一、掌握机械制造技术的基础知识、基本理论和基本方法。 二、通过课程学习及实验、生产实习及课程设计等实践环节训练,培养分析和解决机械制造工程问题基本能力

一、力的现象随处可见,小到一只蚊子翅膀的拍动,大到一辆货车的重量 二、灵巧机械手:为了防止机械手抓取鸡蛋时把鸡蛋捏碎,需要测量哪些物理量?如何测量?

从象形文字的产生到埃及人丈量尼罗河两岸的土地，从航天飞机的问世到火星探测器对 火星形貌的探测，始终与图形有着密切关系，图形的重要性可以说是别的任何表达方法所不 能替代的 。现代图学教育可以为新世纪各类专门人才的图学素质培养及创新思维训练提供 方法

三面投影图能够准确地表达出形 体的形状,且作图简便,但直观性 差,需要受过专门训练者才能看得 懂;而轴测投影图的立体感较强, 但度量性差,作图也较繁琐。 工程上广为采用的是多面正投影 图,为弥补直观性差的缺点,常常 要画出形体的轴测投影。所以轴测 投影图是一种辅助图样

数控机床是先进制造技术的基础设备,是典型的机电一体化产品。掌握数控 编程技术是充分利用好这类装备关键,也是我们提高数控铣削工程训练教学水平的重要标志

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在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

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