实习报告3、车轮定位检测1300字 实习报告3．汽车四轮定位检测一、实验目的：在举升器上检测汽车四轮定位参数，并能根据检测结果进行正确调整 二、 实验方法：1． 把汽车安放在升降台上，传感器支架安装在轮辋上，再把传感器（定位校正头）安装到支架上，并按使用说明书的规定进行调整；2． 开机进入测试程序，输入被检汽车的车型和生产年份；3． 轮辋变形补偿，转向盘位于直行位置，使每个车轮旋转一周，即可把轮辋变形误差输入电脑；4． 降下第二次举升量，使车轮落到平台上，把汽车前部和后都向下压动4～ 5次，使其作压力弹跳；5． 把转向盘左转至电脑发出“OK”声，输人左转角度；然后把转向盘右转至电脑发出“OK”声，输入右转角度；6． 把转向盘回正，电脑屏幕上显示出后轮的前束及外倾角数值； 7． 调正转向盘，并用转向盘锁锁住转向盘使之不能转动；8． 把安装在四个车轮上的定位校正头的水平仪调到水平线上，此时电脑屏幕上显示出转向轮的主销后倾角、主销内倾角、转向轮外倾角和前束的数值三、检测结果及分析1.前轮前束如何调整？分析前轮外倾角、前轮主销后倾角和内倾角定位不准对汽车有何影响？（1）改变横拉杆的长度进行调整。
（2）前轮外倾角：从前后方向看车轮时，轮胎并非垂直安装，而是稍微倾倒呈现“八”字形张开，称为负外倾，而朝反方向张开时称正外倾使用斜线轮胎的鼎盛时期，由于使轮胎倾斜触地便于方向盘的操作，所以外倾角设得比较大现在汽车一般将外倾角设定得很小，接近垂直汽车装用扁平子午线轮胎不断普及，由于子午线轮胎的特性(轮胎花纹刚性大，外胎面宽)，若设定大外倾角会使轮胎磨偏，降低轮胎摩擦力还由于助力转向机构的不断使用，也使外倾角不断缩小尽管如此，设定少许的外倾角可对车轴上的车轮轴承施加适当的横推力3）前轮主销后倾角：从侧面看车轮，转向主销(车轮转向时的旋转中心)向后倾倒，称为主销后倾角设置主销后倾角后，主销中心线的接地点与车轮中心的地面投影点之间产生距离(称作主销纵倾移距，与自行车的前轮叉梁向后倾斜的原理相同)，使车轮的接地点位于转向主销延长线的后端，车轮就靠行驶中的滚动阻力被向后拉，使车轮的方向自然朝向行驶方向设定很大的主销后倾角可提高直线行驶性能，同时主销纵倾移距也增大主销纵倾移距过大，会使转向盘沉重，而且由于路面干扰而加剧车轮的前后颠簸4）前轮主销内倾角：车前后方向看轮胎时，主销轴向车身内侧倾斜，该角度称为主销内倾角。
当车轮以主销为中心回转时，车轮的最低点将陷入路面以下，但实际上车轮下边缘不可能陷入路面以下，而是将转向车轮连同整个汽车前部向上抬起一个相应的高度，这样汽车本身的重力有使转向车轮回复到原来中间位置的效应，因而方向盘复位容易此外，主销内倾角还使得主销轴线与路面交点到车轮中心平面与地面交线的距离减小，从而减小转向时驾驶员加在方向盘上的力，使转向操纵轻便，同时也可减少从转向轮传到方向盘上的冲击力但主销内倾角也不宜过大，否则加速了轮胎的磨损2.分析结论：结论：经过这次实验，使我更为了解四轮定位锁需要的工具和四轮定位的重要性，还有学到更多书本上无法体会到的操作经验，还把其知识运用到实践中，深深体会到这些结构的复杂，还有自己的知识面比较窄，要更加努力去实践第二篇：计算实习报告3 36200字数 值 分 析（B） 大 作 业（三）姓名： 学号： ：1、算法设计：①整体思路这一次的作业和前面两次相比，感觉要难很多，最明显的就是书上没有完整的算法实现流程再加上插值和逼近这一段在课上也没听太懂什么意思，所以刚开始思考这个程序时感觉很吃力不过经过后来好好看书和向同学请教，渐渐对插值和分片元二次拟合有点懂了，也大概知道了解决本次问题分别要完成的子问题。
要完成本次任务，主体上有三部分问题要解决：（1）解非线性方程组将D内的(xi,yi))当作已知量代入题目给定的非线性方程组，得到与(xi,yi)相对应的t[i][j],u[i][j]2）分片双二次插值采用分片双二次插值，得到与t[11][21],u[11][21]]对应的z[11][21]，也即建立(xi,yi)与f(xi,yi)的对应关系，得到二元函数z?f(xi,yi)3）曲面拟合利用x[i],y[j],z[11][21]建立二维函数表，再根据精度的要求选择适当k值，并得到曲面拟合的系数矩阵C[k][k]4）观察逼近效果观察逼近效果只需要重复上面（1）和（2）的过程，得到与新的插值节点(xi,yi)对应的f(xi,yi)，再与对应的p(xi,yi)比较即可程序示意图如下所示：②各部分问题的算法实现（1）解非线性方程组非线性方程组常用数值解法有简单迭代法和牛顿法牛顿法收敛快，一般都能达到平方收敛，因此这里选择Newton法解非线性方程组牛顿法解方程组F(x)?0的解x*，可采用如下算法：1）在x*附近选取x(0)?D，给定精度水平??0和最大迭代次数M2）对于k?0,1,?M执行① 计算F(x(k))和F?(x(k))。
② 求解关于?x(k)的线性方程组F?(x(k))?x(k)??F(xk( ))③ 若?x(k)?x(k)???，则取x?x*(k)，并停止计算；否则转④④ 计算x(k?1)?x(k)??x(k)⑤ 若k?M，则继续，否则，输出M次迭代不成功的信息，并停止计算 注：第③步中?x(k)的求取，用到了解线性方程组，使用的是列主元素Gauss消去法 另外，本次作业中解非线性方程组实际求取的是解向量t和u，方程组中的x、y 是已知值，为当前节点(xi,yj)的值2）分片双二次插值给定已知数表以及需要插值的节点，进行分片二次插值的算法：设已知数表中的点为： ???xi?x0?ih(i?0,1,?,n)??yj?y0?j?(j?0,1,?,m) ，需要插值的节点为(x,y)1) 根据(x,y)选择插值节点(xi,yj)： 若x?x1?若y?y1?h2或x?xn?1?h2，插值节点对应取i?1或i?n?1， ，插值节点对应取j?1或i?m?1 ?2或y?yn?1??2hh?x??x?x?,2?i?n?2ii??22 若? ???y??y?y?,2?j?m?2jj??22则选择(xk,yr)(k?i?1,i,i?1;r?j?1,j,j?1)为插值节点。
2）计算i?1lk(x)??t?i?1t?kj?1x?xtxk?xty?ytyr?ytk(?i?1i,i?,1)l?r(y)?r(?j?1j,j?,1)?t?j?1t?r插值多项式的公式为：i?1j?1p(x,y)???k?i?1r?j?1lk(x)l?r(y)f(xk,yr)注：在（1）中通过解非线性方程组得到的解向量t和u与插值节点(xi,yj)有着一一对应关系，而本题题目给出的函数表为z关于(t,u)的函数关系因此，为得到z关于(x,y)的函数关系，本题中应先根据给定数表对(t,u)进行插值，再利用(xi,yj)与(t,u)的一一对应关系得到z与(xi,yj)的对应关系3）曲面拟合根据插值得到的数表xi,yj,f(xi,yj)进行曲面拟合的过程： 1） 根据拟合节点和基底函数写出矩阵B和G：?(x0)0?0(x1)? B?????(x)0?n(x0)(x1)?(xn)T1???11??1Tk?(y0)0(x0)??k?0(x1)?(y1)? G???????k?(y)0(xn)???mT?1(y0)(y1)?1???1(ym)1?k(y0)?k?(y1)????k(ym)??2） 计算 C?(BB)BUG(GG)。
在这里，为了简化计算和编程、避免矩阵求逆，记：A?(BB)BU，DT?G(GTG)?1对上面两式进行变形，得到如下两个线性方程组： (BB)A?BU，(GG)D?GTTTTT?1T通过解上述两个线性方程组，则有：C?ADkkrsT3） 对于每一个(xi,yj)， p(xi,yj)?4） 拟合需要达到的精度条件为：nm**??Cr?0s?0(xi)(yj)rs????[pi?0j?0(xi,yj)?uij]?102?7其中uij对应着插值得到的数表xi,yj,f(xi,yj)中f(xi,yj)的值5） 让k逐步增加，每一次重复执行以上几步，直到nm*????[pi?0j?0(xi,yj)?uij]?102?7 成立此时的k值就是所需最小的k注：曲面拟合过程中用到的数表为前面插值得到的数表，即xi,yj,f(xi,yj)在2)中，求矩阵A和D的过程用的是列主元素Gauss消去法4）观察逼近效果观察逼近效果主要要做的是，通过新的插值节点(xi,yi),i?1,2,?8,j?1,2,?5建立新的插值数表xi,yj,f(xi,yj)，同时求出对应的p(xi,yi)，比较即可2、程序源代码：#include "stdio.h"#include "conio.h"#include "math.h"#define Epsilon1 1e-12 //解线性方程组时近似解向量的精度#define MaxM 200 //解线性方程组时的最大迭代次数#define K 10 //预估的能达到精度要求的k值，K>=k#define givenX 11 //已知要求的插值节点xi个数#define givenY 21 //已知要求的插值节点yi个数#define testX 8 //观察逼近效果时，插值节点xi个数#define testY 5 //观察逼近效果时，插值节点yi个数/***************************************************************/ /* 函数功能描述： */ /***************************************************************/ /* norm()：求向量x的无穷范数 */ /* Newton_Nonlinear()：牛顿法解非线性方程组的主干部分 */ /* GaussElemitation_select()：线性方程组的列主元素Gauss消去法 */ /* Interplate()：分片二元二次插值 */ /* Surfacefit()：曲面拟合，函数返回满足精度要求的最小k值 */ /* Calculate_A()：根据拟合曲面的系数矩阵C=A(DT)，求矩阵A */ /* Calculate_D()：根据拟合曲面的系数矩阵C=A(DT)，求矩阵D */ /* Test_observe()：观察逼近效果子函数 */ /***************************************************************/ double norm(double x[4]);int Newton_Nonlinear(double xstar[4],double xi,double yi);void GaussElemitation_select(double dF[4][4],double F[4],double delta_x[4]);void Interplate(double t[。