CN118332283B 一种涡轮叶片基于六点定位的姿态调整方法 （西安中振电子有限公司）_第1页
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一种涡轮叶片基于六点定位的姿态调整方法开了一种涡轮叶片基于六点定位的姿态调整方准目标函数，建立配准目标的马尔科夫决策模2(rs(Q,ye(Q),z,(Q)),则点Q的平移矩阵和转动矩阵分别为：M根据法向量方向的角度之差选取最终的配准点；轮叶片上预先标注靶点，根据不同位置的测量传感器接收到的涡轮叶片靶点的X射线进行将不同位置测量传感器测量的数据进行融合，构成涡轮叶片靶将待调整的涡轮叶片与标准涡轮叶片数据进行迭代配准，直至待调3深度强化学习下的配准动作策略的目标为通过对配准过程进行深度通过构建策略神经网络得到当前配准点的配准动作，策略神经网络45[0010]步骤S3.将待调整的涡轮叶片与标[0012]由不同位置的测量传感器向涡轮叶片发射X射线，接收从在涡轮叶片上预先标注靶点，根据不同位置的测量传感器接收到的涡轮叶片靶点的X射线整的涡轮叶片与标准图像在同一位置配准点的最大距离之差在精度阈值范围内的配准目[0026]通过构建策略神经网络得到当前配准点的配准动作，策略神经网络包括输入层、6[0029]2、基于涡轮叶片测量数据构建涡轮叶片模型，通过对模型进行均匀二维网格划[0031]4、本发明的技术方案能够有效解决现有技术一般采用等高截面法进行涡轮叶片7[0037]参照附图1，本发明所述的一种涡轮叶片基于六点定位的姿态调整方法包括以下[0044]由不同位置的测量传感器向涡轮叶片发射X射线，接收从在涡轮叶片上预先标注靶点，根据不同位置的测量传感器接收到的涡轮叶片靶点的X射线8根据法向量方向的涡轮叶片与标准涡轮叶片在同一位置配准点的最大距离之差9配准后的待调整的涡轮叶片与标准涡轮叶片在同一位置配准点的最大距离之差在精度阈[0073]通过构建策略神经网络和评价神经网络来选择最优策略C，进而选择最优的配准[0075]通过构建评价神经网络得到配准动作的函数值所述评价神经网络包括示决策神经网络的输出，sv表示配准点rv的配准向量。由输出层输出配准动作的函数值现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定其他可编程设备上执

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