摘要：随着社会的发展,先进的制造技术在机械制造中发挥重要的作用,科技进步使人们对机械设备要求不断提高,实现零件精细化是制造技术进步的体现。现代机械制造工艺与精密加工技术高度相关,必须对机械设计制造工艺改良提高现代化机械设备设计制造工艺技术,提升机械设计制造工艺现代化水平。基于此,文章概述了现代机械制造工艺与精密加工技术特点,介绍了常见的机械制造工艺与精密加工关键技术,并探讨了现代机械制造工艺与精密加工工艺技术的发展。

摘要：药物化学是目前中职院校药剂专业学生的必修课,这门专业课知识点多,学习方法难。教师在中职药物化学课程的教学设计中,不仅应包含帮助学生真正学习和运用药学理论知识外,还应帮助学生逐步学习药学技能,培养学生的能力以及各项职业能力,使学生在工作之后,能够较快的适应岗位发展需求。基于此,本文就中职药剂专业药物化学的教学难点以及相关的教学对策进行分析探究,以期促进学生的综合发展。

摘要：电气自动化控制是指利用电气技术和自动化技术对工业生产的各个环节进行控制和管理的技术领域。随着人工智能技术的不断发展,其在电气自动化控制中的应用也越来越广泛。本文介绍了电气自动化控制的基本概念和原理,以及其在不同领域的重要性和应用。然后,对人工智能技术的基本概念和分类进行了阐述,并探讨了人工智能技术对电气自动化控制的影响。接着,详细分析了人工智能技术在电气自动化控制中的具体应用,包括基于人工智能的控制系统设计、电气设备故障诊断和电力系统优化控制。进一步通过具体案例分析,验证了人工智能技术在电气自动化控制中的优势和实际应用价值。在展望未来发展趋势方面,指出了面向全电网的智能优化控制、面向设备生命周期的故障预测与健康管理以及人工智能与电气自动化控制的融合发展的重要性。同时,也指出了人工智能技术在电气自动化中面临的挑战,并提出了深度融合和前景展望。总结了研究结论,并提出了未来研究的局限和方向。还为电力工业实现智能化提出了建议,以推动其发展。

摘要：在当前社会发展和职业教育改革的背景下,工学一体模式作为一种新的教学模式在中职教育中逐渐受到关注。要想使工学一体化在焊接专业教学中成功实施,就必须清晰定位教学目标,然后展开有效的教学设计,还要准确抓住实践教学特点,将教学设计为典型的工作任务,这是一种行之有效的具体实施方法。本文旨在探讨工学一体模式在中职焊接专业教学中的应用,并针对实施该模式所面临的关键问题提出解决策略,以期可以促进中职焊接专业教学的质量和效果,更好地满足行业需求,培养出符合社会发展需求的高素质人才。

摘要：为满足大型企业自动化生产与仓储管理作业需求,通过优化调度算法,从硬件和软件两个方面,设计过程自动化分拣及仓储管理系统。首先,硬件方面改装核心处理器与分拣控制器,调整系统通信网络的连接结构;其次,在硬件设备的支持下,结合货物价值与剩余时间,计算分拣任务的优先级;再次,利用优化调度算法生成货物分拣调度路径;最后,通过入库、出库等步骤,实现系统的自动化仓储管理功能。实验结果表明:优化设计系统的平均分拣仓储作业效率、管理任务运行成功率分别为88.94%和99.78%,分拣调度碰撞次数低于5次,且在多任务并行情况下管理功能无明显下降。

摘要：控制阀在过程控制中发挥重要作用,它与控制介质直接接触容易出现故障,石油化工等企业会定期对控制阀进行维护和保养,仪表维修人员需要具备控制阀的维护的能力。教学实施中为实现学习过程对接工作过程,结合控制阀使用、维修和保养主要内容,依据国家标准中对控制阀装配和测试的要求,开发一种气动薄膜控制阀装调实训装置。该实训装置可以完成控制阀检修期间以及教学过程中,控制阀的装配、定位器安装、行程测试、泄漏量测试等指标的测试。

摘要：为了提高机械臂跟踪目标轨迹效率,设计了一种基于路径特征点算法的机械臂跟踪目标轨迹优化方法。选择相平面法设置速度曲线,利用相平面法调节的方式使算法达到更高处理效率,通过轨迹平滑处理的方式来达到稳定控制机械臂运动状态的效果。研究结果表明:形成了平滑过渡的速度和加速度曲线,获得的速度曲线能够达到连续光滑的性能要求。规划得到的最大速度曲线与加速度/力矩条件相符,可以有效实现机械臂驱动功能。随着路径点数量增加后,会导致算法时间的明显延长,设置太多路径点数量的条件下以路径特征点算法处理时可以实现算法效率的显著提升。采用本文算法可以获得比其它路径规划算法更短的耗时,且更适合于复杂路径。

摘要：考虑到采用深度学习方法进行机械设备故障诊断时无法准确识别所有故障类型的缺陷,综合运用Nesterov动量法(Nesterov LSDA,NM)和独立自适应学习率算法(Self-individual adaptive learning rate,SALR),设计了一种SALR-NM优化算法,从而实现高维度与复杂数据在深度学习过程中获得更快速率并提升学习结果准确性。研究结果表明:以RVM进行处理时,各载荷工况呈现较低精度,随着载荷增大后,信号精度也逐渐降低。各载荷工况下形成的振动信号都可以通过SALR-NM准确识别故障特征,测试10次得到的准确率都是100%。各载荷状态下形成的振动信号,以SALR-NM与PCA处理时达到了100%的最高精度,Adam则达到了最小精度,只有68.82%。本研究通过Nesterov动量法构建得到具备自适应功能的深度信念网络SALR-NM,能够直接获取频域信号的深层数据特征,从而高效诊断滚动轴承故障。

摘要：为了提高滚动轴承的高效率运行,设计了一种基于拉斯特征映射-深度置信网络(laplacian eigenmap-deep belief network,LE-DBN)故障诊断模型的滚动轴承振动信号特征提取方法。利用LE算法从高维振动数据中提取获得流形参数,分别测试包含少量有标签与大量无标签样本的DBN网络训练结果,再对各类故障实施分类。研究结果表明:采用训练集识别时准确率在99.8%附近,表明该模型可以对训练数据发挥理想拟合性能。LE算法比PCA、KPCA算法都达到了更优特征提取效果,选择合理参数可以使准确率达到99.8%。采用多传感器实施特征融合时相对单个传感器的诊断性能更优。有标签样本个数在60~120之间时,采用DBN网络可以获得比CNN网络更理想的分类结果。该研究可以达到可靠性标准,更能适用于其它的机械传动设备。

摘要：随着国内外注塑行业的快速发展,传统的人工上下料已经无法满足工业化的需求,注塑机械手解决了该问题。根据卧式注塑机上下料工作的特点,设计了一台注塑专用机械手,主要由底座、横梁机构、悬臂机构、主副臂机构、手部机构等部件组成,可以实现3个方向的运动。将绘制的注塑机械手三维模型简化后导入ADAMS中,对其进行运动学仿真分析,得到了机械手完成的各运动的位移、速度等曲线,3个方向的位移和速度均是同步变化的,速度曲线均平滑无尖角,因此,机械手在作各项运动时,比较平稳,没有出现明显的振动,满足注塑机械手的工作要求,验证了设计的合理性,并为注塑机械手的运动控制提供了理论支持。