基于小波模極大值和主成分分析的白車身尺寸偏差研究的開題報(bào)告一、研究背景和意義在汽車制造領(lǐng)域中，車身尺寸是一個(gè)十分關(guān)鍵的指標(biāo)，它直接影響車輛的外觀、性能和駕駛體驗(yàn)。而制造過程中常常會(huì)遇到白車身尺寸偏差的問題，如果這個(gè)問題得不到及時(shí)有效的解決，將會(huì)影響整個(gè)生產(chǎn)線的正常運(yùn)作，并增加制造成本。因此，研究白車身尺寸偏差的檢測(cè)與定位方法，對(duì)于汽車制造過程中的質(zhì)量控制和成本控制都具有十分重要的意義。二、研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線本項(xiàng)目擬采用小波模極大值分析和主成分分析相結(jié)合的方法，從數(shù)據(jù)挖掘的角度出發(fā)，解決如何準(zhǔn)確、高效、自動(dòng)地檢測(cè)和定位白車身尺寸偏差的問題。具體來說，本文將通過以下步驟實(shí)現(xiàn)所述方法：1）采集白車身數(shù)據(jù)，并使用小波模極大值分析方法，對(duì)車身表面進(jìn)行特征提取，得到白車身表面的曲面特征；2）使用主成分分析方法將得到的曲面特征進(jìn)行降維處理，以減少數(shù)據(jù)量和提高計(jì)算效率；3）在對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理的基礎(chǔ)上，建立基于小波模極大值和主成分分析的白車身尺寸偏差檢測(cè)模型；4）將建立的模型應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)過程中，對(duì)白車身尺寸偏差進(jìn)行檢測(cè)和定位，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。三、預(yù)期研究成果通過本項(xiàng)目，預(yù)期實(shí)現(xiàn)以下研究成果：1）建立基于小波模極大值和主成分分析的白車身尺寸偏差檢測(cè)模型；2）實(shí)現(xiàn)對(duì)白車身表面的自動(dòng)化檢測(cè)和定位；3）對(duì)所研究的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，驗(yàn)證其在汽車制造領(lǐng)域中的可行性。四、研究難點(diǎn)和解決方案在本項(xiàng)目中，主要的研究難點(diǎn)有：1）如何準(zhǔn)確、高效地進(jìn)行白車身表面的特征提取和降維處理；2）如何建立準(zhǔn)確、魯棒性強(qiáng)的白車身尺寸偏差檢測(cè)模型；3）如何將所研究的方法應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)過程中，實(shí)現(xiàn)對(duì)白車身尺寸偏差的自動(dòng)化檢測(cè)和定位。為了解決這些難點(diǎn)，本項(xiàng)目將采用以下技術(shù)方案：1）針對(duì)特征提取和降維處理，將使用小波模極大值和主成分分析相結(jié)合的方法，以提高效率和準(zhǔn)確性；2）針對(duì)模型建立，將采用機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)，以建立準(zhǔn)確、魯棒性強(qiáng)的模型；3）針對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景，將實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所研究的方法在實(shí)際生產(chǎn)過程中的可行性，以達(dá)到自動(dòng)化檢測(cè)和定位白車身尺寸偏差的目的。五、研究工作計(jì)劃時(shí)間計(jì)劃：2022年1月至3月：文獻(xiàn)調(diào)研與理論研究；2022年4月至6月：數(shù)據(jù)采集與處理；2022年7月至9月：建立檢測(cè)模型并驗(yàn)證；2022年10月至12月：實(shí)驗(yàn)分析與結(jié)果總結(jié)及論文寫作。六、參考文獻(xiàn)1.Ta?k?nK?l??,A.,&Meri?li?am,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