样条插值算法在汽车门曲线设计中的应用
数据处理与曲线拟合的技巧与方法
数据处理与曲线拟合的技巧与方法在科学研究和工程应用中，数据处理和曲线拟合是非常重要的一环。
正确地处理数据并通过曲线拟合方法得到准确的拟合曲线，对于研究和预测数据的规律具有重要意义。
本文将介绍数据处理和曲线拟合的一些技巧与方法，以帮助读者更好地应用于实践中。
一、数据处理技巧1. 数据的清洗和去噪在进行数据处理之前，首先需要对原始数据进行清洗和去噪操作。
这包括去除异常值、缺失值以及噪声干扰。
可以使用各种统计方法和数据处理算法进行清洗和去噪，如平均值滤波、中值滤波、小波滤波等。
2. 数据的归一化对于不同量纲的数据，为了消除量纲差异对分析结果造成的影响，需要对数据进行归一化处理。
常用的归一化方法包括最小-最大归一化和Z-score归一化。
最小-最大归一化将数据线性映射到[0, 1]的范围内，Z-score归一化则将数据映射到均值为0，标准差为1的正态分布。
3. 数据的平滑和滤波对于采样数据，由于受到采样精度和测量噪声的影响，数据可能会出现抖动或者波动现象。
为了提高数据的光滑性，可以使用数据平滑和滤波技术，如移动平均滤波、加权移动平均滤波、卡尔曼滤波等。
二、曲线拟合方法1. 最小二乘法最小二乘法是一种经典的曲线拟合方法，它通过最小化实际观测值与拟合曲线之间的误差平方和来确定拟合曲线的参数。
最小二乘法适用于线性拟合问题，可以通过求解正规方程或者使用矩阵运算的方法得到拟合曲线的参数。
2. 非线性最小二乘法对于非线性拟合问题，可以使用非线性最小二乘法进行曲线拟合。
非线性最小二乘法通过迭代优化的方式，逐步调整拟合曲线的参数，使得实际观测值与拟合曲线之间的误差平方和最小化。
常用的非线性最小二乘法包括高斯-牛顿法和Levenberg-Marquardt算法。
3. 样条插值样条插值是一种基于分段多项式的曲线拟合方法。
它通过构造分段多项式曲线，使得曲线在各个插值节点处满足一定的条件，如连续性、光滑性等。
样条插值适用于数据点较密集、曲线变化较剧烈的情况。
计算机辅助几何设计含参数保形有理样条插值
计算机辅助几何设计含参数保形有理样条插值计算机辅助几何设计（Computer-Aided Geometric Design，简称 CAGD）是计算机科学、数学和工程的交叉学科，它的发展历程可以追溯到20世纪70年代。
CAGD主要是利用计算机帮助人们完成各种几何设计任务，如曲线拟合、曲面建模、数据可视化等等。
其中，参数保形有理样条插值是CAGD中的一种基本技术之一，下面我们将对其进行详细介绍。
一、CAGD简介计算机辅助几何设计是一种利用计算机技术进行几何建模、分析、验证和制造的方法。
CAGD的应用范围非常广泛，涵盖了工业设计、航空航天、汽车制造、医学医疗、艺术设计等领域。
通过CAGD的技术手段，可以在计算机上创建数学模型，并对其进行几何变换、仿真分析、优化求解等操作，从而提高设计效率和质量。
CAGD的发展历程可以追溯到20世纪70年代，当时计算机的性能和软件工具都比较有限，所以主要应用于科学计算和工程仿真领域。
随着计算机技术的飞速发展，CAGD的应用范围也越来越广泛，涌现出了许多优秀的方法和算法，如Bezier曲线、B样条曲线、NURBS曲面、三角网格模型等等。
二、参数保形有理样条插值有理样条曲线是一种常用的数学曲线，它可以用来表示各种形状的曲线和曲面。
和其他曲线表示方法相比，有理样条曲线具有重要的优点，如良好的几何性质、局部控制性能、优秀的逼近性能等等。
参数保形有理样条插值是有理样条曲线中的一种插值方法，它可以通过已知的插值点来构造一条参数保形的有理样条曲线。
插值问题是求解函数$f(x)$在一些已知点$x_i$处的函数值$f(x_i)$的问题。
对于一些简单的函数，这个问题可以直接求解。
但是对于复杂的函数，如曲线和曲面，这个问题并不容易解决。
在实际应用中，经常需要求解一条曲线通过已知点，并且曲线在每个插值点处具有特定的曲率、斜率等属性。
这个问题就可以通过参数保形有理样条插值方法来解决。
参数保形有理样条插值是一种基于控制点的插值方法。
数值分析实验报告--实验2--插值法
1 / 21数值分析实验二：插值法1 多项式插值的震荡现象1.1 问题描述考虑一个固定的区间上用插值逼近一个函数。
显然拉格朗日插值中使用的节点越多，插值多项式的次数就越高。
我们自然关心插值多项式的次数增加时， 是否也更加靠近被逼近的函数。
龙格（Runge ）给出一个例子是极著名并富有启发性的。
设区间[-1,1]上函数21()125f x x=+ (1)考虑区间[-1,1]的一个等距划分，分点为n i nix i ,,2,1,0,21 =+-= 则拉格朗日插值多项式为201()()125nn ii iL x l x x ==+∑(2)其中的(),0,1,2,,i l x i n =是n 次拉格朗日插值基函数。
实验要求：(1) 选择不断增大的分点数目n=2, 3 …. ，画出原函数f(x)及插值多项式函数()n L x 在[-1，1]上的图像，比较并分析实验结果。
(2) 选择其他的函数，例如定义在区间[-5，5]上的函数x x g xxx h arctan )(,1)(4=+=重复上述的实验看其结果如何。
(3) 区间[a,b]上切比雪夫点的定义为 (21)cos ,1,2,,1222(1)k b a b ak x k n n π⎛⎫+--=+=+ ⎪+⎝⎭(3)以121,,n x x x +为插值节点构造上述各函数的拉格朗日插值多项式，比较其结果,试分析2 / 21原因。
1.2 算法设计使用Matlab 函数进行实验, 在理解了插值法的基础上，根据拉格朗日插值多项式编写Matlab 脚本，其中把拉格朗日插值部分单独编写为f_lagrange.m 函数，方便调用。
1.3 实验结果1.3.1 f(x)在[-1,1]上的拉格朗日插值函数依次取n=2、3、4、5、6、7、10、15、20，画出原函数和拉格朗日插值函数的图像，如图1所示。
Matlab 脚本文件为Experiment2_1_1fx.m 。
可以看出，当n 较小时，拉格朗日多项式插值的函数图像随着次数n 的增加而更加接近于f(x)，即插值效果越来越好。
插值法的应用与研究
插值法的应用与研究插值法是一种计算技术，它能够根据已知的函数或数据点，以计算更新的函数或数据点来进行拟合和外推。
插值算法的应用及其研究十分普遍，几乎每一个工程领域都可以看见它的身影。
本文将详细介绍插值法的应用、研究方法以及研究成果。
一、插值法在工程领域的应用1、物理建模中的应用插值可用于实验物理中的数值拟合，以进行物体状态表述；几何建模和曲面绘制中利用插值可以构建复杂的模型，以描述物体形状；统计方面插值可以用于估计场地内物理参量分布，如土壤、空气温度等；再者，建模还可以用插值法确定关节的运动轨迹。
2、数据处理中的应用插值法在数据处理中也能有很大的作用，用来平滑多峰型数据，以提高信号处理方法的精度；用来增大数据采样精度，以更加精准地表示动画和图像；用来求取自然界特征参量，以更准确地描述物体轨迹。
三、插值法的研究方法插值法的研究主要由以下方面组成：1、插值模型的建立常用的插值模型有牛顿插值、拉格朗日插值等，为了更精准地拟合函数，研究者在此基础上推出了多项式插值、多元插值等模型。
2、插值算法的设计插值算法主要是围绕以上各种插值模型设计的，可以采用基本设计，也可以采用复杂设计，以实现更快、更准确的数据拟合。
3、插值精度的验证插值精度由拟合准确度及影响因素决定，实验中可以设计精细的试验，以验证插值算法的准确性。
四、插值法的研究成果插值法的研究取得了令人满意的成果。
1、在应用拉格朗日插值法研究中，研究者提出了一种改进算法，在计算速度上比基本算法有较大提升；并提出了一种时变拉格朗日插值，在实验数据拟合中精度提高较多；2、常用的复合插值算法，如Lanczos插值法和样条插值法，在实际应用中也发挥了良好的效果。
3、研究者还提出了多项式插值算法，更超越了常规方法，在特定条件下可以实现更高的准确度，如以采样数据的准确度、计算速度和内存利用量等方面。
以上就是插值法的应用及其研究的相关内容，插值法在实际应用中，不仅发挥了关键的作用，也取得了满意的效果，它也必将迎来更大的发展空间。
样条插值
M j 1
j 1
, j 1, , n 1,
jM
其中
j
2M
jM
d j, ,d
j
j 1, , n 1, 6 f [ x j 1 , x j , x j 1 ].
h j 1 h j 1 h j
, j
hj h j 1 h j
解：这里 n 2，区间 [ 1,1]分为 [ 1，]， ，]两个子区间 0 [0 1 S (x) a x 3 b x 2 c x d , x [ 1, 0 ] 0 0 0 0 0 并设： S ( x ) 3 2 S 1 ( x ) a 1 x b1 x c 1 x d 1 , x [ 0 ,1] S 0 ( 1 ) 1, S 0 ( 0 ) 0 ： S 1 ( 0 ) 0 , S 1 (1) 1 a 0 b0 c 0 1 d 0 0 可得： d1 0 a b c 1 1 1 1
hj 6
M j
hj 3
M j 1
y j 1 y j hj
,
h j 1 6
M j 1 M j
j
h j 1 3 hj 6
M j
y j y j 1 h j 1 y j y j 1 h j 1
. y j 1 y j hj
h j 1 h j 3
j 1
S ( xi 0) S ( xi 0) S ( x i 0 ) S ( x i 0 ) S ( x 0 ) S ( x 0 ) i i
i 1, 2 , , n 1
共有3(n1)个条件。因此，要确定一个三次样条函数，还需要另 增加4n3(n1) = n+3 个条件。 利用样条函数进行插值，即取插值函数为样条函数，称为样条 插值。例如 分段线性插值是一次样条插值。 已知函数y = f (x)在区间[a, b]上的n +1个节点a = x0<x1<… < xn = b上的值yj=f (xj)(j=0,1,…,n)，求插值函数S (x)使其满足：
样条插值及应用研究
报告题目《样条插值及应用》研究学院：研究生学院专业：机械工程组号： 39成员：日期： 2012年12月31日《样条插值及应用》研究第一章 对象描述一．《样条插值及应用》的描述自上世纪60 年代以来, 由于航空造船等工程设计的需要, 发展了样条插值技术, 现在样条函数越来越流行, 它不仅是现代函数逼近的一个活跃的分支,而且也是现代数值计算中一个十分重要的数学工具。
它以各种方式应用到逼近论、数据拟合、数值微分、数值积分、微分方程和积分方程的数值求解中。
在外形设计乃至计算机辅助设计的许多领域,样条函数都被认为是一种有效的数学工具。
设)(x s 是定义在],[b a 上的函数，在],[b a 上有一个划分∆：b x x x a n =<<<= 10, （1.1）若)(x s 满足如下条件：(1) )(x s 在每区间],[1i i i x x I -=(n i ,,2,1 =)上是m 次多项式；(2)函数],[)(1b a C x s m -∈,即)(x s 在],[b a 上有1-m 阶连续导数．则称)(x s 是关于划分∆的一个m 次样条函数。
简单地说，样条函数就是由一些具有某些连续性条件的子区间上的分段多项式构成的。
若样条函数)(x s 还满足条件：(3)对给定的某函数在节点上的函数值),,1,0)((n i x f f i i ==，且 ),,2,1,0()(n i f x s i i ==， （1.2）则称)(x s 是)(x f 关于划分∆的一个m 次样条插值函数。
二．《样条插值及应用》的相关概念1.2.1插值法设函数)(x f y =在区间],[b a 上有定义，且已知在点b x x a n ≤≤≤≤ 0上的值),,1,0()(n i y x f i i ==，若存在一简单函数)(x ϕ，使得),,1,0()(n i y x i i ==ϕ （1.3）成立，就称)(x ϕ为)(x f 的插值函数，点),,1,0(n i x i =为插值节点，包括插值节点的区间],[b a 称为插值区间，求插值函数)(x ϕ的方法称为插值法。
样条插值法公式
样条插值法公式样条插值法是一种在数学和计算机科学中非常有用的数值分析方法。
咱们今天就来好好聊聊这个听起来有点高大上的“样条插值法公式”。
想象一下，你正在做一个科学实验，测量了一些数据点，但是这些点之间的空白区域你不知道具体数值是多少。
这时候，样条插值法就派上用场啦！先来说说什么是样条插值法。
简单来说，就是通过一系列的分段多项式来连接给定的数据点，使得曲线不仅经过这些点，而且还很光滑。
样条插值法公式有很多种，比如三次样条插值公式。
咱们就以三次样条插值为例来深入了解一下。
假设我们有 n + 1 个数据点 (x₀, y₀), (x₁, y₁),..., (xₙ, yₙ) ，并且x₀ < x₁ <... < xₙ 。
对于每个区间 [xᵢ, xᵢ₊₁] ，我们定义一个三次多项式 Sᵢ(x) = aᵢ(x - xᵢ)³+ bᵢ(x - xᵢ)² + cᵢ(x - xᵢ) + dᵢ。
为了确定这些系数 aᵢ、bᵢ、cᵢ、dᵢ，我们需要满足一些条件。
首先，Sᵢ(xᵢ) = yᵢ，Sᵢ(xᵢ₊₁) = yᵢ₊₁，这保证了曲线经过给定的数据点。
然后，还需要满足在每个节点处一阶导数和二阶导数连续。
这一堆条件看起来很复杂，但其实就是为了让我们得到的曲线既经过点，又光滑自然。
我记得有一次，我在帮一个学生解决物理实验中的数据处理问题。
实验是测量一个物体自由下落的高度和时间的关系。
但是由于测量设备的精度问题，得到的数据点并不是很连续。
我们就用样条插值法来填补这些空缺。
通过计算那些复杂的公式，一点点地确定系数，最终得到了一条非常漂亮的曲线，准确地反映了物体下落的规律。
那个学生当时眼睛都亮了，直说：“老师，这太神奇了！”在实际应用中，样条插值法可广泛用于图像处理、工程设计、金融分析等领域。
比如说，在图像处理中，对图像进行缩放或者变形时，就可以用样条插值来保持图像的质量。
总之，样条插值法公式虽然看起来有点吓人，但只要我们掌握了它的原理和方法，就能在很多情况下发挥大作用，解决那些让我们头疼的数据空缺问题。
三次样条差值拟合车门曲线
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ﻩ
数学实验
(三次样条）
数学实验(三次样条插值）
实验１：
某汽车制造商用三次样条插值设计车门的曲线，其中一段的数据如下：
0
1
2
3
4
5
6
7
{
ﻩＨ[i］ ＝ pow(h[i］, ２）；//求h[i]的平方；
}
／/利用追赶法解三对角方程组前期初始值；
ﻩａ[N］ = 1;/／a［N]相当于μ[N］；
b[0] = 1;／/λ[0];
ﻩc[0］ ＝ ６.*(f［０]]；
c[N] = 6.*(tiaｏｊiａn2 - f［N- １]) / ｈ[N－ １］;//相当于d［Ｎ]；
for(ｉ = １； ｉ <＝N; i＋＋）
ﻩｙ[i] ＝ (c[i］ － a［i］ * ｙ[i - 1]) ／ (2. - a[i] ＊ beta［i - 1])；//顺序求解计算y[i];
M[Ｎ] = y[N］；
fｏr(i = Ｎ - 1； i >＝ 0; ｉ－－)/／逆序求解计算M[i]
ﻩM[i] = ｙ[ｉ] - betａ［i] * M[ｉ + 1］;
ﻩfor(i = 1; ｉ <=N- 1； ｉ++)
{
ﻩﻩa[i] ＝ h[i - 1］ ／ (ｈ[ｉ － 1] ＋ h[i]);
ｂ[ｉ] = h[i] / (ｈ[i - １] + h[ｉ］）;
ﻩｃ[i］ = 3 ＊ (a[i] * ｆ[i － 1］ + b[i] * ｆ[i]);
《数值分析》课程设计—16题
《数值分析》课程设计—作业实验一1.1水手、猴子和椰子问题：五个水手带了一只猴子来到南太平洋的一个荒岛上，发现那里有一大堆椰子。
由于旅途的颠簸，大家都很疲惫，很快就入睡了。
第一个水手醒来后，把椰子平分成五堆，将多余的一只给了猴子，他私藏了一堆后便又去睡了。
第二、第三、第四、第五个水手也陆续起来，和第一个水手一样，把椰子分成五堆，恰多一只猴子，私藏一堆，再去入睡，天亮以后，大家把余下的椰子重新等分成五堆，每人分一堆，正好余一只再给猴子，试问原先共有几只椰子？试分析椰子数目的变化规律，利用逆向递推的方法求解这一问题。
解：一、问题分析：对于本题，比较简单，我们只需要判断原来椰子的个数及每个人私藏了一份之后剩下的是否能被5除余1，直到最后分完。
对于第一个程序，n取2000；对于第二个程序，n取20001，就能得到我们想要的结果，即原先一共有15621个椰子，最终平均每人得4092个椰子。
1.2 当0,1,2,,100n =时，选择稳定的算法计算积分10d 10nxn xe I x e --=+⎰. 解：一、问题分析：由10d 10nxn xe I x e --=+⎰知： 1101001==+⎰dx I I 以及： )1(11010101010)1(1nnx x nx x n n n e ndx e dx e e e I I ----+-+-==++=+⎰⎰ 得递推关系： ⎪⎩⎪⎨⎧--=-=-+n nn I e n I I I 10)1(1101101， 但是通过仔细观察就能知道上述递推公式每一步都将误差放大十倍，即使初始误差很小，但是误差的传播会逐步扩大，也就是说用它构造的算法是不稳定的，因此我们改进上述递推公式（算法）如下：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--=-=+-))1(1(101)1(101110n n n I e n I I I通过比较不难得出该误差是逐步缩小的，即算法是稳定的。
二、问题求解：为了利用上面稳定的算法，需要我们估计初值100I 的值。
数值分析上机作业1-1解析
数值计算方法上机题目11、实验1. 病态问题实验目的：算法有“优”与“劣”之分，问题也有“好”和“坏”之别。
所谓坏问题就是问题本身的解对数据变化的比较敏感，反之属于好问题。
希望读者通过本实验对此有一个初步的体会。
数值分析的大部分研究课题中，如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。
病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决，当然一般要付出一些代价（如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等）。
问题提出：考虑一个高次的代数多项式∏=-=---=201)()20)...(2)(1()(k k x x x x x p （E1-1）显然该多项式的全部根为l ，2，…，20，共计20个，且每个根都是单重的（也称为简单的）。
现考虑该多项式方程的一个扰动0)(19=+xx p ε (E1-2)其中ε是一个非常小的数。
这相当于是对（E1-1）中19x 的系数作一个小的扰动。
我们希望比较（E1-1）和（E1-2）根的差别，从而分析方程（E1-1）的解对扰动的敏感性。
实验内容：为了实现方便，我们先介绍两个 Matlab 函数：“roots ”和“poly ”，输入函数u ＝roots （a ）其中若变量a 存储1+n 维的向量，则该函数的输出u 为一个n 维的向量。
设a 的元素依次为121,...,,+n a a a ，则输出u 的各分量是多项式方程0...1121=++++-n n n n a x a x a x a的全部根，而函数b=poly(v)的输出b 是一个n ＋1维变量，它是以n 维变量v 的各分量为根的多项式的系数。
可见“roots ”和“Poly ”是两个互逆的运算函数.ve=zeros(1,21); ve(2)=ess;roots(poly(1:20))+ve)上述简单的Matlab 程序便得到（E1-2）的全部根，程序中的“ess ”即是（E1-2）中的ε。
实验要求：（1）选择充分小的ess ，反复进行上述实验，记录结果的变化并分析它们。
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１ １ １ ．
湘南学院学报（ 自然科学版 ）
２ ０ １ ４年 ４月（ 第３ ５卷 ） 第 ２期
２ 数 学模 外 ， 我们 希望 设计应 尽 量满 足设 计 的规 范 要求 ， 必 须使 其
具有连续 的 ２阶导数 ， 保证曲线的曲率变化的连续 ． 线性 、 二次和三次样条插值 函数是常用的 ， 它们被广泛地 应用 于观 测数据 的处 理和船 舶 、 汽车 、 飞机 的外 形 设计 ． 在许 多 工程 问题 研究 和许 多学 科研 究 中 ， 样 条 函数 都 发挥着非常重要的作用【 ３ 】 ， 例如 ， 文献［ ４ ］ 和［ ５ ］ 分别讨论 了三次样条插值 的船舶邦戎曲线计算和样条插值算 法在耦合地球系统模式中的应用 ， 给出了高精度的插值结果 ． 对上述实际问题 ， 在已知 １ １ 个节点坐标及所对应的函数值的条件下 ， 我们用三次样条插值 函数来拟合汽 车 门 曲线 ， 设计 具有 连续 ２阶导数 的光 滑平 面曲线 ． 设分 段表示 的函数 ． ｓ （ ）满 足 以下 条件 ：
很多 ， 那么插值函数变成是高次插值多项式 ， 虽然能得到好 的效果 ， 但是计算变得很复杂 ， 随机误差也随之增 大， 从而得不到简单实用的近似函数 ． 所以 ， 目前在汽车门平面曲线设计 中， 主要采用分段插值 ． 分段线性插值 与分 段二 次插 值 虽然计 算 简单 ， 也具 有一 致 收 敛性 ， 但 在各 段 连 接 点处 只能保 证 曲线 连续 而 不能 保 证 光滑 性 要求 ． 埃 尔米 特 （ Ｈ ｅ ｒ ｍ ｉ ｔ ｅ ） 插 值虽 然 能保持 各节 点处 都 是 光滑 衔 接 的 ， 但 是 要 以 已知节 点 导数 值 为条 件 ， 这 在 实 际 中一般 是很 难满 足 的 ． 为 了克 服尖 角 问题 ， 需 要 我们采 取一 种新 的方 法一样 条插 值方 法 … ， 即通 过 分段 的
线， 通常要用几根样条 ， 形成分段的曲线 ， 所绘出的曲线在连接点也保持光滑， 这样的曲线称为样条 曲线， 而事 实 上这 样 的 曲线 是一 段段 的三次 多项 式 曲线 拼 接而 成 的 ， 在 拼 接点 出具 有连 续 的且一 阶导 数 、 二 阶导 数也 是 连续 的很好 的性 质 ． 我们 将 结合 以下 汽 车 门曲线 型值 点 的数据 来设计 一 条平 面 曲线 ：
并给出边界条件 ： Ｙ ＝０ ． ８ ， ｙ １ ． ０＝０ ． ２． 我们将突破以往的设计模式 ， 寻找较理想的设计方法 ， 满足设计汽
车 门要 求规 定 的 曲线 要 素 ， 从 而 阐述平 面 曲线设 计 的新方 法 ．
收稿 日期 ： ２ ０ １ ３ —１ ０—３ Ｏ ； 修 回 日期 ： ２ ０ １ ４ —０ ２ —１ ５
（ １ ） 在整个 区间 ［ ， ｂ 】上 Ｓ （ ）有 连续 的二 阶导 数 ； （ ２ ）ｓ （ ）在 子 区间 ［ ， 】的表 达 式是 的次 数
三次 多项 式 （ 用样 条 画 出的 曲线 ） ． 将对 相邻 数据 点进 行数 学模 拟 ， 找 到得 到 一 条具 有 二 阶 连续 导 数 的光 滑 曲线来 拟 合所 给 的数据 ． 这 种 插 值称 为 三次 样条 插值 ． 样 条 函数 是 指在航 空 、 航海 、 机 械制 造过 程 中对一 些离 散 的数据 点 ， 为 了在平 面上描 绘 出光 滑 的 曲线所 用 的一种 函数 ． 样条是一种富有弹性 的细直条 ， 固定一些给定的点（ 称为节点 ） 上， 沿样条边画下的一条光滑 曲
插值 、 邻近点插值 的结 果进行 比较 ， 实验结果表 明， 三次样条插值算 法能获得 高精度 的插值结果 ． 关键词 ：三 次样条插值 ；三 弯矩方程组 ；追赶 法 ； 数值 解 中图分 类号 ｉ １ ３ ２ ４ １ ． ３ 文献标识码 ：Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ２ —８ １ ７ ３ ． ０１ ２ ４ ． ０ ２ ． ２９ ０
基 金项 目： 湖 南 省 大 学 生研 究 性 学 习与 创 新 性 实验 项 目（ ２ ０ １ ２ ）
作 者简介 ： 王福 鑫（ １ ９ ９ １ 一） ， 男， 湖南常 宁人 ． 通讯作者 ： 廖 芳芳（ １ ９ ８ １ 一） ， 女， 湖南郴州人 ， 硕 士， 讲 师， 研 究方向 ： 随机 分析 和 非线性 分析 ，
王福 鑫 ， 刘石强 ， 廖芳芳
（ 湘 南学 院 数学 系 ， 湖南 郴 州
摘
４ ２ ３ ０ ０ ０ ）
要： 在 汽车 门曲线设计 中 ， 运用三次样条插值 法构造 了严格对 角 占优 的三 弯矩 方程组 ， 利 用追赶 法 求解方程组 ，
并用 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 进行 了数 值 实验得到 了数值解 ， 汇 出了曲线 图， 进而， 我们将三 次样条插值 算法与分段线性插 值 、 分段 抛物
１ 问题 背景
汽 车造 型设计 是较 为 特殊 的一 个设计 范 畴 ， 汽 车 门 曲线设 计 更 是 一个 全 新 的设 计 领域 ， 在这 个 基础 上 的 计 算 机辅 助设 计 因此也 具有 自身 的特点 ． 相对 一般 产 品 ， 汽 车 门曲线设 计 的要 求 非 常高 ， 所 以汽 车 门造 型设计 的核 心是 汽 车 门的 曲线 设 计 ． 在 汽车 门 曲线 设计 中 ， 为确 定满 足 特定 的要 求 的 曲线 ， 所 给数 据 较少 时很 难 有好 的近 似 ， 但是 ， 如果 数 据
２ ０ １ ４年 ４月
湘南 学院学报
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆＸ ｉ ａ ｎ ｇ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
Ａｐ ｒ ． ， ２ ０１ ４
第３ ５ 卷第 ２期
Ｖ０ １ ． ３ ５ Ｎ ｏ ． ２
样 条插值 算法在汽车 门 曲线设 计 中的应用