基于小波模极大值和主成分分析的白车身尺寸偏差研究的开题报告

基于小波模极大值和主成分分析的白车身尺寸偏差研究的开题报告一、研究背景和意义在汽车制造领域中，车身尺寸是一个十分关键的指标，它直接影响车辆的外观、性能和驾驶体验。而制造过程中常常会遇到白车身尺寸偏差的问题，如果这个问题得不到及时有效的解决，将会影响整个生产线的正常运作，并增加制造成本。因此，研究白车身尺寸偏差的检测与定位方法，对于汽车制造过程中的质量控制和成本控制都具有十分重要的意义。二、研究内容和技术路线本项目拟采用小波模极大值分析和主成分分析相结合的方法，从数据挖掘的角度出发，解决如何准确、高效、自动地检测和定位白车身尺寸偏差的问题。具体来说，本文将通过以下步骤实现所述方法：1）采集白车身数据，并使用小波模极大值分析方法，对车身表面进行特征提取，得到白车身表面的曲面特征；2）使用主成分分析方法将得到的曲面特征进行降维处理，以减少数据量和提高计算效率；3）在对处理后的数据进行分析和处理的基础上，建立基于小波模极大值和主成分分析的白车身尺寸偏差检测模型；4）将建立的模型应用于实际生产过程中，对白车身尺寸偏差进行检测和定位，并进行实验验证。三、预期研究成果通过本项目，预期实现以下研究成果：1）建立基于小波模极大值和主成分分析的白车身尺寸偏差检测模型；2）实现对白车身表面的自动化检测和定位；3）对所研究的方法进行实验验证，验证其在汽车制造领域中的可行性。四、研究难点和解决方案在本项目中，主要的研究难点有：1）如何准确、高效地进行白车身表面的特征提取和降维处理；2）如何建立准确、鲁棒性强的白车身尺寸偏差检测模型；3）如何将所研究的方法应用于实际生产过程中，实现对白车身尺寸偏差的自动化检测和定位。为了解决这些难点，本项目将采用以下技术方案：1）针对特征提取和降维处理，将使用小波模极大值和主成分分析相结合的方法，以提高效率和准确性；2）针对模型建立，将采用机器学习等相关技术，以建立准确、鲁棒性强的模型；3）针对应用场景，将实验验证所研究的方法在实际生产过程中的可行性，以达到自动化检测和定位白车身尺寸偏差的目的。五、研究工作计划时间计划：2022年1月至3月：文献调研与理论研究；2022年4月至6月：数据采集与处理；2022年7月至9月：建立检测模型并验证；2022年10月至12月：实验分析与结果总结及论文写作。六、参考文献1.TaşkınKılıç,A.,&MeriçliÇam,M.(2020).AnalysisoftheCausesandEffectsoftheVariationoftheCarBodyDimensions.JournalofFailureAnalysisandPrevention,20(2),381–391.2.Qiu,W.,Yuan,S.,Li,B.,&Sun,S.(2020).ApplicationofWavelet-basedMaximumModulusMethodforPavementSurfaceTextureAnalysis.InternationalJournalofPavementResearchandTechnology,13(5),518–525.3.Li,Z.,Wang,Y.,&Zheng,C.(2021).ImprovedPCAalgorithmbasedonfeatureselectionfortrafficflowdataprocessing.HealthcareTechnologyLetters,8(4),168–173.4.Li,B.,&Tian,B.(2017).ResearchonSphericalLocalizationofPositioningSystemBased