Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Pomiary płaskości na manualnych współrzędnościowych maszynach pomiarowych

Filipowski R., Lechniak Z., Zawora J.

Mechanik

|

2016

|

R. 89, nr 2

100--104

PL

Opisano matematyczne metody definiowania płaszczyzny odniesienia jako zbioru punktów mierzonych na płaszczyźnie przedmiotu ustalonego na stole manualnej współrzędnościowej maszyny pomiarowej. Płaszczyzna odniesienia jest definiowana przez minimum trzy punkty pomiarowe. Przy większej ich liczbie do zdefiniowania płaszczyzny odniesienia należy się posłużyć metodą najmniejszych kwadratów, stosując regresję prostoliniową lub ortogonalną. Względem ustalonej płaszczyzny odniesienia oblicza się odchyłkę płaskości oraz odległość płaszczyzny od początku globalnego układu współrzędnych.

EN

Presented is a mathematical method as developed to determine the reference plane approximating the set of points belonging to the physical plane of a part located on the hand operated CMM table. The reference plane is defined by at least three measuring points. For a number of points exceeding three, the reference plane is to be determined by the least squares method applied to the linear or to the orthogonal regression. Planar deviation and the distance of this plane from global coordinate system origin relative to the reference plane are calculated.

2

Variability of roughness parameters calculated using data obtained by TLS depending on scan resolution and beam's angle of incidence

Zaczek-Peplinska J., Kowalska M. E.

Challenges of Modern Technology

|

2016

|

Vol. 7, no. 1

40--45

EN

Spatial data obtained by Terrestrial Laser Scanning (TLS) can be used in order to create various inventories and analyses of the surveyed surfaces. This paper presents a use of orthogonal regression line in order to identify the beam's incidence angle on the surveyed surface as well as identification of roughness parameters using data obtained by terrestrial laser scanning. Accuracy of the visualisation of the surface and roughness parameters, in particular Ra (mean arithmetic deviation of surface roughness profile forming the average line) are closely correlated to the scan resolution of the evaluated area. Presented analyses indicate a need to identify areas with uniform visualisation [1,2] in the compared scans.

3

O pewnym paradoksie w dwu i trójparametrowym rozkładzie Weibulla

Rećko W. M.

Szkło i Ceramika

|

2012

|

R. 63, nr 1

20-22

PL

Pokazano, że suma kwadratów odległości punktów doświadczalnych od prostej na diagramie Weibulla (regresja ortogonalna), jest dla dwuparametrowego rozkładu Weibulla mniejsza niż dla trójparametrowego.

EN

The sum of square distances between experimental points and orthogonal regression line in Weibull's diagram, is for two parameters Weibull distribution small then three parameters distribution.

4

Approximation of a straight line in software for coordinate measuring machine.

Filipowski R., Dąbrowski L., Zawora J., Kossowski R.

Archive of Mechanical Engineering

|

2006

|

Vol. LIII, nr 1

73-88

EN

The software for coordinate measuring machine (CMM) is used for approximating geometric elements in plane (2d) and in space (3d) by approximation algorithms when number of measuring points obtained is larger than the minimum number of points necessary for element definition. Orthogonal regression methods are discussed in this paper. For 2d and 3d cases and they are compared with methods for defining straight line using linear regression. The advantage of orthogonal regression over linear regression is shown by comparing variance of measuring point displacement from both approximation line types. Algorithms for orthogonal regression make it possible to determine optimum position of straight line for which value of variance of point distance from the line is the lowest possible. The tests have been performed on the Carl Zeiss CMM.

PL

Oprogramowanie współrzędnościowych maszyn pomiarowych (CMM) przybliża twory geometryczne na płaszczyźnie (2D) i w przestrzeni (3D) algorytmami aproksymacyjnymi , gdy liczba punktów pomiarowych jest większa od matematycznie najmniejszej liczby punktów niezbędnych do ich zdefiniowania. W artykule omówiono metody regresji ortogonalnej definiowania prostych 2D i 3D i porównano je z metodami definiowania prostych metodami regresji prostoliniowej. Przewagę prostych regresji ortogonalnej nad prostymi regresji prostoliniowej wykazano poprzez porównanie wariancji odchyleń położenia punktów pomiarowych względem obu typów prostych. Algorytmy regresji ortogonalnej pozwalają ustalić optymalne położenie prostej, przy którym wariancja odległości punktów pomiarowych względem tej prostej przyjmuje wartość najmniejszą. Testowanie przeprowadzono na CMM VISTA firmy Carl Zeiss.