基于数值分析法的实验测试数据的处理及分析.pdf

《基于数值分析法的实验测试数据的处理及分析.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2015年5月西南民族大学学报(自然科学版)Mav．20l5第41卷第3期JournalofSouthwestUniversityforNationalities(NaturalScienceEdition)Vo1．41No．3doi：l0．11920／rmmdzk．2015．03．017基于数值分析法的实验测试数据的处理及分析胡袱明，王景刚，鲍玲玲。罗景辉(河北工程大学城市建设学院，河北邯郸056038)摘要：在实验数据处理中分别运用最小二乘法和拉格朗日插值方法把得到的数据进行拟合，对比两种拟合结

2、果，结合两者的优势，整合成一个新的拟合方程作为处理实验数据的结果，并进行了实例验证．验证结果表明，运用这种改进的数值方法得到的结果更为精确，更适合实验数据处理．关键词：最小二乘法；拉格朗目插值法；实验数据处理中图分类号：O241文献标志码：A文章编号：2095-4271(2015)03-0356-04ProcessingandanalysisofexperimentaldatabasedonthenumericalanalysisHUQiu-ming，WANGJing-gang，BAOLing-li

3、ng，LUOJing-hui(SchoolofUrbanConstruction，HebeiUnivemityofEngineering，Handan056038，P．R．C．)Abstract：LeastsquaresmethodandLagrangeinterpolationmethodwereusedtofitexperimentaldata，thefittingresultswerecompared，theiradvantageswerecombinedtointegrateintoanew

4、fittingequationasexperimentaldataprocessingresults，andthenexampleWaStakentoverifyit．Theresultsshowedthatthisimprovednumericalmethodtoanalyzetheexperimentismoreaccurateandsuitableforprocessingexperime：ltaldata．Keywords：leastsquaresmethod；Lagrangeinterpo

5、lationmethod；experimentaldataprocessing1引言乌兰针对化学工程手册上给出离散数据的导热系数的较大误差，提出了采用拉格朗日插值法求准确度较在生产实践和科学研究工作中，为_r探究某⋯-现高的导热系数，并以苯为例，用拉格朗日插值法求得象的规律，经常采用实验的方法先得出实验数据，然了苯在160oC比较准确的导热系数，并认为该方法在后经过处理实验数据得出变量之间的相互关系⋯其解决传热过程中的导热系数问题中可以广泛应用．中实验数据处理和分析用的较多的数值分析法是最田垅等进一

6、步对最小二乘法进行改进，提出一种新的小二乘法和拉格朗日插值法，这两种数值分析法是运分段直线拟合算法来代替多项式曲线拟合，以达到简算简便且应用广泛的实验结果表示方法化数学模型的建立和减少计算的目的，使其能够更好刘远社根据最小二乘法并结合微小误差取舍准地对点序列进行拟合．纵观这些研究，目前，还没有则，给出了合理拟合实验数据的～一般方法，该方法与相关文献涉及到同时应用最小二乘法和拉格朗日插统实验数据拟合方法相兼容，但又有所改进和发值法对实验数据进行分析和处理，本文将结合这两种展，并根据应用实例进行了演示和

7、说明。张琦等用方法对实验数据进行处理．最小二乘法对传感器的静态实验后所测得数据进行了处理和分析，并提出了改善系统稳定性的方法．2最／Jx-乘法和拉格朗日插值法收稿日期：2014—12-29作者简介：胡秋明(1990一)，男，汉族，湖南邵刚人，坝±研究生，研究方向：制冷与热泵理论与技术．Email：huqiuming1990@163．corn．通信作者：王景刚(1962一)，男，汉族，山东海阳人，教授，博士研究生，研究方向：暖通空调清洁能源技术与能源高效转换技术研究．Email：jinggangwan

8、g@hebeu．edu．cn基金项目：国家自然科学基金资助项目(51408182)；河北省科技厅资助项目(14964206D一07)；邯郸市科技计划项目(1423109059—8)。第3期胡秋明，等：基于数值分析法的实验测试数据的处理及分析2．1最小二乘法

9、设s2()圭斗i莺o，这里．；【l所谓最小二乘法，便是使拟合得到的函数值和实‰(x)=1，仍()：x，z()=，根据实测情况，求出来妯验得到的数据之间的误差的平方和最小化来寻求在数，从而得到拟合曲线方程．‘．’．实