一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法及系统

技术领域

本发明涉及测试计量技术领域，更具体地，涉及一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法及系统。

背景技术

校准装置的性能通常包括均匀域和均匀域的精度，其中均匀域指的是在校准装置中具有相对均匀的特性或参数分布的区域，均匀域的精度是指校准装置在均匀域内性能参数的准确度和稳定性。

在校准过程中，需要确保校准装置在这个均匀域内具有稳定、准确的性能。对于不同类型的校准装置，均匀域的定义和要求可能会有所不同。例如，在光学校准装置中，均匀域指的是光源的辐射强度在整个光束横截面上的分布应尽可能均匀。而在电子校准装置中，均匀域指的是在整个工作范围内的电磁场的分布应尽可能均匀。

为了实现较好水平的均匀域和均匀域的精度，校准装置的设计和制造需要考虑多个因素，包括材料的选择、结构设计、传感器的布置和校准算法等。是确保校准过程的准确性和可靠性的重要因素，需要在设计、制造和使用过程中予以重视。

现有技术方案包括人工判断和使用实测数据对校准装置性能进行验证具有一定局限性。

首先，人工判断在校准装置性能评估中存在的主观因素会给校准装置性能的评估带来不确定性；同时在面临大量设计参数的比选时，具有较高的人力和时间成本。

具体的来说：

人工判断依赖于人的主观观察和判断能力，不同的人可能会有不同的观察和判断结果。这种主观因素必然导致评估结果的偏差和不一致性；

校准装置设计往往面临大量设计参数的比选，进行人工评估可能会涉及到大量的人力成本。需要专业人员花费大量的时间和精力进行参数到结果的比较和评估，这可能会导致较高的人力和时间成本。

其次，使用实测数据对校准装置性能进行验证的方法存在一定的滞后性。一旦校准装置的性能固定下来，并且需要进行后期的更改，将面临较高的经济和时间成本；还会因为测量设备的自身误差，对校准装置的影响，引入新的不确定度影响因子；实测方法决定了采集的数据在数量和质量上具有明显的局限性，在此基础上获得结果精度也相对较低。

目前国内外公开文献报道中，通常使用人工判断或使用实测数据对校准装置性能进行验证，然而，人工判断依赖于人的主观观察和判断能力，不同的人可能会有不同的观察和判断结果，因此，主观因素判断必然导致评估结果的偏差和不一致性。

发明内容

本发明技术方案提供一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法及系统，以解决如何基于数字驱动对校准装置在三维空间上进行性能量化评估的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法，所述方法包括：

基于校准装置的类型，建立数值仿真模型；

基于所述数值仿真模型，进行大规模的仿真计算，获取所述校准装置的关键参数；

基于所述校准装置的关键参数，定义所述校准装置的三维空间的量化指标；

对所述关键参数以及所述量化指标进行数据处理，获取所述校准装置的评估结果。

优选地，所述基于校准装置的类型，建立数值仿真模型，包括：

基于所述校准装置的类型，确定数值仿真模型的类型；

获取所述校准装置的输入参数；

基于确定的数值仿真模型的类型以及所述输入参数，建立数值仿真模型；

通过实际测试数据对所述数值仿真模型进行调整和验证，直至所述数值仿真模型达到测试标准；

输出经过调整和验证的所述数值仿真模型。

优选地，所述基于所述数值仿真模型，进行大规模的仿真计算，包括：

确定仿真计算的范围和目标；

设计进行仿真计算的仿真方案；

基于确定的仿真计算的范围和目标、仿真方案进行大规模的仿真计算。

优选地，所述基于所述校准装置的关键参数，定义所述校准装置的三维空间的量化指标，包括：

确定量化指标的前置关键参数；

基于预设的筛选原则，筛选出前置关键参数中的关键参数；

基于预设的筛选原则，将筛选出的关键参数定义为所述校准装置的三维空间的量化指标；所述关键参数包括所述校准装置的覆盖面积和校准装置的凸包体积。

优选地，所述关键参数包括：校准装置计算边界内的凸包体积和校准装置的凸包体积。

优选地，所述对所述关键参数以及所述量化指标进行数据处理，包括：

选取所述校准装置的一个或多个关键参数进行计算，获取所述校准装置的评估结果；其中，算法包括：层次分析法、模糊评价法、神经网络评价法、灰色关联度分析、主成分分析、因子分析法、熵权法、TOPSIS法或DEA法之一。

优选地，所述对所述关键参数以及所述量化指标进行数据处理，包括：

应用描述统计、假设检验、方差分析、或回归分析之一的统计分析方法对所述关键参数以及所述量化指标进行数据处理。

基于本发明的另一方面，本发明提供一种校准装置在三维空间上的性能量化评估系统，所述系统包括：

建立单元，用于基于校准装置的类型，建立数值仿真模型；

获取单元，用于基于所述数值仿真模型，进行大规模的仿真计算，获取所述校准装置的关键参数；

定义单元，用于基于所述校准装置的关键参数，定义所述校准装置的三维空间的量化指标；

处理单元，用于对所述关键参数以及所述量化指标进行数据处理，获取所述校准装置的评估结果。

优选地，所述建立单元，用于基于校准装置的类型，建立数值仿真模型，还用于：

基于所述校准装置的类型，确定数值仿真模型的类型；

获取所述校准装置的输入参数；

基于确定的数值仿真模型的类型以及所述输入参数，建立数值仿真模型；

通过实际测试数据对所述数值仿真模型进行调整和验证，直至所述数值仿真模型达到测试标准；

输出经过调整和验证的所述数值仿真模型。

优选地，所述获取单元，用于基于所述数值仿真模型，进行大规模的仿真计算，还用于：

确定仿真计算的范围和目标；

设计进行仿真计算的仿真方案；

基于确定的仿真计算的范围和目标、仿真方案进行大规模的仿真计算。

优选地，所述定义单元用于基于所述校准装置的关键参数，定义所述校准装置的三维空间的量化指标，还用于：

确定量化指标的前置关键参数；

基于预设的筛选原则，筛选出前置关键参数中的关键参数；

基于预设的筛选原则，将筛选出的关键参数定义为所述校准装置的三维空间的量化指标；所述关键参数包括所述校准装置的覆盖面积和校准装置的凸包体积；所述关键参数包括所述校准装置的覆盖面积和校准装置的凸包体积。

优选地，所述关键参数包括：校准装置计算边界内的凸包体积和校准装置的凸包体积。

优选地，所述处理单元，用于对所述关键参数以及所述量化指标进行数据处理，还用于：

选取所述校准装置的一个或多个关键参数进行计算，获取所述校准装置的评估结果；其中，算法包括：层次分析法、模糊评价法、神经网络评价法、灰色关联度分析、主成分分析、因子分析法、熵权法、TOPSIS法或DEA法之一。

优选地，所述处理单元，用于对所述关键参数以及所述量化指标进行数据处理，还用于：

应用描述统计、假设检验、方差分析、或回归分析之一的统计分析方法对所述关键参数以及所述量化指标进行数据处理。

基于本发明的另一方面，本发明提供本发明提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序用于执行一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法。

基于本发明的另一方面，本发明提供本发明一种电子设备，电子设备包括：处理器和存储器；其中，

存储器，用于存储处理器可执行指令的存储器；

处理器，用于从存储器中读取可执行指令，并执行指令以实现一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法。

本发明技术方案提供了一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法及系统，其中方法包括：基于校准装置的类型，建立数值仿真模型；基于数值仿真模型，进行大规模的仿真计算，获取校准装置的关键参数；基于校准装置的关键参数，定义校准装置的三维空间的量化指标；对关键参数以及量化指标进行数据处理，获取校准装置的评估结果。本发明技术方案使用数值仿真技术作为校准装置性能人工评估的替代方法，削弱主观因素带来不确定性，提高了校准装置评估的准确性和可靠性，节省了人力和时间成本。

附图说明

通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式：

图1为根据本发明优选实施方式的一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法流程图；

图2为根据本发明优选实施方式的常见的校准装置示意图；

图3为根据本发明优选实施方式的校准装置中心线示意图；

图4为根据本发明优选实施方式的校准装置量化评估流程图；

图5为根据本发明优选实施方式的极板的四种形状组合示意图；

图6为根据本发明优选实施方式的典型的规模化仿真结果示意图；

图7为根据本发明优选实施方式的均匀域在三维空间计算边界内的凸包体积示意图；

图8为根据本发明优选实施方式的校准装置的凸包体积示意图；

图9为根据本发明优选实施方式的不同极板形状在工频电场校准装置设计的性能评估分布示意图；

图10为根据本发明优选实施方式的一种校准装置在三维空间上的性能量化评估系统结构图。

具体实施方式

现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。

除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。

本发明使用数值仿真技术，结合数据算法，在校准装置设计阶段介入参数选取，可以节省时间和成本，并避免在后期发现问题时需要进行大规模的修改；同时辅助优化决策，可以以较低成本的快速比较不同方案的优劣，选择最佳的参数组合。这种科学的决策可以提高设计的准确性和效率。

数值仿真技术是一种基于数值计算方法的科学计算技术，用于模拟和解决现实世界中的物理、数学和工程问题。它通过将连续的物理问题转化为离散的数值问题，并利用计算机进行数值计算，得到问题的近似解。

数值仿真技术可以应用于多个领域，如物理学、工程学、计算机科学、生物学等。它可以模拟各种现象，包括流体流动、结构力学、电磁场、热传导、量子力学等。

数值仿真技术的基本步骤包括建立数学模型、离散化、求解和后处理。首先，需要根据实际问题建立数学模型，包括方程、边界条件和初始条件。然后，将连续的问题离散化为离散的数值问题，通常使用网格或粒子系统来表示物理空间。接下来，通过数值计算方法，如有限差分法、有限元法、蒙特卡洛方法等，求解离散化的数值问题。最后，对求解结果进行后处理，包括可视化、数据分析和结果解释。

数值仿真技术的优势在于可以模拟复杂的物理过程和现象，提供详细的数值结果和可视化。它可以帮助科学家和工程师在设计、优化和决策过程中提供重要的信息和指导。然而，数值仿真技术也面临一些挑战，如数值稳定性、计算精度、计算资源需求等。因此，在使用数值仿真技术时需要谨慎选择适当的数值方法和参数，以确保结果的准确性和可靠性。

凸包是计算几何学中的一个重要概念，它指的是包围一组点集的最小凸多边形。简单来说，凸包是一个凸多边形，它的边界上的任意两点之间的连线都在多边形内部或边界上。

具体来说，给定一组点集，凹包的目标是找到一个凸多边形(或凸体)，使得这个凸多边形(或凸体)包含了所有的点，并且没有任何点在凸多边形(或凸体)的外部。这个凸多边形(或凸体)被称为凸包，被凸包所包围的区域的体积被称为凸包体积。凸包体积通常可以使用三角剖分法、体积积分法、和基于重心、边界、点、边，面的方法进行求取。

凹包是凸包的相反概念。它指的是包围一组点集的最小凹多边形，也可以理解为将点集包围在内部的最小凹形状。其边界上的某些连线会穿过多边形的内部。与凸包不同，凹包的边界上至少存在一对点，它们之间的连线不在多边形的内部或边界上。

计算凹包的过程相对复杂，没有像凸包那样高效的算法。被凹包所包围的区域的面积被称为凹包面积。凹包面积通常可以使用三角剖分法、凸包法、Alphashape法或体素法求取。

使用实测数据对校装置性能进行验证的方法属于一种事后验证。一旦校准装置的性能固定下来，并且需要进行后期的更改，会面临较高的经济和时间成本。因为校准装置的更改可能涉及到重新设计、重新制造和重新验证等过程，这些过程都需要耗费大量的资源和时间。特别是如果更改涉及到重要的性能参数或者系统结构的变化，可能需要进行全面的重新验证，这将增加更多的经济和时间成本；

测量设备本身必然存在的误差，且由于处于溯源链下游的关系，往往准确度等级是低于校准装置的，使用低准确度等级的数据对上游校准装置进行评估可能会导致误判。同时在一些物理场中，测量设备自身就会引起校准场的分布变动，这都会给校准装置的评估结果带入负面影响；

实测往往依赖人工操作的方法，采集的数据在数量和质量上具有明显的局限性，难以支撑准确度要求较高的进一步数据分析，在此基础上获得结果精度也相对较低。

本发明使用数值仿真技术，结合数据算法，在校准装置设计阶段介入参数选取，可以节省时间和成本，并避免在后期发现问题时需要进行大规模的修改；同时辅助优化决策，可以以较低成本的快速比较不同方案的优劣，选择最佳的参数组合。在精度，可靠性和计算效率上相较于现有方法更具优势，能够产生一定的理论意义和社会经济效益。

本发明提出了一种基于数字驱动的校准装置在三维空间上的性能量化评估方法。方法数值使用数值仿真技术，结合数据算法，在校准装置设计阶段介入参数选取，可以节省时间和成本，并避免在后期发现问题时需要进行大规模的修改；同时辅助优化决策，可以以较低成本的快速比较不同方案的优劣，选择最佳的参数组合。在精度，可靠性和计算效率上相较于现有方法更具优势。图1为根据本发明优选实施方式的一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法流程图。

如图1所示，本发明提供一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法，方法包括：

步骤101：基于校准装置的类型，建立数值仿真模型；

优选地，基于校准装置的类型，建立数值仿真模型，包括：

基于校准装置的类型，确定数值仿真模型的类型；

获取校准装置的输入参数；

基于确定的数值仿真模型的类型以及输入参数，建立数值仿真模型；

通过实际测试数据对数值仿真模型进行调整和验证，直至数值仿真模型达到测试标准；

输出经过调整和验证的数值仿真模型。

本发明在第一步骤：建立数值仿真模型。

根据校准装置不同类型，建立数值仿真模型通常包括以下内容：

确定模型类型：根据校准装置的特性和要求，选择不同类型的数值模型，例如基于物理原理的模型、统计模型或机器学习模型等。

采集输入参数：根据校准装置的设计和工作原理，确定哪些参数对于性能评估是关键的。这些参数可以是物理尺寸、材料特性、流体参数、电气参数等。

建立数学模型：根据采集到的参数和校准装置的工作原理，建立一个数学模型来描述装置的行为。这可以是基于物理方程、统计模型或其他适当的数学表达式。

验证和调整模型：在建立模型后，对其进行验证和调整，以确保模型的准确性和可靠性。可以通过与实际测试数据进行比较来完成。如果模型与实际数据不一致，需要调整模型的参数或结构。

模型输出：确定模型的参数输出。应将关于校准装置性能相关的各种物理参数作为输出，例如电场强度、速度、温度，照度等。

常见的校准装置示意图如图2所示。

步骤102：基于数值仿真模型，进行大规模的仿真计算，获取校准装置的关键参数；

优选地，基于数值仿真模型，进行大规模的仿真计算，包括：

确定仿真计算的范围和目标；

设计进行仿真计算的仿真方案；

基于确定的仿真计算的范围和目标、仿真方案进行大规模的仿真计算。

本发明在第二步骤：规模化仿真

本发明使用建立的数值仿真模型来进行大规模的仿真计算，获得各种设计参数下的校准装置的性能指标，以充分比较不同方案的优劣。帮助了解校准装置在各种参数下的表现，并评估其可行性和效果。

规模化仿真通常包括以下内容：

确定仿真计算的范围和目标：在开始规模化仿真之前，需要明确仿真计算的范围和目标。这包括确定要模拟的物理场类型、系统参数的设计范围、目标性能的定义等。

设计仿真方案：在设计仿真方案时，需要确定物理场的输入参数和其范围。这些参数可以包括校准装置的结构尺寸、环境条件、输入信号等。还需要确定仿真的模型质量，计算精度，以及输出结果的采样分辨率。

执行仿真计算：实验方案设计完善后，可以执行仿真计算。这涉及将输入参数应用于数值仿真模型，并模拟校准装置的物理场响应。从而获得校准装置的各类输出结果，如校准装置的关键参数幅值数据、分布特性等。

步骤103：基于校准装置的关键参数，定义校准装置的三维空间的量化指标；

优选地，基于校准装置的关键参数，定义校准装置的三维空间的量化指标，包括：

确定量化指标的前置关键参数；

基于预设的筛选原则，筛选出前置关键参数中的关键参数；

基于预设的筛选原则，将筛选出的关键参数定义为校准装置的三维空间的量化指标；关键参数包述校准装置的覆盖面积和校准装置的凸包体积。

优选地，关键参数包括：校准装置计算边界内的凸包体积和校准装置的凸包体积。

本发明在第三步骤：定义三维空间的量化指标

定义三维空间的量化指标，是为了确定校准设备在三维空间上与性能指标具有强关联性，可供量化的关键参数。关键参数可以是一个或者多个。

定义三维空间的量化指标，通常需要考虑以下几个方面：

根据校准活动的应用需求和规范要求，确定量化指标的前置关键参数。这些关键参数可以基于国家行业标准、产品规范或客户需求来确定。

考虑关键参数的可获得性和可实现性。关键参数应该是在第二步骤规模化仿真中可获得的，并且能够在实际操作中进行实现。

考虑量化指标的稳定性和普适性。量化指标的计算应该是稳定可靠的，并且在整个规模化仿真范围中普遍适用。

本方法中，可将指定准确度阈值下均匀域在校准装置计算边界内的凸包体积和校准装置的凸包体积，确定为三维空间的关键参数。

其中计算边界根据实际的校准装置特性，可以是校准装置在空间上的一个或多个的超集或者子集。计算边界的体积近似等于凸包体积，可以使用三角剖分法、体积积分法、和基于重心、边界、点、边，面的方法进行求取。

本发明计算边界根据实际的校准装置特性，可以是校准装置在空间上的一个或多个的超集或者子集。计算边界的体积近似等于凸包体积，可以使用三角剖分法、体积积分法、和基于重心、边界、点、边，面的方法进行求取。

校准装置边界示意图可见图3所示。

步骤104：对关键参数以及量化指标进行数据处理，获取校准装置的评估结果。

优选地，还包括：

对校准装置的关键参数以及量化指标进行处理，对处理后的量化指标赋予指标权重；

基于处理后的量化指标以及指标权重，计算不同参数下的校准装置的性能。

优选地，对校准装置的关键参数以及量化指标进行处理，包括：

平滑处理、标准化、归一化、离散化操作。

优选地，对关键参数以及量化指标进行数据处理，包括：

选取校准装置的一个或多个关键参数进行计算，获取校准装置的评估结果；其中，算法包括：层次分析法、模糊评价法、神经网络评价法、灰色关联度分析、主成分分析、因子分析法、熵权法、TOPSIS法或DEA法之一。

优选地，对关键参数以及量化指标进行数据处理，包括：

应用描述统计、假设检验、方差分析、或回归分析之一的统计分析方法对关键参数以及量化指标进行数据处理。

本发明在第四步骤：数据处理

数据处理的对象第二步骤和第三步骤中的关键参数和量化指标。涉及对前者的统计分析、数据可视化和指标计算等，通过选取一个或者多个关键参数进一步计算获得的量化指标，可以直观描述与比较校准装置的性能水平，以便得出最终的综合评估结果。

主要目标是从大量的数据中提取出与校准装置性能相关的信息，并进行统计分析和解释。通常需要使用以下几个方法：

数据清洗：对仿真结果数据进行筛选、去除异常值或错误数据的过程。这可以通过检查数据的一致性、完整性和准确性来实现。清洗后的数据集更加可靠和准确，可以提高后续分析的准确性。

数据转换：对原始仿真数据进行转换或计算，以便更好地满足分析的需求。例如，可以对数据进行平滑处理、标准化、归一化、离散化等操作。数据转换有助于消除数据之间的差异，使得它们更具可比性，并且有助于提取出关键的特征；在选取一个或者多个关键参数的基础上，结合实际评估对象特性，使用层次分析法、模糊评价法、神经网络评价法、灰色关联度分析、主成分分析、因子分析法、熵权法、TOPSIS法或DEA法，进行计算得到综合的评估得分。

统计分析：对数据进行统计学描述和推断的过程。包括描述统计、假设检验、方差分析、回归分析等。有助于理解数据的分布特征、相关性、趋势和显著性等信息，从而对校准装置的性能进行合理评估。

结果解释：对结果进行解释和解读。这包括对评估结果的定量和定性分析，以及对结果的可靠性和置信度进行评估。最终目标是为设计者和使用者提供有关校准装置性能的准确和可靠的信息，以便作出科学客观的决策。

本发明使用数值仿真技术作为校准装置性能人工评估的替代方法，削弱主观因素带来不确定性，提高了校准装置评估的准确性和可靠性，节省了人力和时间成本。

本发明有效解决了实测数据对校准装置性能进行验证的滞后性问题，通过模拟装置性能表现。在设计阶段对不同参数和设计选择进行评估和优化，以达到更好的性能，降低设计修改风险，节省了经济和时间成本。

本发明通过规模化仿真，对大量的校准装置设计参数进行仿真分析，可获取全面的性能数据。有助于发现潜在的问题和瓶颈，并提供改进的方向。

本发明定义了三维空间的量化指标，用于衡量校准装置在均匀域和均匀域的精度上的表现，为评估校准装置的性能提供了评估结果的客观依据。

本发明在校准装置性能评估中引入了数据处理方法，通过对仿真结果的分析和解释，可以发现装置间性能差异和优化潜力，并为进一步改进提供指导。

综上所述，本发明在校准装置性能评估方面具有明显的优势，包括提高了校准装置评估的准确性和可靠性，削弱主观因素、提前仿真预测、全面分析、客观评估和指导改进等方面，从而节省人力、经济和时间成本，可有效提高校准装置的性能预期。

以下对本发明实施方式进行举例说明：

本发明在校准装置性能验证中的优势和应用。通过建立数值仿真模型，进行规模化仿真，并定义三维空间的量化指标和数据处理，本实施例提高了校准装置评估的准确性和可靠性，削弱主观因素、提前仿真预测、全面分析、客观评估和指导改进等方面，节省了人力、经济和时间成本。

为了研究极板形状在工频电场校准装置设计中对电场均匀域大小的影响，建立了如图5所示的仿真模型，其中包括四种形状组合分别为上圆-下圆、上圆-下方、上方-下方和上方-下圆极板。同时基于四种组合结合不同的设计参数进行仿真计算，获得广泛的量化评估结果，在大量数据的基础上获得获取适用性广泛的普遍规律。

第一步骤：建立数值仿真模型

本实施例使用静电场物理模型，静电场是电磁学的一个子领域，研究静(非运动)电荷引起的电场。主要公式如下：

第二步骤：规模化仿真

输出参数包括四种形状组合，选取上极板尺寸范围[1m,5m]，下极板尺寸范围[1m,5m]，间距范围[1m,5m]，均以1m为间隔，等距采样形成平行极板。上极板施加(1000*间距)V电压，下极板接地，在极板外围建立了7m*7m*7m的空气域，进行仿真计算。

共计进行了n

典型的仿真结果如图6所示：

第三步骤：定义三维空间的量化指标

使用准确度阈值分别为10％、5％、3％、1％的均匀域，定义校准装置中心线上的长度占比和校准装置的凸包体积作为关键参数，所选具体指标如表1所示。

表1校准装置性能量化评估体系

其中以上圆-下方极板，上极板半径2.0m，下极板边长4.0m，间距3.0m，上极板施加3000V电压，下极板接地的参数为例，单组算例均匀域在三维空间计算边界内的凸包体积，使用基于面的Quickhull快速凸包算法计算求得凸包体积，结果数据如图7所示：

校准装置的凸包体积数据可使用Quickhull快速凸包算法求得，如图8所示：

此时共计获得500组准确度阈值分别为10％、5％、3％、1％的均匀域，在校准装置三维空间中的长度占比和校准装置的凸包体积数据，部分量化指标数据展示于表2：

表2部分量化指标数据

第四步骤：数据处理

对步骤三中的量化指标数据进行进一步的数据处理，具体来说是通过对量化指标原始数据归一化后，使用熵权法赋予指标权重，最后计算通过加权函数计算不同设计参数下的校准装置性能水平。部分计算结果展示于表3：

表3经过数据处理后的部分量化指标数据

图9不同极板形状在工频电场校准装置设计的性能评估分布，可以看到装置性能评估结果的分布在35m

本发明提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序用于执行一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法。

本发明一种电子设备，电子设备包括：处理器和存储器；其中，

存储器，用于存储处理器可执行指令的存储器；

处理器，用于从存储器中读取可执行指令，并执行指令以实现一种校准装置在三维空间上的性能量化评估方法。

图10为根据本发明优选实施方式的一种校准装置在三维空间上的性能量化评估系统结构图。

如图10所示，本发明提供一种校准装置在三维空间上的性能量化评估系统，系统包括：

建立单元201，用于基于校准装置的类型，建立数值仿真模型；

优选地，建立单元201，用于基于校准装置的类型，建立数值仿真模型，还用于：

基于校准装置的类型，确定数值仿真模型的类型；

获取校准装置的输入参数；

基于确定的数值仿真模型的类型以及输入参数，建立数值仿真模型；

通过实际测试数据对数值仿真模型进行调整和验证，直至数值仿真模型达到测试标准；

输出经过调整和验证的数值仿真模型。

获取单元202，用于基于数值仿真模型，进行大规模的仿真计算，获取校准装置的关键参数；

优选地，获取单元202，用于基于数值仿真模型，进行大规模的仿真计算，还用于：

确定仿真计算的范围和目标；

设计进行仿真计算的仿真方案；

基于确定的仿真计算的范围和目标、仿真方案进行大规模的仿真计算。

定义单元203，用于基于校准装置的关键参数，定义校准装置的三维空间的量化指标；

优选地，定义单元203用于基于校准装置的关键参数，定义校准装置的三维空间的量化指标，还用于：

确定量化指标的前置关键参数；

基于预设的筛选原则，筛选出前置关键参数中的关键参数；

基于预设的筛选原则，将筛选出的关键参数定义为校准装置的三维空间的量化指标；关键参数包括校准装置的覆盖面积和校准装置的凸包体积。

优选地，关键参数包括：校准装置计算边界内的凸包体积和校准装置的凸包体积。

处理单元204，用于对关键参数以及量化指标进行数据处理，获取校准装置的评估结果。

优选地，处理单元204，用于对关键参数以及量化指标进行数据处理，还用于：

选取校准装置的一个或多个关键参数进行计算，获取校准装置的评估结果；其中，算法包括：层次分析法、模糊评价法、神经网络评价法、灰色关联度分析、主成分分析、因子分析法、熵权法、TOPSIS法或DEA法之一。

优选地，处理单元204，用于对关键参数以及量化指标进行数据处理，还用于：

应用描述统计、假设检验、方差分析、或回归分析之一的统计分析方法对关键参数以及量化指标进行数据处理。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本发明实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而，本领域技术人员所公知的，正如附带的专利权利要求所限定的，除了本发明以上公开的其他的实施例等同地落在本发明的范围内。

通常地，在权利要求中使用的所有术语都根据他们在技术领域的通常含义被解释，除非在其中被另外明确地定义。所有的参考“一个/所述/该[装置、组件等]”都被开放地解释为所述装置、组件等中的至少一个实例，除非另外明确地说明。这里公开的任何方法的步骤都没必要以公开的准确的顺序运行，除非明确地说明。