从趋势线生成的 3D 图表下的交易量

如何解决从趋势线生成的 3D 图表下的交易量

我正在尝试从已电镀的磁盘计算材料涂层体积。该材料体积在零件上不是恒定的，称为 Electroplating "Dogbone" effect.

我对该沉积材料的厚度进行了多次测量，即 X 与 Y 平面上的数据点。我正在考虑根据这些数据点制作某种 3D trendline，然后计算该曲线下方的面积以获得磁盘的涂层体积。

这样做的最佳方法是什么？像 Gekko 这样的 Python 模块对此有用吗？

解决方法

Gekko 可用于此应用程序，并带有 bspline function 以将 3D 数据转换为函数近似曲面。以下是使用示例表面进行优化的示例代码：

from gekko import GEKKO
import numpy as np

#raw data
m = GEKKO(remote=False)

xgrid = np.linspace(-1,1,20)
ygrid = xgrid
z_data = x*y

x = m.Var(0.5,-1,1)
y = m.Var(0.5,1)
z = m.Var(2)

m.bspline(x,y,z,xgrid,ygrid,z_data)

m.Minimize(z)

m.solve()

如果数据不平滑，那么 bspline 可能会产生意想不到的结果。在这种情况下，regression 可能是拟合具有测量噪声的函数的更好方法。