特性曲線的數值模擬方法的簡單介紹最小二乘法是通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配的方法。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據,并使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。特性曲線的數值模擬方法的詳細信息1、最小二乘法 最小二乘法是通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配的方法。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據,并使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。 2、直接擬合法 這種方法的操作過程是直接將己知的三組數據代入到三元一次方程組中進行求解,求出方程組系數,即可求得擬合曲線方程。 顯然這種方法要比最小二乘法簡單得多。但是,在測量數據與實際數據之間存在較大誤差時,用直接擬合法擬合出的曲線就與實際曲線大相徑庭。與之相比,最小二乘法的擬合結果更為準確,且能在一定程度上消除測量誤差帶來的影響。 二、計算實例選擇最優模擬方法 為了更具體的闡明最小二乘法的曲線擬合優勢,現分別用最小二乘法和直接擬合法對D280-100型離心泵的特性曲線進行擬合計算。 語言編寫的ActiveX控件來實現的,以完成泵的性能曲線的繪制工作。其具體實現過程是:從產品數據庫選出水泵性能數據表,將肯富來水泵觀測數據由定義好的一維數組來存取,各個曲線方程的系數由最小二乘法擬合函數進行求解,之后編寫循環語句代碼繪制出各個性能曲線,最后利用ASP中的 以上是特性曲線的數值模擬方法的詳細信息,如果您對特性曲線的數值模擬方法的價格、廠家、型號、圖片有任何疑問,請聯系我們獲取特性曲線的數值模擬方法的最新信息 |