关键词： 智能制造   机械设计   创新应用  

摘要： 智能制造是机械制造业的发展方向,是建设制造强国的重要渠道,能够变更生产流程,优化产业结构,带动高新技术产业的发展,加快国家的现代化进程。机械设计技术是机械制造业的核心技术,是机械性能的决定因素,能够提高机械设备的精密度与安全性,提高生产效率,提高制造业的整体利润。进入新时代以后,智能制造开始应用到机械设计技术中,信息整合、资源分类、新型应用材料等机械技术开始提高,机械设计与制造行业开始走向系统化、自动化、节能化、高效化、专业化的发展道路。

关键词： 机械设计   自动化   发展方向  

摘要： 随着时代的飞速发展,我国的基础设施建设取得了非常不错的进步,而这一切都与工业机械的生产息息相关。因此,提升工业机械的设计和制造能力,以及实现它们的自动化,对于促进我国的社会经济发展至关重要。本文将深入研究我国机械设计制造及其自动化的发展趋势,并从理论上给出有效的指导及建议,以推动其走向自动化的新高度。

关键词： 机械设计基础   混合式教学   教学改革  

摘要： 借助学习通教学平台对《机械设计基础》课程进行了线上线下混合式教学改革和实践。为充分发挥线上线下教学的优点,通过优化课程教学目标、不断积累教学资源、丰富教法学法、强化实践环节和采用多元评价等方式,对课程进行了较全面的改革创新,并针对教学实践过程中存在的问题,通过反思、优化和再实践,总结出了切实可行的改进方法,学生参与课堂的积极性大幅提高,学习潜力得到了激发,同时参加学科竞赛的比例逐步增加,课程目标的达成度也稳步上升。

关键词： 机械设计   可制造性   机加工工艺  

摘要： 以一款分体式螺杆压缩机的中托架为例,分析该零件的不同设计思路对其加工制造的影响。中托架是螺杆压缩机机头与电机连接的重要组成部分,该零件的主要加工难点为两孔的同轴度要求较高。文章从机加工工艺角度出发,分析零件不同设计方案的可制造性,进而优化零件设计。结果表明,优化后的零件,可加工性大幅提高。

关键词： 新工科   机械设计制造及其自动化专业   实践教学   教学改革  

摘要： 《中国制造2025》战略的提出与实施,促使我国制造业获得进一步发展,也促使制造业对创新人才和高素质技术人才的需求大幅增加。应用型本科院校作为我国技术应用型人才培养的“摇篮”,需要不断强化机械设计制造及其自动化专业实践教学改革,重视对学生技术应用与创新能力的培养,切实培养机械设计制造技术人才。立足新工科背景,针对应用型本科院校机械设计制造及其自动化专业的教学要求展开阐述,深入分析应用型本科院校机械设计制造及其自动化专业实践教学中存在的问题,并提出改革策略,旨在为地方应用型本科院校人才培养提供参考。

关键词： 蜜獾算法   限制反向学习机制   自适应权重因子   饥饿搜索策略   机械设计  

摘要： 蜜獾算法(HBA)是一种新型智能优化算法,通过模拟蜜獾觅食行为进行寻优,具有结构简单且收敛速度快等特点。针对HBA在解决高维复杂问题时收敛精度低、收敛速度慢以及全局寻优能力不足等问题,提出一种多策略改进的蜜獾算法(MSHBA)。设计一种限制反向学习机制,随着算法迭代生成限制反向解更新种群,提高种群质量,加快算法收敛速度,引入自适应权重因子,随着迭代次数的变化调节不同寻优路径上的寻优步长,协调算法不同探索阶段,提升算法稳定性,加快收敛速度,构建一种新的饥饿搜索策略,根据种群能量以及全局最差位置改变寻优路径上的寻优步长,避免算法陷入早熟。基于9个标准测试函数对MSHBA、HBA、鲸鱼优化、哈里斯鹰、单一策略等算法在不同维度上进行仿真实验,结果表明,MSHBA具有更优的稳定性和收敛精度,将算法应用于机械设计优化问题并进行结果比较,MSHBA对比原HBA性能优化了88%,适用于求解高维复杂问题。

关键词： 机械设计基础   “五育”融合   跨专业教学  

摘要： 随着教育改革的不断发展,“五育”融合理念应运而生。文章以机械设计基础课程为例进行教学改革研究,将“五育”融入课程之中,提出了案例串联知识点、多角度解决问题等方式丰富课程内容,积极调动学生的兴趣,让学生既学到知识,又能为其未来的就业奠定基础。

关键词： 自动化生产设备   智能化   机械设计   机械制造  

摘要： 为了进一步提升机械设计制造工作的开展质量,本次研究中着重引进了自动化生产设备用于辅助生产。探讨了机械设计制造中自动化生产设备的应用价值,最后分别结合机械设计以及机械制造两方面,探讨了应用策略。

关键词： 柔性作业车间调度   深度强化学习   马尔科夫决策过程   演员评论家算法  

摘要： 由于传统的调度方法在求解大规模柔性作业车间调度问题中存在短视性、计算时间过长和算法参数难以确定等问题,因此提出了一种有效求解大规模柔性作业车间调度问题的深度强化学习方法。首先,将柔性作业车间调度问题转化为一个多智能体马尔科夫决策过程。然后,构建一个用于求解柔性作业车间调度问题的演员评论家模型,演员网络根据状态输出调度规则,智能体根据调度规则选择合适的工序,评论家网络根据状态和奖励对演员网络的动作进行评估。最后,采用不同规模的柔性作业车间调度问题实例验证该方法的性能。实验结果表明,该方法的求解质量优于启发式调度规则,求解效率优于元启发式算法。