- •2.2. Обработка геодезических сетей на плоскости
- •2.2.1. Постановка задачи
- •2.2.2. Виды нелинейных уравнений
- •2.2.3. Область сходимости итераций
- •К глобальному минимуму заштрихована.
- •Область сходимости итераций заштрихована.
- •2.2.4. Применение методов нелинейного программирования при вычислении и уравнивании геодезических засечек
- •Координаты исходных пунктов
- •Координаты исходных пунктов
- •Траектория минимизации
- •Координаты исходных пунктов и измеренные углы
- •Измеренные направления:
- •Траектория минимизации
- •Траектория минимизации
- •Траектория минимизации
- •2.2.5. Применение метода штрафных функций
- •Ограничение имеет вид
- •2.3. Обработка наземных пространственных геодезических сетей
- •2.3.1. Системы координат и виды нелинейных уравнений
- •2.3.2. Исследованию по ускорению сходимости итераций при вычислении предварительных координат
- •2.3.3. Минимизация целевой функции по методу релаксации
- •1 2 N1 n2 b р ис. 2.21. Пространственная засечка
- •Координаты исходных пунктов и результаты измерений
- •Траектория минимизации
- •2.3.4. Применение метода штрафных функций
- •2.4. Вычисление координат пунктов на поверхности эллипсоида вращения
- •Начальную величину шага релаксации получим из равенства
- •Траектория минимизации
- •Исходные данные для обратной засечки
Измеренные направления:
M1,2 = 0.0; M1,5 = 135°00¢45²; M1,3 = 225°00¢40²;
M2,1 = 0.0; M2,4 = 134°59¢51²; M2,6 = 224°59¢37².
Координаты исходных пунктов даны в табл. 2.9.
Таблица 2.9
Координаты исходных пунктов
№ пункта |
X, м |
Y, м |
3 |
200,005 |
800,001 |
4 |
399,998 |
800,004 |
5 |
200,002 |
900,004 |
6 |
400,001 |
899,996 |
Траектория минимизации для примера 2.2 дана в табл. 2.10. Для слепого поиска в табл. дано начальное и последнее приближение.
Таблица 2.10
Траектория минимизации
Координаты пункта Р1, м |
Координаты пункта Р2, м |
Ф(Х) |
|||
х |
у |
х |
у |
||
Слепой поиск |
|||||
337,268 |
812,850 |
374,536 |
812,734 |
0,1015Д-1 |
|
262,734 |
850,001 |
337,268 |
850,001 |
0,1264Д-0 |
|
Релаксация |
|||||
262,734 |
850,001 |
355,902 |
850,001 |
0,8277Д-1 |
|
244,101 |
850,001 |
355,902 |
850,001 |
0,3928Д-1 |
|
244,101 |
850,001 |
346,585 |
850,001 |
0,2511Д-1 |
|
253,418 |
850,001 |
346,585 |
850,001 |
0,1887Д-1 |
|
253,418 |
850,001 |
351,244 |
850,001 |
0,2615Д-2 |
|
248,759 |
850,001 |
351,244 |
850,001 |
0,1594Д-2 |
|
Ньютон |
|||||
249,949 |
850,041 |
350,056 |
849,993 |
0,2581Д-5 |
|
250,006 |
850,016 |
350,000 |
850,011 |
0,5702Д-11 |
|
A1
A2
P1
b1
b2
b4
P2
b3
A4
A3
ример
2.3. На рис.2.15 изображена угловая однократная
засечка двух пунктов Р1
и Р2,
которые определяются по четырем
горизонтальным углам bi,
измеренным
с исходных пунктов Ai.
Рис. 2.15. Засечка двух пунктов на плоскости
Координаты исходных пунктов и результаты измерений приведены в табл. 2.11.
Таблица 2.11
Координаты исходных пунктов и измеренные углы
№ пункта |
X, м |
Y, м |
b |
1 |
20690,00 |
48 686,00 |
54° 59¢ 21,4² |
2 |
23977,56 |
66 576,64 |
14 32 21,2 |
3 |
4901,00 |
50 130,00 |
39 45 27,6 |
4 |
6843,00 |
37 527,00 |
23 50 31,3 |
Траектория минимизации целевой функции (2.10) методом слепого поиска, релаксации и способом Ньютона дана в табл. 2.12. При этом методом релаксации проведены приближения до тех пор, пока шаг релаксации l < 0,001. Сделано это из-за малой области сходимости в методе Ньютона.
Таблица 2.12
