基于ITD方法的线性变换和Akima插值,提出了一种改进的固有时间尺度分解方法(Improve Intrinsic Time-scale Decomposition,简称IITD)方法.齿轮振动信号具有非平稳特征,其典型的故障样本难以获取,为此进一步提出了一种基于IITD样本熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法.采用IITD法对非平稳的原始加速度振动信号进行分解,并提取包含主要故障特征信息的PR分量,将其样本熵值作为特征向量;然后将特征向量输入到支持向量机中识别齿轮的故障特征.实验分析结果表明:相比BP神经网络,能更有效地应用于齿轮的故障诊断.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2017(000)012【总页数】5页(P212-215,219)【关键词】固有时间尺度分解;固有旋转分量;样本熵;支持向量机;故障诊断【作者】张少波;张海霞【作者单位】河北科技学院机电工程系,河北保定071003;华北电力大学机械工程系,河北保定071003;河北科技学院机电工程系,河北保定071003【正文语种】中文【中图分类】TH16;TH133.7;TH17随着现代机械设备的不断发展，对其运行过程中的安全可靠性提出了更高的要求。
样条差值函数Akima Fitting Method(AKISPL)定义:由曲线或者曲面返回曲线的导数或者曲线的拟合值。
通过Akima样条曲线拟合方法,使用一系列离散点来拟合曲线。
格式:AKISPL(第一独立变量,第二独立变量,样条函数名,求导阶数)自变量:第一独立变量(必须)--代表样条中第一独立变量的实数变量。
第二独立变量(必须)-- 代表样条中第二独立变量的实数变量。
样条函数名字(必须)—已存在的数据样条实体的名字,定义了用作拟合的一系列离散点。
求导阶树(可选)—在求离散点时用作求导的阶树。
其合法值为:*0—返回曲线坐标值。
*1—返回一阶导数值。
*2—返回二阶导数值。
注意:当拟合曲面时,不必指明Derivative Order(求导阶数)。
例子:某样条曲线,spline_1,其定义的离散点如下表所示。
使用Akima样条拟合方法将这些离散点生成拟合函数。
既然样条曲线定义的是曲线而不是曲面, 因此, 将Second Independent Variable(第二独立变量)设置为零。
在下列例子中,给出了独立变量的值和数据,AKISPL返回拟合值:f = AKISPL(DX(marker_1, marker_2, marker_2), 0, spline_1)由以上拟合点生成的样条曲线如下图所示:CURVE定义:CURVE 函数定义了一条B 样条曲线或者以CURVE 声明创建的用户自定义曲线。
格式: CURVE (alpha, iord, comp, id)自变量:alpha —确定独立变量α的值的实变量,其中CURVE 函数计算曲线。
如果曲线是以CURVE 计算的B 样条曲线, α的取值范围为11-≤≤α。
如果曲线是通过CURSUB 计算得出,alpha 的去值范围为MAXPAR MINPAR ≤≤α。
Iord —定义CURVE 函数中求导阶树的整数值。
其合法值为 *0—返回曲线坐标。
*1—返回一阶偏导。
物联网技术 2023年 / 第7期120 引 言在钻井过程中，经常会发生漏水现象，如果有水注入到泥浆中会使原油性能发生改变，有可能会导致事故发生，甚至还会迫使井队停钻堵漏，损失大量的财力、物力、人力。
通过近年来的数据积累，归纳总结出了常见的漏水原因有[1]：（1）在油层之上有水层，钻井通过水层后，水顺着管壁进入到油层，混合着原油一起被开采；（2）在开采过程中，套管连接不牢或者质量太差，破裂而导致漏水。
为了确定产生钻井漏水的原因，目前主要采取生产测井（Production Logging Test, PLT ）方法。
生产测井可以收集分析井的状态和参数，并对井的工作状态生成一个非结构化的描述日志。
专家们通过解读这个日志并根据他们的领域经验来确定是否发生井漏。
但是这种工作方式代价高昂，并会涉及几个连续阶段的数据分析，在实际应用中会因为过程太过繁杂而难以全面推广。
本文的目的是开发一种能够预测钻井漏水概率的算法，全部或部分取代以往的人工经验判定方法，辅助施工人员进行科学决策，从而达到避免事故、降低生产成本和缩短钻井周期的目的。
1 相关工作目前常用的钻井井漏检测方法是由Chan 提出的控水诊断图法[2]。
这种方法是在对数坐标中建立log-log 图。
图中包含两种关系：第一个是水油比（Water/Oil Ratio, WOR ），第二个是水油比的导数。
根据曲线的动态特征，分析注水开始的时间和类型。
该方法在业内已经得到了广泛的应用；Raspopov 对该方法进行了改进[3]，并应用在水平井中，使预测精度超过了60%。
它的主要缺点就是需要专家根据领域经验来人工分析曲线。
基于参数相关性研究的Merkulova-Ginzburg 方法[4]在实践中也得到了较广泛的应用。
采用该方法对钻井进行分析，需要建立一个极大的坐标系统来绘图，该图可以显示水和油的体积随时间变化的差异。
它可以使用以下公式创建：xv v v v y v v v i iii i i ii ()()()()()()()()=++=+H.B B H.B.K B.K H.B H.B B, （1）其中：V (i )B 和V (i )H.B 是水和水/油的当前体积值；V (i )B.K 和V (i )H.B.K则是在所有时期检查时水和水/油的体积值。
akima插值法计算公式Akima插值法是一种用于数据插值的方法，它可以通过已知的数据点来估计未知点的数值。
这种插值方法是由HiroshiAkima于1970年提出的，适用于一维和二维数据。
Akima插值法的核心思想是在已知的数据点之间进行插值，通过计算斜率来估计未知点的数值。
与其他插值方法相比，Akima插值法在处理不平滑数据时具有更好的效果。
在Akima插值法中，先计算相邻数据点之间的斜率，然后根据斜率的变化情况来估计未知点的数值。
这种方法可以有效地处理数据点之间存在剧烈变化或不连续的情况，从而得到更准确的插值结果。
具体来说，Akima插值法首先计算相邻数据点之间的差值，然后根据差值的大小来判断该区间的斜率。
如果差值较小，则表示该区间的斜率较平缓；如果差值较大，则表示该区间的斜率较陡峭。
根据斜率的变化情况，可以通过线性插值来估计未知点的数值。
对于一维数据，Akima插值法可以通过线性插值和斜率插值的组合来实现。
首先，利用线性插值方法计算相邻数据点之间的差值，然后根据差值的大小来判断该区间的斜率。
根据斜率的变化情况，可以使用斜率插值方法来估计未知点的数值。
对于二维数据，Akima插值法可以通过使用双线性插值和斜率插值的组合来实现。
首先，利用双线性插值方法计算相邻数据点之间的差值，然后根据差值的大小来判断该区间的斜率。
根据斜率的变化情况，可以使用斜率插值方法来估计未知点的数值。
需要注意的是，Akima插值法对于数据点的分布要求较高，如果数据点过于稀疏或不均匀分布，则可能会导致插值结果不准确。
因此，在使用Akima插值法时，应该根据实际情况选择合适的数据点，并对数据进行预处理，以提高插值结果的准确性。
Akima插值法是一种有效的数据插值方法，可以通过计算斜率来估计未知点的数值。
它适用于一维和二维数据，并且在处理不平滑数据时具有较好的效果。
但需要注意的是，该方法对数据点的分布要求较高，需要根据实际情况选择合适的数据点，并进行预处理，以提高插值结果的准确性。
Akima曲线插补中的空间曲线多项式生成方法研究来燕菁;张为民;齐党进;黄云鹰【摘要】Since Akima interpolation has the advantages of generating smooth and natural curves, as well as its u-niqueness and easy calculating method, it is going to be realized as a curve interpolation method on CNC machine tools. By applying parameterization method and then utilizing Akima theory to establish polynomials between the obtained parameter and the given coordinate values, the space curve polynomials of this curve interpolation could be known. To select the method of parameterization, Matlab simulating tests are used to compare the impacts of two parameterization methods, cumulative chord length parameterization andmodified chord length parameterization, on generating Akima curves. Test results show that, compared with cumulative chord length parameterization, the curves generated based on modified chord length parameterization are generally closer to the ideal curves, and with smaller error fluctuation.%基于Akima算法计算简便、生成曲线唯一且平滑自然的优点,将其应用于数控机床的曲线插补.通过参数化方法获取参数,再应用Akima算法建立参数与坐标数据的多项式,完成对该插补算法的空间曲线描述.针对参数化方法的选取,通过Matlab仿真实验,比较了累加弦长参数化方法和修正弦长参数化方法对生成Akima曲线的影响,仿真实验结果表明,修正弦长参数化方法相比于累加弦长参数化方法总体上更接近理想曲线,且误差波动小.【期刊名称】《制造技术与机床》【年(卷),期】2013(000)002【总页数】5页(P56-60)【关键词】Akima算法;空间曲线;数控机床;修正弦长参数化;累加弦长参数化【作者】来燕菁;张为民;齐党进;黄云鹰【作者单位】同济大学机械与能源工程学院,上海201804;同济大学机械与能源工程学院,上海201804;同济大学沈阳机床研究院,上海201804;同济大学沈阳机床研究院,上海201804【正文语种】中文【中图分类】TP391Akima算法是Hiroshi Akima于1970年提出的一种新的曲线插值算法，它是一种在已知数据点间建立一阶导数连续的分段三次多项式算法，通过与常用的多项式插值算法、三次样条算法和密切插值算法比较，它的计算更简便，并且生成的曲线也更平滑自然［1］。
结合分段三次多项式与Akima法的等高线平滑方法郑凤娇【摘要】实际地形一般是连续变化的.根据数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)自动绘制的等高线由折线段相连而成,需要进一步平滑,以便更准确地描绘出实际地形的分布.结合分段三次多项式与Akima法来对等高线进行平滑处理,实验证明该方法效率高,结果满意,达到较好的平滑效果.%The actual terrain generally changes continuously. Contour line automatically drawn through Digital Elevation Model(DEM) is formed by connected line segments, and it needs further smooth in order to describe actual terrain distribution more accurately. The paper combines segmentat cubic polynomials with Akima method to smooth contour line. The experiment proves that the method has high efficiency and a satisfactory result, and achieves good smoothing effect.【期刊名称】《测绘工程》【年(卷),期】2012(021)003【总页数】4页(P9-12)【关键词】等高线平滑;分段三次多项式;Akima【作者】郑凤娇【作者单位】武汉市勘测设计研究院,湖北武汉430022【正文语种】中文【中图分类】P208等高线是地面上高程相等的一系列相邻点所连接成的曲线。
它可以表示地貌的基本特征，是地表形态的一种主要表现手段，在地形模拟、道路勘测规划、水文模型建立、自然资源管理等地学领域存在许多优越性［1］。
