復(fù)雜機(jī)械范文6篇(全文)

復(fù)雜機(jī)械范文6篇(全文)復(fù)雜機(jī)械范文(精選6篇)復(fù)雜機(jī)械第1篇1.1系統(tǒng)安全性提高1.2廣泛應(yīng)用電子技術(shù)備更夠適應(yīng)更加嚴(yán)峻的工作條件。要想滿足這些1.3結(jié)構(gòu)逐漸復(fù)雜2.1機(jī)械方面因素2.2人為因素3.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則3.2設(shè)計(jì)目標(biāo)通過(guò)這種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的運(yùn)用降低企業(yè)中方進(jìn)行知識(shí)共享以及知識(shí)3.3設(shè)計(jì)過(guò)程中需要的技術(shù)來(lái)源在社會(huì)各種階段中知識(shí)的轉(zhuǎn)化過(guò)程是相互依存、相互聯(lián)系整個(gè)社會(huì)的知識(shí)庫(kù)儲(chǔ)備量才能不斷擴(kuò)大。其中可以從幾下幾個(gè)復(fù)雜運(yùn)輸機(jī)械裝備運(yùn)行安全是一個(gè)非常巨大的開(kāi)放性的系統(tǒng)，其中涉及到的運(yùn)輸機(jī)械裝備比如飛機(jī)、輪船、汽車(chē)等與人們的生活息息相關(guān)，對(duì)于整個(gè)社會(huì)的影響非常嚴(yán)重，因此在實(shí)際的工作中對(duì)于這些機(jī)械裝備的要求非常嚴(yán)格，監(jiān)控系統(tǒng)在整個(gè)運(yùn)行過(guò)程中所起的作用也逐漸增大。在這種大環(huán)境下，對(duì)于山東社會(huì)科學(xué)，2014,(6):34-35.[2]管曉宏.多類(lèi)型煤炭海運(yùn)運(yùn)輸庫(kù)存管理一體化模型[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2014,48(6):67-68.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究與復(fù)雜現(xiàn)象第2篇復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究為探討復(fù)雜系統(tǒng)的性質(zhì)提供了一個(gè)新的視角.簡(jiǎn)述了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的`基本概念，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與功能作了概略的作者：鄭金連狄增如ZHENGJin-LianDIZeng-ru作者單位：北京師范大學(xué)，北京，100875刊名：系統(tǒng)辯證學(xué)學(xué)報(bào)13(4)分類(lèi)號(hào)：N941.4關(guān)鍵詞：隨機(jī)性復(fù)雜性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)小世界網(wǎng)絡(luò)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜機(jī)械第3篇地產(chǎn)生了m和t的聯(lián)合算法，如C-C法、時(shí)間窗口法嵌入維、時(shí)結(jié)果也只是在一定的程度上滿足試驗(yàn)的結(jié)果。本文在前人大量是采用P.Grassberger和I.Procaccia提出的G-P算法和虛假1.1虛假臨域法求最佳嵌入維數(shù)m虛假臨域法主要利用嵌入維數(shù)對(duì)相空間兩點(diǎn)之間的距離的結(jié)構(gòu)能夠在相空間得到完全的恢復(fù)和伸展。如果當(dāng)前的嵌入維對(duì)于時(shí)間序列中的每個(gè)參考點(diǎn)xi,在m維嵌入空間尋找最近臨點(diǎn)xj,即：Rtol是預(yù)先設(shè)定的值，則這個(gè)點(diǎn)標(biāo)記為虛假臨點(diǎn)。從理論上當(dāng)m足夠大時(shí)虛假鄰點(diǎn)的個(gè)數(shù)應(yīng)該趨于0或者足夠小。但由在0,因而需要人工預(yù)定一個(gè)收斂條件。顯然這種方法存在很大1.2G-P算法求最佳嵌入維數(shù)m1983年，P.Grassberger和I.Procaccia[1]提出了從時(shí)間列的關(guān)聯(lián)積分C(r,m)(也稱(chēng)關(guān)聯(lián)函數(shù))和關(guān)聯(lián)維數(shù)D,然后利用嵌入維數(shù)m≥2D+1,選取合適的嵌入維數(shù)。G(1)對(duì)一組實(shí)測(cè)的時(shí)間序列x1,x2,…,xn先給定一個(gè)較小的(2)計(jì)算新時(shí)間序列構(gòu)成的相空間中一對(duì)相點(diǎn)的距離，如Yn(ti)與Yn(tj),i≠j。一般都是計(jì)算其歐氏模為rij(m),顯然(5)增加嵌入維數(shù)ml>m0,重新計(jì)算步驟(2)、(3)和(4),直到相應(yīng)的維數(shù)估計(jì)值D(m)不再隨著m的增加而在一定誤差范圍內(nèi)不變?yōu)橹?。此時(shí)得到的m就是我們需要的最佳嵌入維數(shù)。其T的函數(shù)圖像。其自相關(guān)函數(shù)為：下降到初始值的1-1/e時(shí)，所得的時(shí)間t就是重構(gòu)相空間的時(shí)間的缺陷。其改進(jìn)方法-偏復(fù)自相關(guān)法利用自相關(guān)法和平均位2.2互信息法aj在集合A中發(fā)生的概率信息。Shaw首先提出以互信息第一次達(dá)到最小時(shí)的時(shí)間延遲作為重構(gòu)相空間的時(shí)間延遲，F(xiàn)ras假設(shè)非線性時(shí)間序列{xn},時(shí)間延遲為t,嵌入維數(shù)m,重構(gòu)其中xn(t)=x(t+nt),則系統(tǒng)對(duì)變量x的平均互信息量為如果向量是一個(gè)延遲時(shí)間重構(gòu)，則In(t)第一次達(dá)到最小時(shí)的時(shí)滯就是最佳的重構(gòu)時(shí)間延遲。如果In(t)充分大，則金融時(shí)間序列分析中計(jì)算結(jié)果明顯優(yōu)于自相關(guān)法。Broomhead的同時(shí)減少t,但保持(m-1)t為常數(shù)從而來(lái)選擇最近的值m和3數(shù)據(jù)仿真根據(jù)前面所討論的確定相空間重構(gòu)參數(shù)的方法，我們采用[0,1000]。采樣15000個(gè)數(shù)據(jù)，并取后5000個(gè)數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)3.2參數(shù)驗(yàn)證4總結(jié)與展望遲[1]PackardNH,Crutct,1980(45):712-716.turbulence.Berlin:Springer,1981:366-381.[7]FraserAM,SwinstrangeattractorsfromReviewA,1986,33:1134-1140.復(fù)雜機(jī)械第4篇維修、服務(wù)設(shè)備、用具、工具的全面性、充足性、專(zhuān)用性4.派駐售后服務(wù)代表。維修、及能力；對(duì)于派出區(qū)(下轉(zhuǎn)38頁(yè))(上接33頁(yè))域內(nèi)的8.建立呼叫用戶服務(wù)中心。復(fù)雜機(jī)械第5篇力系統(tǒng)理論中的新方法也被引入機(jī)械系統(tǒng)特征分析領(lǐng)域設(shè)復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)的特征信息空間為X,其特征信息為x。為X=Zi=1Naixi。每類(lèi)子空間xi中又包含α(α為正整數(shù))(2)若xi,xj∈x,xi、xj為兩類(lèi)不同特征，則xi2拓?fù)浞醋冇成涞慕⒃O(shè)復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)的目標(biāo)信息空間為Y,其特征空間為γ,拓?fù)湫问綖?Y,Y),且特征空間可分為為根據(jù)式(6)得到空間x到空間Y的映射：由式(4)～式(7)得空間γ為γ=Ui=1Nφi(xi)=Ui=1Nγi=Ui=1N(IIβ=1nhβ由式(3)～式(8)得目標(biāo)信息空間為Y=f(Ui=1Nφi(xi))=(b1(4)若在K中tn→t,并且在準(zhǔn)范空間Ⅱf(xn→x)Ⅱ→0,(5)存在M≥μ>0,使得Vx,u∈X有μllf(x-u)映射。即拓?fù)淇臻g(X,x)和(Y,Y)具有相同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，(X,x)經(jīng)擬線性映射f到目標(biāo)空間(Y,Y),仍為可分空間，即γ=(Y1,Y2,…,YN)。所以兩空間之間的拓?fù)?應(yīng)用實(shí)例3.1機(jī)械手運(yùn)動(dòng)軌跡實(shí)際模型根據(jù)前述步驟建立機(jī)械手運(yùn)動(dòng)模型(為方便前后銜接，沿用前述字符):由式(2)將x表示為(2)為了分析機(jī)械手各個(gè)運(yùn)動(dòng)階段的位移、速度和加速度機(jī)械手各運(yùn)動(dòng)階段的特征空間。再由式(4)得Yi=[h11Rih2ivih3iai](13)其中，位移Ri、速度vi和加速度ai為機(jī)械手的目標(biāo)信息(3)建立機(jī)械手運(yùn)動(dòng)軌跡空間之間具體的拓?fù)浞醋冇成潢P(guān)首先，機(jī)械手空間x通過(guò)f同胚映射到目標(biāo)空間γ,根據(jù)機(jī)械手運(yùn)動(dòng)的軌跡、時(shí)間關(guān)系及式(7)得映射：γ={f(x)|f∈(fxi,fyi,fzi,fo)}其次，再根據(jù)式(4)～式(7)變換關(guān)系φi,將式(15)由式(6)得移為Ro=wrt;速度vo=Wr;將式(16)代入式(12)得目標(biāo)3.2動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)函數(shù)定義對(duì)于任給u∈Cl(Ω),間，稱(chēng)之為Sobolev空間。設(shè)范數(shù)|ull1,p(量綱一)為2|u|2dT+?ξ1ξ2|u′|2dT+?ξ1ξ2根據(jù)Sobolev空間定義及式(16)～式(17)得機(jī)械手目?ti+1ti|ai|2dt)1/2=Zi=0m{?ti+1ti[(xi2+yi2+zi2)2+(Ri/ti)2+ai2]dt+?ti+1機(jī)械手抓取物件后的工作任務(wù)軌跡，以起始點(diǎn)0建立如圖D點(diǎn)坐標(biāo)為(4.80,0.43,0)。根據(jù)上述方法，令x=D;按照加速度的不同將運(yùn)動(dòng)分為5個(gè)階段，即式(18)中m=5,別為a1=0.3m/s2,a2=-0.6m/s2,a3=0.2m/s2,a4=-0.1m/s2和角速度W5=0.5rad/s。由式(15)得坐標(biāo)(4.80,0,0),C(4.80,0.14,0),圓周運(yùn)動(dòng)0.5t∈(-π/2,π/2)或(π/2,3π/2)坐標(biāo)為(4.80-rcos0.5t,0.43,rsin0.5t)或(4.80-r(1-cos0.5t),(0.43,r|sin0.5t|))。由式(17)得γi。利用式(18)對(duì)γ狀態(tài)監(jiān)測(cè)，仿真結(jié)果如圖2、圖3所示。在圖2中，橫坐標(biāo)是各個(gè)運(yùn)動(dòng)階段的運(yùn)動(dòng)時(shí)間，縱坐標(biāo)的監(jiān)測(cè)結(jié)果|uⅡ?yàn)楦鶕?jù)式(18)中m=5時(shí)得到的監(jiān)測(cè)函數(shù)值。從圖2中的折線段可知，運(yùn)動(dòng)軌跡經(jīng)拓?fù)浞醋冇成浜蠓譃?個(gè)階態(tài)監(jiān)測(cè)可以反映機(jī)械手運(yùn)動(dòng)軌跡空間x信息。圖3以機(jī)械手任的實(shí)際監(jiān)測(cè)函數(shù)值和理想監(jiān)測(cè)函數(shù)值，結(jié)果如圖3所示。圖3a為不采用本文方法直接對(duì)0A階段的a~1(線2)跟蹤且與al3b為特征信息空間x經(jīng)拓?fù)浞醋兊溅?的R1、v1、al特征，利與沖擊，1999,18(4):84-88.方法[J].中國(guó)機(jī)械工程，2006,17(16):1675-1579.用研究[J].中國(guó)機(jī)械工程，2006,17(4):334-338.量特征研究[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2004,40(1):131-135.取方法[J].中國(guó)機(jī)械工程，2003,14(23):2012-2014.方法研究[J].華中理工大學(xué)學(xué)報(bào)，1999,27(3):6-8.拓?fù)淇臻g可乘的一個(gè)充分條件[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2001,38(3):302-308.[J].中國(guó)機(jī)械工程，2006,17(8):785-787.復(fù)雜機(jī)械第6篇保證和提高再制造產(chǎn)品質(zhì)量。在廢舊零部件回收方面，F(xiàn)erguson等[7]考慮到回收廢舊毛坯質(zhì)量的不同，造過(guò)程中質(zhì)量分級(jí)的價(jià)值。在再制造零部件質(zhì)量評(píng)價(jià)方面，(1)再制造復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品裝配零部件主要由三種零部件組(2)使用新件和再利用件或?qū)⒘悴考迯?fù)到不同等級(jí)的成(3)為了有效利用再制造資源，減少生產(chǎn)成本，再制造裝(4)不同公差帶等級(jí)零部件裝配在一起導(dǎo)致裝配方案呈現(xiàn)1.2在線優(yōu)化方法2面向再制造復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品裝配過(guò)程的質(zhì)量控制點(diǎn)公差帶Tij將原始公差帶劃分成Y段連續(xù)區(qū)域。公差帶等級(jí)γ主2.2優(yōu)化模型數(shù)量為p,減環(huán)的數(shù)量為q,封閉環(huán)基本尺寸為Aij。為確保裝件的裝配成本(包括設(shè)備、人力、能源、管理等成本)不同， (1)編碼。本文采用浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行編碼，根據(jù)模型的假設(shè)條排列順序，并進(jìn)行編碼，依次為1,2,…,n。(2)對(duì)裝配工序中的質(zhì)量控制點(diǎn)按一定的順序排列，并進(jìn)行編碼，依次為行編碼，依次為1,2,…,Y。(4)抗體的一個(gè)基因值對(duì)應(yīng)一個(gè)(2)個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)。由于本文為最小值的優(yōu)化問(wèn)題，且(3)編碼與種群初始化。為了保證在遺傳算子操作過(guò)程中行編碼，并用二進(jìn)制表示。為避免陷入局部最優(yōu)而出現(xiàn)“早熟”(5)遺傳優(yōu)化步驟。根據(jù)以上設(shè)置，基于遺傳算法求解面3在線優(yōu)化推理策略3.1推理原理3.2基于歷史數(shù)據(jù)的正向推理(1)啟動(dòng)在線優(yōu)化系統(tǒng)，根據(jù)生產(chǎn)任務(wù)選擇工藝，預(yù)先設(shè)(2)系統(tǒng)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)零部件進(jìn)行整合編碼，按照第2如圖4所示。(1)啟動(dòng)在線優(yōu)化系統(tǒng)，根據(jù)生產(chǎn)任務(wù)選擇工藝，預(yù)先設(shè)置精度等級(jí)、成本及質(zhì)量損失系數(shù)等參數(shù)。(同3.2節(jié)中(1))(2)利用在線實(shí)時(shí)信息采集技術(shù)獲得再制造裝配零部件廣(3)當(dāng)所有再制造裝配零部件指定信息錄入系統(tǒng)后，系統(tǒng)模型中的目標(biāo)和約束推導(dǎo)裝配優(yōu)化方案，標(biāo)記該方案號(hào)為1,(4)判斷方案1完成的裝配產(chǎn)品數(shù)量是否滿足訂單需求。若滿足則輸出方案1;若不滿足則將各等級(jí)零部件數(shù)量減去方(5)系統(tǒng)對(duì)更新后的零部件數(shù)量進(jìn)行判斷，判斷是否出現(xiàn)(6)系統(tǒng)對(duì)剩余零部件再次進(jìn)行智能計(jì)算，推導(dǎo)出裝配優(yōu)化方案，標(biāo)記該方案號(hào)為2,記錄該方案并統(tǒng)計(jì)方案1和方案2(7)判斷方案1和方案2完成的裝配產(chǎn)品數(shù)量總和是否滿足訂單需求。若滿足則輸出方案1和方案2;若不滿足則動(dòng)態(tài)況，重復(fù)步驟(5)。(8)若完成方案1和方案2后各類(lèi)零部件均有剩余，則重復(fù)步驟(6),推導(dǎo)出方案3。依次迭代，直到滿足訂單需求。4系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)具有較好的再制造性[14],本文以某重載發(fā)動(dòng)機(jī)再制點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)公差帶范圍是[87.5,89]mm,