- •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
Траектория минимизации
-
Координаты пункта Р1, м
Координаты пункта Р2, м
Ф(Х)
х
У
Х
у
Слепой поиск
26 567,192
30 265,608
20 335,041
44 497,759
426Д+00
14 102,070
44 477,759
14 102,090
50 729,910
414Д-01
Релаксация
14 102,090
44 497,759
14 102,890
50 729,910
414Д-01
14 102,890
44 497,759
14 102,890
50 729,910
414Д-01
14 102,890
42 939,721
14 102,090
50 729,910
132Д-01
14 881,909
45 276,071
13 323,071
52 207,740
172Д-02
14 881,909
44 807,268
12 934,362
51 898,430
370Д-03
14 881,909
45 082,023
12 934,362
51 878,430
300Д-03
14 881,909
45 082,023
12 934,362
51 995,016
452Д-04
14 954,942
45 203,745
12 934,362
52 093,193
565Д-05
14 779,286
45 240,261
12 934,362
52 117,537
800Д-06
14 979,286
45 240,261
12 934,362
52 117,537
000Д-06
14 988,415
45 255,476
12 937,405
52 129,710
790Д-07
14 992,980
45 263,084
12 930,926
52 135,796
201Д-08
14 992,980
45 263,845
12 930,926
52 136,556
191Д-00
14 993,360
45 264,225
12 938,546
52 136,556
614Д-09
14 993,360
45 264,225
12 930,736
52 136,747
126Д-09
14 993,455
45 264,320
12 930,641
52 136,747
162Д-10
14 993,455
45 264,320
12 938,600
52 136,747
125Д-10
14 993,432
45 264,297
12 930,665
52 136,747
562Д-12
14 993,432
45 264,297
12 938,665
52 136,747
562Д-12
Ньютон
14 993,426
45 264,292
12 930,669
52 136,741
410Д-16
14 993,426
45 264,292
12 938,669
52 136,741
410Д-16
Обратим внимание на то, что для примера 2.3 еще не найдены замкнутые аналитические выражения, по которым возможно вычисление пунктов Р1 и Р2 без итераций. Поэтому избранный метод решения, рассчитанный на произвольные комбинации измерений, расширяет возможности программ [123, 124].
Решение любых видов засечек по единому алгоритму без привлечения каких-либо сведений о координатах определяемых пунктов не единственные достоинства предложенного алгоритма. Нелинейными методами как будет показано в примерах 2.4 и 2.5, можно решать засечки, для которых линейная система нормальных уравнений вырождена. Для выявления таких засечек применены числа обусловленности и введено понятие «относительная обусловленность» [1, 61, 65, 70, 71, 72, 74].
х
= 2000 м х
= 2000 м
A1
у = 1000 м у = 2000 м
A2
b1
= 45°
b2
= 45° b3
= 90°
P1
S = 1000 P2
ис.
2.16.
Линейно-угловая засечка двух пунктов
Пример 2.4. На рис. 2.16 изображена засечка, характеризующаяся вырожденной матрицей системы линейных нормальных уравнений. Траекторию минимизации см. в табл. 2.13.
Таблица. 2.13
