关键词： 工业机器人   夹具   开盖   3D打印   机械设计  

摘要： 本文详细介绍一种基于工业机器人平台的多功能液体瓶罐开盖系统的设计与优化过程。该夹具采用模块化设计,具备抓取、开盖、定量分装等功能,能够稳定地抓取并开启不同尺寸和材质的瓶罐。夹具实体由3D打印技术和金属材料加工技术制造,结合可换夹具机制,实现了夹具的轻量化、高稳定性和广泛的适用性。

关键词： 柔性作业车间调度   自动导引车   可变加工速度   多目标   协同进化  

摘要： 针对具有自动导引车和可变加工速度约束的多目标柔性车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem with Automated Guided Vehicles, FJSP-AGVs),首先基于位置的建模方法,设计了以最大完工时间和总能耗为优化目标的混合整数线性规划模型(MILP);然后根据问题特性,将FJSP-AGVs问题分解为工序排序,机器分配,加工速度设置和自动导引车分配4个子问题,并采用多目标协同进化算法(Multi-Objective Cooperative Coevolutionary Algorithm, MOCEA)进行求解。在MOCEA算法中,通过两种基于关键路径的协同进化策略促进不同种群之间的信息交互,并采用降低非关键路径上工序的加工速度策略进一步优化总能耗指标。最后,通过实验验证了所提MOCEA的有效性。

关键词： 工匠精神   机械设计   课程思政   教学模式   实践  

摘要： 通过对工匠精神内涵的解析及与机械设计课程思政的契合性分析,提出了一种新的教学模式,通过案例教学和项目驱动式学习,培养学生的职业责任感和创新能力。

关键词： 新工科   机械设计基础   多维度案例教学   以学生发展为中心  

摘要： 新工科时代背景下,制造强国建设对人才培养提出了更高的要求,针对机械设计基础课程的特点,以学生发展为中心,采用线上与线下多维度案例教学模式培养学生应用创新能力、整体设计思维能力及科学素养。实践表明,多维度案例教学模式能够较好地培养学生的综合素质,满足制造企业对机械类高素质应用型创新人才的需求。

关键词： 智能农业   机电设备   机械设计   智能控制  

摘要： 随着人口增长和资源短缺的压力不断上升,智能农业机电设备显得尤为重要,其集成了先进的传感技术、智能控制技术和数据处理能力,提升了农业生产的效率和资源的使用率。文章分析了智能农业机电设备的核心技术如智能传感器、自动化控制系统以及数据分析和云计算的应用,揭示了这些技术如何协同工作以优化农业操作流程。同时,探讨了跨学科研发团队在推动技术创新和应用中的作用。研究结果表明,智能农业机电设备通过技术融合提高了操作精确度,为农业可持续发展提供了有力支持。

关键词： 数控技术   机械制造   数字化   智能化  

摘要： 概述数控技术基本原理及其在机械制造中的作用,并结合具体应用案例,详细分析数控技术的应用情况。研究表明,数控技术与CAD/CAM、机器人、传感器等的深度融合,实现从产品设计、生产加工到质量检测的全流程数字化控制,显著提高加工效率和产品质量,推动制造业向高端化、智能化方向发展。

关键词： 机械设计基础   思政元素   项目教学法   混合教学  

摘要： 为了解决“机械设计基础”课程教学中存在的缺乏合理思政元素和对学生探究问题能力培养等问题,提出了面向卓越工程师培养的“机械设计基础”课程创新教改实践。“机械设计基础”教改实践将引入思政元素、导入工程实例或项目、基于大湾区在线开放课程联盟平台进行线上线下混合翻转课堂教学有机结合。该创新教改与实践取得了良好的教学效果,加深了学生在实践活动中对理论知识的认识,极大地提高了学生的辩证逻辑思维能力、科学创新能力和工程实践能力。

关键词： 线上线下   双线混融   教学模式  

摘要： 在当前信息化技术飞速发展的时代,线上教育与线下教育共生共存已经成为新的教学常态。本文主要依据《机械设计基础》课程的授课经验,对课程的线上资源、线下教学活动进行有效整合,建立了课程的在线资源库,从线上线下有机融合的视角探索了行之有效、容易落地实施的双线混合式教学策略,并精心进行教学设计,进一步丰富了双线混融的教学模式。在实际的验证中,该模式下培养的学生在知识目标、能力目标和素养目标上得到了全面的发展与提高,有一定的借鉴和推广意义。

关键词： 柔性作业   目标优化   批量调度   Q-learning   邻域搜索  

摘要： 针对机械加工车间多品种、小批量的生产模式，以最小化总能耗、最大完工时间、机器负载和总拖期为优化目标建立高维多目标柔性作业车间调度模型，并利用改进NSGA-Ⅲ进行求解。采用机器、工序和批量的三重编码方式进行编码，通过Logistic映射生成初始混沌序列初始化种群，根据目标解的质量指标构建强化学习状态空间，通过Q-learning训练调整邻域搜索策略。最后通过对比基准算例及实例验证了模型的有效性和优越性。