Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Перечислительные методы и цифровые технологии классификации сигналов в системах мониторинга качества поверхностей

Диссертация: Перечислительные методы и цифровые технологии классификации сигналов в системах мониторинга качества поверхностей
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработан алгоритм пространственного преобразования одномерных сигналов в набор двумерных, представлений с дальнейшим получением суммарного, образа и, переходом от суммарного образа к исходному одномерному сигналу. Получаемые представления могут использоваться для классификации сигналов в, системах мониторинга, качества поверхностей. На основе разработанных в главах 2 и 3 алгоритмов написаны… Читать ещё >

Перечислительные методы и цифровые технологии классификации сигналов в системах мониторинга качества поверхностей (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ВВЕДЕНИЕ.&bdquo-. .4: г. СОСТОЯНИЕ ВОПРОС А
    • 1. 1. Историяразвитияметодовисредств мониторинга качества поверхностей
    • 1. 2. Обзор методов определения качества поверхностей
  • Выводы по-главе Ъ
  • 2. ПОЛИНОМЫ МОРСА КАК ОСНОВА КЛАССИФИКАЦИИ ОДНОМЕРНЫХ СИГНАЛОВ
    • 2. 1. Полиномы Морса
    • 2. 2. Перечислительные особенности полиномов Морса
    • 2. 3. Алгоритм и программа синтеза полиномов Морсаи вычисления критических точек и критических значений
    • 2. 4. Распределения порядковых номеров критических значений в перестановках
    • 2. 5. Распределения критических точек и критических значений полиномов Морса
    • 2. 6. Моделирование процесса вероятностного поиска типа полинома Морса для целей идентификации измерительных сигналов
    • 2. 7. Аналитическое построение элементов треугольника Бернулли-Эйлера
    • 2. 8. Кумулятивный анализ данных.41!
  • Выводы по главе 2
  • 3. ПАТТЕРНИЗАЦИЯ СИГНАЛОВ
    • 3. 1. Патгернизация сигналов
    • 3. 2. Анализ паттернов
    • 3. 3. Депаттернизация сигналов
  • Выводы по главе 3
  • 4. АЛГОРИТМЫ МОДУЛЕЙ, ВСТРАИВАЕМЫХ В ПАКЕТЫ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ СЗМ И ПРИМЕРЫ ОБРАБОТКИ ТАКИХ ДАННЫХ
    • 4. 1. Алгоритмы модулей, встраиваемых в программные средства обработки данных СЗМ
    • 4. 2. Примеры анализа и классификации данных
  • Выводы по. главе 4

Проблема обработкии распознавания информации актуальна для сигналов различной природыв том числе и для данных, получаемых с использованием систем мониторинга качества поверхностей. Это касается не только комплексов для исследования поверхностей на микроуровне, но и систем, позволяющих исследовать характеристики поверхностей на наноуровне. К таким системам относятся средства сканирующей зондовой микроскопии (G3M). Данные, получаемые с помощью СЗМ, обрабатываются различным программным обеспечением. Наиболее распространенными пакетами прикладных программ для обработки. СЗМ являются «FemtoScan Online», «Gwyddion», «SPIP» и «WSxM». Все перечисленные программы применяют к данным СЗМ различные методы. обработки сигналов и позволяют осуществить визуализацию получаемых данных в том или ином виде. Существующие программы обработки данных СЗМ направлены только на анализ сигналов^ и, как показали наши исследования, не позволяют решать задачу классификации технологических поверхностей. Международные системы классификации поверхностей, основанные на использовании параметров шероховатости поверхности Ra и Rz, применимы только для случая микроизмерений и не дают однозначного результата при осуществлении классификации результатов измерений на наноуровне, так как в данном случае в результате измерений получается не сама исследуемая поверхность, а некоторая потенциальная функция, описывающая межатомное взаимодействие поверхности и зонда. Несмотря на широкое распространение параметрических методов классификации качества поверхностей ведутся исследования, по разработке новых методов, отличных от параметрического метода. Данная работа посвящена разработке методов анализа и классификации сигналов, получаемых при использовании систем мониторинга качества технологических поверхностей, включая средства сканирующей зондовой микроскопии, иа основе достижений и возможностей перечислительной комбинаторики.

Цель диссертационной работы заключается в разработке методов и алгоритмов перечислительной классификации данных, получаемых при сканировании топологиитехнологических поверхностей твердых тел.

Длядостижения поставленной цели необходимо решение следующих задач: произвести обзор существующих методов анализа и классификации сигналов, выявить их достоинства и недостаткиразработать метод перечислительной классификации и анализа сигналов в системах мониторинга качества и исследования топологии поверхностей твердых телразработать алгоритмы и написать программы перечислительной классификации сигналов, подключаемыек существующим программам обработки данных СЗМосуществить классификацию результатов сканирования поверхностей на микрои наноуровнях с использованием разработанного метода.

В первой главе рассмотрено состояние вопроса анализаи классификации топологии поверхностей твердых тел: Применение существующих методов классификации качества поверхностей рассмотрено на примере анализа реальной профилограммы. Сделан вывод, что топологическим методам классификации качества поверхностей уделено недостаточно внимания в литературе.

Во второй главе показана возможность использования математического аппарата полиномов Морса для решения задачи классификации сигналов в системах мониторинга качества поверхностей. Произведен анализ распределений критических точек и критических значений полиномов Морса.

В третьей главе предложен алгоритм преобразования одномерного сигнала в набор двумерных представлений с последующим их сложением в суммарный образ и обратным переходом от суммарного образа к одномерному сигналу. Данный алгоритм использует логику паттернов. Произведен анализ полученных представлений. Данные двумерные представления и суммарный образ предлагается использовать для осуществления классификации сигналов.

В четвертой главе представлены блок-схемы программ, реализующих преобразования сигналов, описанные в главе 3. Предложено дополнить уже существующие пакеты прикладных программ для обработки данных СЗМ, поддерживающие подключение пользовательских модулей' (например, «FemtoScan Online» и «Gwyddion»), новым модулем классификации сигналов, написанным на основе результатов данного исследования.

Представлены результаты обработки различных сигналов, полученных с помощью систем мониторинга качества поверхностей, с использованием методов и алгоритмов, предлагаемых в диссертационном исследовании. Произведен анализ полученных результатов.

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА.

5. Результаты исследования используются в учебном процессе кафедры Мехатроники СПбГУ ИТМО при чтении курса «Дискретная математика».

Цель диссертационной работы, заключающаяся в разработке методов и алгоритмов перечислительной классификации данных, получаемых при сканировании топологии поверхностей твердых тел, достигнута.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Г. Исследованы особенности полиномов Морса и показана возможность их использования для решения задачи классификации качества поверхностей:

2. Разработан алгоритм пространственного преобразования одномерных сигналов в набор двумерных, представлений с дальнейшим получением суммарного, образа и, переходом от суммарного образа к исходному одномерному сигналу. Получаемые представления могут использоваться для классификации сигналов в, системах мониторинга, качества поверхностей.

3. На основе разработанных в главах 2 и 3 алгоритмов написаны программы в среде «МАТЬАВ». Показана возможность подключения программ перечислительной классификации сигналов к программному обеспечению обработки данных СЗМ, допускающему добавление и использование пользовательских модулей.

4. Показаны примеры обработки данных СЗМ с использованием разработанных топологических методов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А. Д. Определение шероховатости шлифованных поверхностей на основе анализа их автокорреляционных функций // Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т. 10, № 3, 2008, с. 887−894.
  2. В.И. Вещественная алгебраическая геометрия. — М.: МЦНМО, 2009.-88 с.
  3. П. А., Толстихина А. Л., Демидов В. Н. Система параметров для анализа шероховатости и микрорельефа поверхности материалов в сканирующей зондовой микроскопии // Заводская лаборатория. Диагностика материалов, 1998, 9 (65), с. 27−37.
  4. A.B., Фоменко А. Т. Интегрируемые гамильтоновы системы. Геометрия, топология, классификация. Т.1. Ижевск: Изд. дом «Удмуртский университет», 1999. — 444 с.
  5. В.А. Оптимизация микрогеометрии деталей в приборостроении. ЛИТМО, 1990,100 с.
  6. В.А., Иванов С. Ю. Проблемы комплексной оценки и контроля характеристик поверхностного слоя деталей машин, приборов и систем. Инструмент и технологии, 2002, с. 164−167.
  7. В.А., С.Д. Третьяков. Исследование закономерностей изменения микрогеометрии поверхностей деталей при трении-скольжении. Научно-технический вестник, СПб, 2001, с.79−82
  8. Ю. Р. Шероховатость поверхности и методы ее оценки. JI., «Судостроение», 1971,108 с.
  9. Э., Хелмн Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны^ проектирования. — СПб: Питер- 2007.
  10. Р. Прикладная теория катастроф: Пер с англ. -Т.1. — М.: Мир,-1984.-350 с.
  11. Ю.М. Шероховатость поверхности и методы ее оценки. — Новосибирск: Новосибирский электротехнический институт, 1977г
  12. Я., Джексон Д. Перечислительная комбинаторика. Пер. с англ./Под ред. В. Е. Тараканова. М.: Наука, 1990. — 504 с. — ISBN 5−2 013 967-Х.
  13. Н. Б. Контактирование шероховатых поверхностей. М.: «Наука», 1970- 228 с.
  14. Дунин-Барковский И. В. Определение параметров и точности измерений шероховатости поверхности. — В кн.: Качество поверхности деталей машин, изд. АН СССР, 1961, № 5, с. 181—190.,
  15. Дунин-Барковский И. В. Основные направления исследований качества поверхности в машиностроении и приборостроении. — «Вестник машиностроения», 1971, № 4, с. 49—55.
  16. Дунин-Барковский И. В. Пьезопрофилометры и измерения шероховатости поверхности. -М.: Машгиз, 1961, 312 с.
  17. Дунин-Барковский И. В., Карташова А. Н. О надежности измерений шероховатости поверхности. Научные доклады высшей школы. —, «Машиностроение и приборостроение», 1958, № 4, с. 160—169.
  18. Дунин-Барковский И. В., Тупеев С. X. Спектры неровностей обработанной поверхности и их влияние на долговечность турбины ГТД. В кн.: Повышение ресурса работы авиационных деталей технологическими средствами. М.: Машиностроение, 1964, с. 72—107.
  19. П. Е., Вайнпггейн В. Э., Грозинская 3. П. Методы контроля hi стандартизация волнистости поверхности. -М.: Стандартгиз, 1962. 96 .с.
  20. В.П., Гайсарян С. С., Антипин К. В., Рубанов В. В. Объектно-ориентированное окружение, обеспечивающее доступ к реляционным СУБД. // Труды Института системного программирования РАН, том 2, 2001, с. 89−114.
  21. А. И. Шероховатость поверхности и методы ее измерения. -М.: Изд-во стандартов, 1964,164 с.
  22. А. Н. Достоверность измерений и критерии качества испытаний приборов. -М.: Изд-во стандартов, 1967,160 с.
  23. А. Н. Исследование зависимости погрешности щуповых профилометров от параметров их подвижных систем и характеристик контролируемой поверхности. — В кн. «Труды ВНИИМ». М.: Стандартгиз, 1960, вып. 4, с.-20—33.
  24. А. Н. Метрологическая надежность и достоверность проверки приборов. — В кн.: Вопросы технологической надежности. — М.: Изд-во стандартов, 1974, с. 57—74.
  25. П. П. Визуализация изображений на цилиндре и торе // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. Выпуск 37. СОВРЕМЕННАЯ ФИЗИКА. Труды молодых ученых / Гл. ред. д.т.н., проф. В. Н. Васильев СПб.: СПбГУ ИТМО, 2007. С. 318−322
  26. П.П. Визуализация изображений на цилиндре и торе // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. Выпуск 37. СОВРЕМЕННАЯ ФИЗИКА. Труды молодых ученых / Гл. ред. д.т.н., проф. В. Н. Васильев СПб: СПбГУ ИТМО, 2007, с. 318 — 322.
  27. П.П. Методика информационной оценки восприятия изображений // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. Выпуск 48. Мехатроника, технологии, системы автоматизированного проектирования.
  28. Главный редактор д.т.н., проф. В. О. Никифоров. СПб: СПбГУ ИТМО, 2008, с. 49 — 53.
  29. П.П. Перечислительные цилиндрические и торовые шкалы // Сборник тезисов докладов конференции молодых ученых, Выпуск 3. Труды молодых ученых / Главный редактор д.т.н., проф. В. О. Никифоров. СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. С. 130 — 131
  30. П.П., Мусалимов В. М. Прямая и обратная задачи паттернизации сигналов и изображений // Известия вузов. Приборостроение, 2011, № 1, с. 38−45.
  31. И.В. Влияние шероховатости поверхности на трение (при отсутствии смазки), М.: Изд-во АН СССР, 1946, 26 с.
  32. И.В. Трение и износ в машинах М.: Машгиз, 1962,384 с.
  33. И.В., Демкин Н. Б. Определение фактической площади касания шероховатых поверхностей В сб.: Трение и износ в машинах, т. 14, М.: Изд-во АН СССР, 1960, с. 37−62.
  34. И.В., Добычин М. Н., Комбалов B.C. Основы расчета на трение и износ. -М.: Машиностроение, 1977, 526 с.
  35. И.В., Комбалов B.C. Расчет величины стабильной шероховатости после приработки (упругий контакт) ДАН СССР, 1970, т. 193, № 3, с. 554−556.
  36. С.К. Лекции о производящих функциях, 2-е изд., испр. — М.: МЦМНО, 2004. — 144 с. — ISBN 5−94 057−042−9.
  37. М. А. Исследование статистических свойств характеристик микрорельефа при чистовом точении. В сб.: Микрогеометрия и эксплуатационные свойства машин. Рига, РПИ, 1975, с. 42—48.
  38. А.Ф. Чистота поверхности. Основные параметры. М.: Московский печатник, 1949 г, 94с.
  39. Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. М.: Физмаггиз, 19 621 350 с.
  40. Ю. В., Хусу А. П. Математико-статистическое описание неровностей профиля поверхности при шлифовании. Инженерный сборник, т. XX" М., АН СССР, 1954, с. 154—159.
  41. А. А. Шероховатость поверхности деталей машин в приборостроении. М.: Машгиз, 1949.192 с.
  42. В.Л. Основы сканирующей зондовой микроскопии. М.: Техносфера, 2004, 144 с.
  43. В.М., Валетов В. А. Динамика фрикционного взаимодействия. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2006. — 191 с.
  44. В.М., Хамидуллина Л. Т., Коваленко П. П. Прикладные задачи перечислительной комбинаторики. Учебное пособие по курсу «Дискретная математика». СПб: СПбГУ ИТМО, 2011. — 69 с.
  45. , В. М. Дик О. Е., Тюрин А. Е. Параметры действия энергетического спектра вейвлет-преобразований // Известия вузов. Приборостроение. 2009. — Т. 52, N5.-0. 10−15.
  46. Л.В. Основы вейвлет-анализа сигналов. Учебное пособие. 1999. 152 с.
  47. Программное обеспечение ФемтоСкан Онлайн Электронный ресурс. llttp://www.nanoscopy.net/гus/products/software/feшtoscan.pllp — ресурс в Интернет.
  48. И.В. Дискретный анализ. СПб: Невский диалект, 2000.
  49. Я. А. Расчет средних значений главных радиусов кривизны вершин микронеровностей.— Приборостроение, 1969, вып. 3. Рига.
  50. Я. А. Статистический расчет площади фактического контакта деталей машин. Автореф. канд. дисс. Рижский политехнический институт. 1967.
  51. Я. А. Статистический расчет радиусов закругления Вершин микронеровностей.— Ученые записки, 1968, вып. 6. Рига.
  52. Я. А., Одитис И: А. О параметрах нерегулярной шероховатости поверхности.— Приборостроение, 1972, вып. 8. Рига.
  53. Э. В. Геометрические характеристики шероховатости и волнистости поверхностей.— Сб. «Новое в теории трения». М., «Наука», 1966, стр. 19—30.
  54. Э. В. Контактная жесткость деталей машин. М., «Машиностро ение», 1966.
  55. Э. В., Бауман В. А., Ольшевская Н. А. Обработка профилограмм на ЭЦВМ!— «Информационный листок № 192—72». Брянский территориальный центр научно-технической, информации и пропаганды. ЦНТИ.
  56. Э. В1, Бауман В. А., Ольшевская Н. А. Определение характеристик шероховатости поверхности с помощью ЭВМ.— Сб. «Контактная жесткость в машиностроении и приборостроении. Тезисы докладов». Севастополь, 1972.
  57. В.А., Морозов C.B., Порох С. А. Стратегии объектно-реляционного отображения: систематизация и анализ на основе паттернов. Труды Института системного программирования РАН, том 8, 2004. Часть 2. 2004, с. 53−92.
  58. О.В. Обработка и анализ данных зондовой микроскопии. Обзор программного обеспечения // Нано- и микросистемная техника, 2007, № 2, с. 2−7.
  59. В.Ш., Жителев В. А. и др. Профилометрия крестообразных ТВЭЛов с использованием лазерного датчикаперемещений // Сборник трудов НИИАР. Выпуск 1. Димитровград: НИИАР, 2005.
  60. А. А., Чижик С. А. Сканирующие зондовые микроскопы (обзор) // Материалы, Технологии, Инструменты — Т.2 (1997), № 3, С. 7889.
  61. М. М. Анализ изменений шероховатости обработанных поверхностей.— Заводская лаборатория, 1950, № 2.
  62. М. М. Износостойкость конструкционных материалов и деталей машин. М., «Машиностроение», 1966.
  63. М. М. Микрогеометрия и износ поверхностей трения.— Сб. «Качество поверхностей деталей машин», кн. 16. -М.: Машгиз, 1950.
  64. В. А. Профилограф ММИ-1. — В кн.: Методы и средства определения чистоты поверхности в машиностроении. М.: Машгиз, 1955, с. 123—140.
  65. М. М., Бабичев М. А. Исследование изнашивания металлов. Изд-во АН СССР, М., 1960. 351 с.
  66. М. М., Беркович Е. С. Определение износа, деталей машин методом искусственных баз. Изд-во АН СССР, М., 1959. 218 с.
  67. Г. Качество поверхности. М.: Машгиз, 1947.
  68. Г. Качество поверхности. Русский пер., ГНТИ, 1941.
  69. Ю. Г. Нормирование и контроль качества поверхности деталей машин.— «Средства и методы улучшения качества, повышения надежности выпускаемых машин и приборов». Л., 1969.
  70. Ю. Г., Кравцов А. Н. Влияние микрорельефа поверхностей на силы трения.— Вестник машиностроения, 1968, № 6.
  71. Ю. Г., Фельдман Я. С. Поверхности деталей с регулярным микрорельефом и аналитический расчет его геометрических характеристик.— Сб. «Микрогеометрия и эксплуатационные свойства машин». Рига, «Зинатне», 1972.
  72. Л.В. Патгерновая модель данных // НТИ, Сер.2.-1995,№ 11
  73. Шутки п. JI.В. Парадигма модульного мышления // Химия и жизнь № 3, 2006, с. 38−42.
  74. М. О. Шероховатость, наклеп и остаточные напряжения при, механической обработке. Машгиз, М., 1956. 292 с.
  75. , А. И. Взаимозаменяемость, стандартизация и технические измерения в машиностроении Текст. / А. И. Якушев. М.: Машиностроение, 1974.-472 с.
  76. Abbot Е. I., Firestone F. A. Mech. Engng, 1933, 55, p. 569
  77. Binnig G., Quate C.F., Gerber C. Atomic Force Microscope // Phys. Rev. Lett., 1986, v. 56, p. 930−933.
  78. Binnig G., Rohrer H. Surface imaging by Scanning Tunneling Microscopy. Ultramicroscopy, 1983, v. 11, p. 157−160.
  79. Durig U., Pohl D.W., Rohrer F. Near-field optical-scanning microscopy // J. Appl. Phys. 1986, v. 59 (10), p. 3318−3327.
  80. Grenander U. General1 Pattern Theory. Oxford University Press, 1993,-904pp.
  81. Gwyddion Электронный ресурс. http://www.gwyddion.net — ресурс в Интернет.
  82. Mummery L. Surface texture analysis. The handbook. Hommelwerke GmbH, 1990.
  83. Musalimov V.M., Musalimova L.N. Dynamics of dualscales // Материалы конференции ISMTU-2009. СПб, 2009.
  84. Nanotec Electronica Электронный ресурс. http://www.nanotec.es. -ресурс Интернет
  85. ObjectArchitects Электронный ресурс. -ObjectArchitects/papers/Published/ZippedPapers/or06proceedings.pdf. -страница в Интернет
  86. The Scanning Probe Image Processor, SPIP Электронный ресурс. — http://www.imagemet.com/index.php?main=products. страница в Интернет
  87. Villarrubia J.S. Algorithms for Scanned Probe Microscope, Image Simulation, Surface Reconstruction and Tip Estimation // J. Nat. Inst. Stand, and Technol., 1997, v. 102, p. 435−454.
  88. W. Keller. Object/Relational Access Layers — A Roadmap, Missing Links and More Patterns. // Proceedings of the 3rd European Conference on Pattern Languages of Programming and Computing (EuroPLoP), 1998.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!