关键词： 风电叶片   全尺寸结构疲劳测试   双轴加载   数据处理   损伤计算  

摘要： 叶片是风电机组的重要组成部件,为保证20年的使用寿命,需要对其进行可靠性验证,判断是否满足使用要求。目前,全尺寸结构疲劳测试是模拟叶片损伤演变的最准确方法。随着风电技术不断发展,叶片尺寸不断增大,单轴疲劳测试技术已经无法满足叶片质量和可靠性的测试需求,而双轴疲劳测试在保证精度的同时又能够提高检测效率,正逐步取代单轴测试成为行业内主要的研究方向。因此,本文以风电叶片双轴疲劳测试为背景,针对测试过程中数据处理困难以及损伤无法计算等问题展开相应的研究,主要研究内容如下:(1)提出基于形态学滤波的风电叶片应变数据处理方法。首先建立不同结构元素的形态学滤波器与三点平滑算法对原始信号进行滤波和平滑处理,其次设计峰值检测算法以准确检测信号的峰值和谷值完成数据处理。最后利用双轴共振式全尺寸结构疲劳测试原理样机进行试验对该方法进行验证,发现该方法能够在保证原始信号特征值的前提下准确地输出信号峰、谷值,有效地完成了数据处理。(2)风电叶片疲劳测试异常应变数据修补方法。提取双轴疲劳测试过程中产生的异常应变数据,得到基线漂移信号、零点漂移信号以及缺失信号三种主要异常类型。分别采用拟合趋势项、滑动平均法以及均值插补法的方式对异常数据进行修补。结果表明,修补后的数据能够反映疲劳加载过程,可以用该方法处理双轴测试过程中出现的异常应变数据。(3)提出风电叶片双轴疲劳测试损伤计算方法。根据风电叶片疲劳损伤机理,考虑双轴加载下结构应力的随机叠加效应,基于实时应变数据,建立叶片的S-N曲线和CLD模型,利用线性Miner累积损伤理论计算被测叶片的累积损伤。通过风电叶片疲劳试验台,对52.5米叶片进行疲劳试验并计算损伤,结果表明,该方法能够有效地计算出应力叠加下叶片的损伤情况。同时发现,双轴加载下挥舞方向的载荷对叶片前缘、后缘的应变响应影响较大,使其应变响应相对于单轴加载时降低,摆振方向的载荷对主梁方向的应变响应影响较小,使主梁上的应变响应相对于单轴加载时增大,从而导致叶片在单、双轴加载下的损伤规律不同。(4)设计风电叶片疲劳损伤在线实时评估系统。结合本文提出的应变数据处理方法以及双轴加载损伤计算方法,设计了风电叶片损伤在线实时评估系统。利用52.5米叶片双轴疲劳试验数据分别进行离线损伤计算和在线损伤计算,结果表明,实时在线损伤评估系统计算速度快、精度高、更有利于把控试验进程。

关键词： 多波束测深系统   底质分类   反向散射强度   角度响应现象   XGBoost  

摘要： 海底底质分类是海洋调查的重要工作,多波束测深系统反向散射强度数据以其高分辨率、全覆盖性的优势,为海底底质分类研究提供了一种新的技术手段。受限于多波束数据种类的复杂多样和数据处理方法的不完善,多波束反向散射强度影像存在噪声污染严重、角度响应误差和条带拼接误差大等问题,严重影响了底质分类的精度。基于此,文中借助多波束数据集实现了反向散射强度数据解码成像的一系列关键技术,改正了反向散射强度数据的角度响应现象,并依托改正后反向散射强度影像研究了一种基于CAE与XGBoost组合模型的多波束底质分类改进方法,实现了基于多波束反向散射强度影像的海底底质精细分类。主要工作如下: (1)阐述多波束海底底质分类的意义、多波束数据处理发展现状和海底底质分类研究现状。分析了多波束反向散射强度数据处理上的不足以及海底底质分类现有方法的缺陷,结合多波束测深系统机理和海底底质分类原理确定了论文整体思路。 (2)基于Kongsberg EM系列多波束数据集完成了从数据解码、脚印归算、声强数据补偿改正、地理编码到影像去噪全流程处理方法,最终生成的水深图和反向散射强度影像,为后续海底底质分类提供了数据基础。 (3)针对反向散射强度影像改正误差大、角度响应参数定位难、纹理效果差的问题,研究了一种基于双边滤波的自适应角度响应改正算法。首先通过双边滤波保边去噪的特性准确找出了实验区角度响应曲线近似值;其次拓展细化EM官方模型并定位角度响应曲线的三参数;而后以三参数和原始数据为基础计算修正值并实现全测线改正。实验结果表明,基于双边滤波的自适应角度响应改正算法比EM官方改正和其他改正方法精度更高,纹理效果更优,并在实际应用中合理可行。 (4)针对底质分类数据单一和采样标签稀缺,且现有分类器精度差、分类错误等问题,研究了一种基于CAE与XGBoost组合模型的多波束底质分类方法。文中以水深图和反向散射强度影像为基础提取多维特征影像,后通过改进的CAE实现二次学习和降维,最终利用XGBoost集成算法实现底质分类。实验表明,新模型底质分类结果连续性好、边界清晰、准确率高,达到90.45%,明显优于其他传统方法。

关键词： 深度学习   物联网   室温预测   PM2.5预测   数据处理  

摘要： 随着城市的快速发展和居民生活水平的显著提高,宜居性的讨论在城市发展进入到高级阶段的过程中占有重要地位。气候是决定城市宜居的先决条件,对居民生活有极大影响,同时包括室内空间微气候和室外空间宏观气候。然而,目前关于气候问题的研究正是社会关注的热点问题。微气候研究中,室温是影响人体舒适度的重要指标,准确掌握室内温度的变化规律和趋势,建立精确的室温预测模型是改善室内微气候环境的重要手段,也是实现高效智能供暖的关键。宏观气候研究中,空气质量预测是当前城市可持续发展领域研究的热点与难点,特别是PM2.5浓度预测对改善城市宏观气候环境、提升城市空间品质和利于居民健康与公共出行有较为深远的意义。因此,探究气候因子的预测方法是研究气候问题的关键。深度学习作为人工智能领域的前沿方向,是解决气候因子预测的有效方法,但其预测精度也是目前面临的难点问题。为此,本文基于深度学习方法,开展城市宜居性气候因子预测方面的研究,主要包括室温预测与PM2.5预测,研究内容主要包括以下几点:第一,搭建基于物联网技术的室温数据采集系统。分别阐述了该系统的工作原理以及数据传输-存储的路径。对下位机采集系统的硬件设备和上位机管理系统的设计分别进行介绍并进行系统展示。该系统获得的数据将为室温预测提供数据支持。第二,开展室内微气候研究。提出一种基于LSTM的室温预测方法。对室温及其影响因子进行相关性分析,阐述LSTM、RNN和BP的算法原理和网络结构。开展基于三种模型的预测实验并通过指标评价验证LSTM具有最高预测精度和最小误差,R2为0.9839。第三,开展室外宏观气候研究。提出一种基于WVPBCM的短时PM2.5预测模型。对PM2.5及其影响因子进行相关性分析,介绍运用小波去噪、变分模态分解和主成分分析方法的数据处理过程,阐述模型理论并开展预测实验。实验结果表明,WVPBCM模型精度最高,R2为0.9438,结果误差不超过10%,峰值误差为1.8247。增加预测时长后精度依然保持最高。

关键词： 伪代码   代码生成   程序修复   注意力机制   数据处理  

摘要： 计算机已经普遍应用在医疗、商务、旅游等各个领域。人们的学习、生活和工作越来越离不开计算机,对于计算机的需求越来越多样化。为满足日益增长的需求,自动代码生成技术逐步进入人们的视野,用来提高软件开发的效率和降低专业化操作的技术门槛。早期的代码生成方法虽然可靠性比较高,但是其往往需要创造形式化规范。形式化规范的创建过程十分具有挑战性。近年来,人工智能领域发展迅速,并在数据挖掘、计算机视觉等领域大放异彩。因此,将人工智能技术与代码生成技术相结合来探索新的自动代码生成方法逐步得到关注。本文围绕伪代码到代码的生成任务,一方面针对伪代码到代码生成模型展开研究,另一方面探索如何获得高质量的伪代码到代码数据集,具体工作内容如下:(1)针对如何提升伪代码到代码生成任务的成功率问题,设计实现一种基于全局与局部信息自适应的伪代码到代码生成模型。首先将每行伪代码通过多尺度金字塔特征提取器多方位地进行特征提取,获得对应的带有权重的预测代码。然后进行搜索合成阶段,将带权重的预测代码按照预设的搜索组合规则进行搜索组合从而合成一个候选程序,并通过给定的测试用例对候选程序进行验证。与此同时,设计基于全局和局部信息自适应的代码修复模型,合理地利用编译器的反馈信息以找到真正的报错行和修复报错代码,以提升伪代码到代码的成功率。(2)针对现有的开源的伪代码到代码数据集的质量问题,提出一种全自动化的数据筛选与数据修正模型。该模型通过代码到伪代码修复器和伪代码到代码生成器逐步迭代的方式对有问题的伪代码数据进行自动化的筛选和修复,从而获得优化后的数据集。具体来说,先通过伪代码到代码生成器将数据进行初始分类,分成正确伪代码数据和错误伪代码数据。然后代码到伪代码修复器利用正确的代码将错误的伪代码数据进行改写,从而获得正确的伪代码数据。综上所述,在开源的SPoC数据集的测试集TestP和TestW上,基于全局与局部信息自适应的伪代码到代码生成模型分别取得了 46.1%和63.5%的优良精度。实验结果表明该模型能够提升代码生成任务的成功率。此外,在现有的伪代码到代码生成模型上对优化后的数据集进行验证,分别取得了 63.1%和82.4%的优秀精度。实验结果反映全自动化的数据筛选与数据修正模型能够获得高质量数据。

关键词： 地基合成孔径雷达   干涉测量   形变监测   序贯平差   大气补偿  

摘要： 地表承载着人类的生活,是人们生产活动的基石。地表稳定性关系着群众的人身安全以及人们生产生活的有序进行。近二十年来,在全球气候变暖的背景下,极端天气的发生频率逐年增多,地质灾害的危害也不断加剧,这也对地表形变监测提出了更高的要求。相对于传统地表形变测量技术,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)因具有全天时、全天候、高分辨率与大范围的优点,成为了地表形变监测的有利手段之一。星载SAR在重访周期以及成像几何等方面有着固有的缺陷,无法满足突发性自然灾害监测的需求。与星载SAR相比,地基合成孔径雷达(Ground-based Synthetic Aperture Radar,GBSAR)因具有高时间分辨率(分钟级至秒级)、高空间分辨率(亚米级)、高精度(亚毫米级)等优点,在精细化实时形变监测中展现出了卓越的性能,成为了星载SAR的一种有效补充。因此,基于地基合成孔径雷达干涉测量(GB-In SAR)技术,积极开展地表形变监测技术研究,对灾害监测预警、抢险救灾应急测绘具有重要的实际意义。目前,地基SAR的数据处理方法大多借鉴了星载In SAR技术。由于地基SAR独特的高时间采样频率特性,使得某些常规的In SAR数据处理技术在地基SAR中无法得到较好应用。此外,目前的地基SAR数据处理方法不能快速应对高时间分辨率带来的大数据量实时处理的情景。鉴于此,本文开展了地基SAR形变监测数据处理技术研究与应用,主要研究内容及创新之处如下:(1)针对利用传统FFT进行距离向成像时出现的频谱泄漏的问题,提出了一种基于全相位FFT的地基SAR距离向成像算法,实现了抑制频谱泄漏的效果,提高了观测目标的辨识度,减弱噪声。该算法将传统的FFT替换为全相位FFT,结合了全相位FFT具有优良的抑制频谱泄漏性能与“初始相位不变”的重要特性,实现最高谱线的初始相位严格等于输入信号的初始相位,保证了最高谱线不受频谱扩散的影响。使用模拟实验与真实实验对该算法进行了验证,与传统FFT相比,全相位FFT的频谱图中,观测目标所对应的主频线更加明显,周围的旁频线得到了有效抑制。在该成像算法下,地基SAR在室内的形变测量精度可达到亚毫米级。(2)针对已有的大气延迟相位补偿方法难以区分地基SAR高频观测信号中的形变与大气延迟变化的问题,提出了一种地基SAR地表形变与大气模型参数联合估计模型,利用形变的时空特征以及大气延迟的空间特征,使用最小二乘实现了形变参数与大气模型参数的联合估计,提高了形变估计的精度。该方法的核心思想是对选取的PS点的地表形变相位和大气延迟相位分别进行建模,再构建干涉相位与地表形变和大气模型参数之间的函数模型与随机模型,并利用最小二乘方法进行参数估计,从而反算求解大气延迟相位。通过设计实验对该算法进行可行性分析,同时为了验证该估计模型的精度优越性,对该联合估计方法与经典的外部气象参数校正法、多项式拟合校正法进行了对比实验,使用均值、标准差以及均方根误差等指标进行精度评估。实验结果证明,本文提出的联合估计方法处理得到的结果标准差和均方根误差相对于其它两种方法都有显著的提高,验证了该联合估计方法的可靠性和精度优越性。此外,将该方法应用在湖南省长沙市实地的大桥振动监测中,成功地将桥梁振动与大气延迟分离。(3)针对地基In SAR后处理效率低,现有的地基In SAR实时处理算法实时性差的问题,提出了一种基于参数可变的序贯平差地基In SAR实时形变函数模型,科学建模了形变参数的动态变化;基于建立的实时形变函数模型及形变参数和大气联合估计方法,构建了一套地基In SAR实时动态处理方法,实现了地基In SAR数据的实时高精度动态处理。使用地基SAR对四川省丹巴县的一处滑坡进行7个小时的连续观测,共计137景SLC影像。使用本文提出的实时动态处理方法对其进行处理,得到了观测期间内滑坡的累积形变结果与平均速率图。从处理结果可以看出,该观测区域有多处滑坡正在发生,累积形变量最大可达20厘米。对实验结果进行分析,参数估计的残余形变的均方根误差90%分布在1mm之内,均值为0.61mm。解缠误差在第一阶段为4%左右;在第二阶段开始,由于观测目标数量突减,严重影响了相位时空三维解缠的精度,解缠误差突增至20%;随着观测目标个数趋于稳定,影像解缠误差稳定在1%左右。随着观测量增多,待求的未知参数也逐渐增多,单个观测耗时也逐渐增长,其中“形变参数解算”环节所耗时间逐渐成为观测总耗时的主要部分,但仍然满足实地观测场景中数据实时处理的需求。(4)针对地基SAR软件可视化程度低,人机交互性弱的需求,研发了地基SAR成像、D-In SAR与PS-In SAR处理软件;开展了地基SAR与高频GNSS桥梁稳定性监测综合实验,成功监测了桥梁的高频振动,验证了本文发展的

关键词： 点云精简   曲面重建   点云修复   软件开发  

摘要： 近年来,三维精密测量仪器,如激光扫描仪、结构光、深度相机等已经广泛应用于高端装备制造、机器人导航、医疗、建筑、逆向工程等领域,它们采集结果的主要格式是三维点云数据。为了从三维点云中提取被测对象的特征信息,实现快速设计、快速定位等功能目标,三维点云数据的预处理、配准、曲面重建等数据处理技术已经成为机器视觉领域的研究热点方向之一。如何有效地处理大规模点云数据,实现高质量的三维建模,已成为学术界关注的重点问题。本文针对大型零部件点云的数据精简、数据修复、曲面重建等技术进行了研究,具体内容包括: 提出了一种基于网格关联权重的点云自适应精简算法。本算法采用Octree对点云数据进行网格单元划分,将底层处理对象由数据点转化为网格单元,有利于提高计算效率。同时,通过邻域点协方差矩阵获取每个数据点的曲率变分,计算网格单元的曲率权值和密度权值,根据网格单元的曲率和密度的关联权重实现数据自适应精简。本算法能够保证精简后点云数据细节特征的完整保留,平坦区域数据点分布均匀且无局部孔洞出现。 提出了一种多重寻优的区域生长曲面重建算法。本算法提出自适应空外接球约束、生长方向约束、三角面片评分规则、基于自适应三角形的数据点删除规则等优化策略,通过逐级寻优、多轮修复的方式实现点云曲面重建。本算法可以对大尺寸复杂结构件的尖锐特征、双层薄壁特征进行精确的曲面重建,提高了重建效率,能够更好的保留模型细节特征。 提出了一种基于法向偏移的数据梯度修复算法。本算法以邻域点分布特征为依据提取孔洞边界,采用中心缩放的方式生成修复数据点,通过设定的法向与梯度参数对修复数据点位置进行精确平滑调整,最终完成点云数据孔洞修复。本算法对于常见孔洞具有较好的填充效果,填充点分布均匀、填充点与原始数据连接平滑,可较好的恢复原始模型的表面特征。 结合上述理论方法,本文以PCL、Open Cascade等开源库中的基本数据处理功能函数为基础,自主开发了一套完整的三维点云数据处理软件。软件实现了点云文件的读取与显示、三维模型的解析与显示、点云滤波、点云精简、点云修复、点云配准、点云曲面重建以及型面误差分析等功能。本文通过舱段、飞机模型、椎体模型等点云数据对软件进行了功能测试,测试结果表明:本软件能够完成精确、完整的点云数据处理任务。本文相关研究内容及开发的软件,对于推动国产工业软件的发展具有一定意义。

关键词： 数字化   信息化   图数据库   异常数据处理   自然语言处理  

摘要： 随着国家电网公司数字化与信息化建设的不断发展,220kV变电工程数据量呈指数级增长,异常数据随之骤增,这为工程管理带来了挑战。220kV变电工程数据来源广、层次多,数据间关联关系复杂,且离散地存储在工程各阶段文件中,因此数据调用效率低、融合困难,其数据存储形式落后。此外,220kV变电工程异常数据产生原因复杂、表现形式多样,现阶段处理方式却往往依赖人工筛查,难以保障数据质量,其处理能力不足。图数据因其节点和边所组成的非结构化数据结构具有很强的拓展性,并可深入挖掘数据内部关联关系,在数据存储及异常处理方向上对电力数据有较强的适配性。本文针对国家电网公司220kV变电工程数据存储与异常处理展开研究,设计了基于图数据的异常数据处理系统,包括数据存储架构和异常处理架构两部分内容。其中,数据存储架构对220kV变电工程公共数据模型、工程文件等数据从信息存储模式及约束条件进行图模型构建,并在此基础上提出了基于图模型的图数据库构建方法;异常处理架构对220kV变电工程数据进行数值类型与文本类型的数据分类,针对数值类型数据从数据集统计特征和密度特征两个维度综合考虑,提出了HV-DBSCAN算法,通过高效的数值异常检测提升了异常处理的精度;针对文本类型数据从自然语言处理相关的词频特征和语义特征两方面综合考虑,提出信息抽取前通过聚类进行层次划分的思想,设计了改进的HAC-TextRank算法,在特征挖掘深度、算法执行效率、提取结果质量以及文本适配性等方面进行改善,通过文本信息自动化抽取过滤了冗余数据,提升了异常处理的效率。最后,以web系统形式将数据的存储架构和异常处理架构有机集成,并添加可视化模块,构建出适用于220kV变电工程背景的异常数据处理系统。实践结果表明,该异常数据处理系统创新性地应用了图数据相关原理,降低了220kV变电工程数据管理难度、提高异常数据处理效率,有效支撑了国家电网公司的数字化与信息化建设。

关键词： 4D毫米波雷达   点云补全   Trasformer   GAN   深度学习  

摘要： 4D毫米波雷达作为先进驾驶辅助系统的主要传感器,由于低成本、可全天候全天时工作及分辨率较高的优势,在先进驾驶辅助系统中应用越来越广泛。针对4D毫米波雷达存在点云较稀疏的缺点,本文开展了4D毫米波雷达点云数据处理研究,重点完成了4D毫米波雷达点云补全算法设计,并基于构建的4D毫米波雷达点云数据集进行了算法验证。本文主要工作如下: （1）在阐述4D毫米波雷达工作原理的基础上,搭建了车载多传感器数据采集平台,并构建了单一车辆目标4D毫米波点云数据集。研究了4D毫米波雷达点云滤波算法和聚类算法,实现了离散点和虚假目标点滤除。 （2）改进了一种基于Transformer的4D毫米波雷达点云补全算法。在阐述注意力机制及Transformer基本架构原理的基础上,提出了点云补全网络Poin Tr++网络架构以及损失函数,研究了基于Poin Tr++网络的4D毫米波雷达点云补全算法。基于构建的雷达点云数据集对算法性能进行了实验验证,结果表明改进算法在EMD距离、HD距离、FPD距离和F1分数等点云评价指标上均取得了更佳效果,而且输出点云具有更加丰富的表面细节,补全效果更好。 （3）改进了一种基于GAN的4D毫米波雷达点云补全算法。基于GAN架构和GAN逆映射的基本原理,改进了Shape Inversion++的网络架构和损失函数,并提出了基于改进网络的4D毫米波雷达点云补全算法。算法实验结果表明改进算法在EMD距离、FPD距离和F1分数等点云评价指标上均取得了更佳效果,输出点云表面更加平滑,具有更好的补全效果。

关键词： 光声内窥成像   成像稳定性   数据实时处理   肿瘤微血管  

摘要： 肠胃道癌症的早诊早治对提高患者的治愈率和生存率,减少治疗负担至关重要。肿瘤滋养血管的生成和发育是肿瘤发生发展过程中的一个非常重要特征,实现肿瘤滋养血管的检测有望带动癌症早诊早治的重大发展,但是目前临床尚未有相关的成像技术可以高分辨、高灵敏地提供相关信息。 光声成像作为一种新型的成像技术,可以在没有外源性标记的情况下进行高灵敏微血管成像,实现对滋养血管无创、精确、长时间连续观察,有望在癌症早诊早治方面发挥重要价值。前期的光声肿瘤血管成像研究主要聚焦在体外,已经初步证明了该技术的临床应用潜力。为了能够将光声成像技术应用在消化道内窥领域,研究人员已经开发了各种形式的光声内窥成像设备,并已充分证明了该技术的体内成像能力。实现基于内源性对比机制的活体状态下肿瘤滋养血管显微可视化,是研究人员一直以来追求的目标之一。但目前的研究报道主要集中在声学分辨率成像,实现光学分辨率光声活体内窥成像还存在成像稳定性要求高以及数据难以实时处理等挑战。 本文以实现消化道肿瘤微血管高分辨成像为目标,研究内容主要从以下几个方面展开。 首先,本文基于光声成像的基本原理,对光声信号在消化道狭窄小环境中的传播和接收特性做了详细分析。在此基础之上,本文设计并实现了具有光学分辨率的光声内窥成像系统,其成像分辨率达到了26.7μm,可以获取肿瘤滋养血管高分辨率成像结果。所设计成像导管直径2 mm,兼容现有临床内镜2.8 mm仪器通道,使之具备一定临床应用可能性。 本文还对内窥成像下因活体高分辨成像带来成像稳定性和数据实时处理问题做了重点研究。首先光学分辨率对成像过程的稳定性提出了更高的要求,为了衡量系统成像稳定性,本文提出了一种基于图像处理的无接触式测量方法,可以在保持与成像过程一致的条件下量化成像扫描稳定性。借助这一方法,本文完成了导管设计优化和关键部件选型优化,最终成像过程中的扫描波动标准差降至0.54。光学分辨率带来的另一大问题是使得成像数据量陡增,加大了数据处理和分析的难度。在内窥成像中,由于不能直接观察到成像部位的状态,没有实时成像结果作为反馈将会大大加剧成像难度。为此,本文设计了基于FPGA和GPU的联合加速处理系统,将处理速度提高了107倍,满足实时成像的需求。另外,在数据量化分析阶段,本文还提出了一种并行化量化算法,相比现有算法速度提升了3倍,节省了数据分析的时间。 最后,本文还进行了活体大鼠直肠肿瘤微血管成像实验。得益于分辨率的提高、成像稳定性改进以及实时成像的辅助,成像系统能够获取较高质量的微血管网络图像,可以分辨出肿瘤微血管和正常组织血管在形态和分布上的差异。进一步的,本文还对成像结果做了量化分析,通过与病理切片比较发现,量化分析结果与病理切片结果具有较好的一致性。 本文的研究内容,在保证内窥成像导管的尺寸具有临床实用价值的前提下,实现了分辨率提升、成像稳定性提升、数据处理速度提升,获得了肿瘤微血管高分辨率成像结果和量化分析结果,有望为消化道癌症早期发现和诊断提供切实可行的帮助。

关键词： 重力基准   国家重力基本网   粗差   抗差估计   Helmert方差分量估计  

摘要： 地面重力测量作为大地测量学的主要任务之一,不仅为获取地球重力场信息提供基础数据,其解算成果在解释地球运动机理的基础上,加强人们对地球内外部信息的准确认知,更为太空探索、军事科技、地质灾害和国民经济建设提供精准的地学信息。国家重力基本网是我国现代测绘体系的重要组成部分,它的实现由分布在地表、具有一定密度的高精度重力控制点来体现,仅仅依靠绝对重力测量无法完成大规模实测任务,相对重力测量成为建立重力控制网的重要手段,不同的观测方式包含不同的误差。如何合理处理重力测量数据获得控制点的高精度重力值是建立重力控制网的一项关键技术。本文着重研究了重力基本网的解算方法和原理,编写了数据预处理、参数估计方法和重力网平差算法的程序。主要工作包括:(1)对我国建立的三代重力基本网的分析比对,分析总结各时期国家重力基本网的特点,包括控制网构成、测量方式、数据处理方法、成果精度等,在此基础上提出了下一代重力基本网的建设建议。(2)根据测量仪器特点误差源特性,详细讨论了地面重力测量观测数据预处理各项改正,包括地球固体潮改正、气压改正、极移改正、仪器有效高度改正、光速有限改正、地下水影响改正和重力垂直转换高度改正等,并给出了各项改正的计算公式。考虑到观测仪器具有系统误差的客观设计,讨论了顾及仪器参数影响的平差模型,并给出了参数检验方法。(3)考虑到重力观测数据中不可避免存在异常观测情况,在数据探测和稳健估计的基础上讨论了不同的粗差控制策略,并探讨了其在不同应用场景的适用性和可靠性。基于算法用时考虑,拉伊达准则、RFP法和抗差估计为最优选择;基于定位角度来说,拉伊达准则、相邻方差比检验和RFP法较为合适;基于定值角度,则优先选择相邻方差比检验和RFP法;从控制效果来说,拉伊达准则为最优,其他几种方案均较为接近。综合考虑,在大型实测重力网平差计算中,粗差处理优先使用抗差估计方法。(4)为抑制观测数据异常误差的影响,同时考虑不同仪器类型对重力观测数据处理结果的影响,使用抗差Helmert方差分量估计平衡不同仪器观测量的贡献。2000重力基本网实测数据试验结果表明,采用抗差估计较最小二乘估计,重力点平均精度由7.64μGal提高至6.77μGal,提高约11%;按绝对观测固定权、相对联测观测量进行方差分量估计重力点平均精度为6.77μGal,而采用不同仪器的重力观测数据分类其重力点平均精度为5.78μGal,提高约15%。