一、偶件技术状态的检查与判断 1、柱塞副技术状态的检查与判断 (1)观察法：观察磨损最严重部位的痕迹，用指甲横向划动时有明显感觉者，应换新件。 (2)经验法：将柱塞副用柴油清洗干净，并使套内充满柴油，用手指把柱塞套上的进油孔、回油孔和中心孔都堵严，再将柱塞抽出1/3的长度后放松，若能立即返回去，说明能继续使用；否则，应换新件。 (3)压力表检查法：在泵头上接上压力表，把油门放在最大供油位置，打开减压并摇车，使柱塞副以每分钟30次的速度泵油，则表上压力必须大于19.6千帕；否则，应换新件。 2、出油阀副技术状态的检查与判断 (1)观察法：观察密封环带，若凹陷且宽度超过0.5毫米，或减压环带出现明显的磨损沟痕，已看不到原来的光亮面时，应更换新件。 (2)压油试验法：卸去被检查缸的高压油管，打开喷油泵检视窗口，把该缸柱塞摇至下止点，用手油泵泵油，先排除油路中的空气，之后观察高压油管接头处有无渗漏现象发生。若有渗漏现象，则应更换新件(此法不能检查减压环带)。 (3)压力表检查法：这一检查应与检查柱塞压力同时进行。当在停止供油后压力表指针稳定值等于19.6千帕下降至17.65千帕所需时间若不小于15秒，说明密封良好；再升压至24.52千帕后立即断油。注意表针回摆位置，若为0.98-6.87千帕，说明减压作用正常。只有密封性良好时，方能看到回摆的确切数值。经上述检查仍有故障时，应取下出油阀，清洗后观察磨损情况。若无明显沟痕，高压铜垫又无磨损，一般经过清洗，对研密封面，适当旋紧紧座即可恢复正常；否则，应换新件。 3、喷油嘴技术状态的检查与判断这一检查应在柱塞副和出油阀副工作都正常的前提下进行。 (1)车上试验法：在发动机其他部位都正常时，可将喷油嘴先粗调后装上车。当发动机起动后，再通过“听声音，看排气”的办法在车上调试。 (2)标准油嘴比较法：这种方法就是采用预先按规定调好的正常喷油嘴与被检查的喷油嘴作对比。先用三通管把它们并联在喷油泵上，然后排出油路中的空气，把油门放在最大位置。打开减压摇车，并观察两个喷油嘴喷射情况是否一致，若二者同时喷油，或同时停止喷油，雾化状态也一致，说明被检查的喷油嘴合格。 (3)压力表检查法：用三通管把压力表和被检查的喷油嘴并联在喷油泵上，把油门放在最大位置。打开减压摇车泵油，使压力表达到9.8千帕(结合调整调压弹簧)。然后以每分钟约10次的速度使喷油嘴喷油，此时不得有滴油现象。上述工作完成后，再调针阀至规定压力，然后以每分钟约80次左右的速度进行雾化试验。雾滴应细微且分布均匀，油束方向、锥角应符合要求，油束的切断应干脆并有特殊的清脆声。经上述检查后仍有故障时，应拆下针阀、顶杆、弹簧进行清洗检查。若确因磨损严重不能恢复正常时，应换新件。二、延长偶件使用寿命的措施偶件损坏的根本原因除产品质量问题外，主要是对机器使用不当，维修保养不及时、不正确造成的。下面谈几点延长偶件使用寿命采取的措施，以供参考。 1、严格执行燃油沉淀过滤制度，加注的柴油最少应经48小时沉淀后才能取用。使用的柴油应符合季节规定的标准型号。加油工具要清洁专用。加油和存油的地方也应清洁，以免脏物混入燃油而加速偶件的磨损，降低偶件使用寿命。 2、制定严格的技术维护保养规范，燃油滤清器工作100小时，油箱工作500小时各清洗一次，若发现滤芯破损失效应及时更换，不得将其拆除而采用直流式供油。偶件在正常工作条件下工作500小时应拆卸检查一次。在拆卸检查时要保证场所、手、工具和清洗油清洁，以免偶件受污染。在拆卸操作时不得乱敲乱打，在清洗时不要乱堆乱放，不应和其它非偶件在一起盆洗，以免碰伤、擦伤。在装配时不得随意改变装配位置而达到某些不符合机器工作要求的目的。在装出油阀紧座和油嘴紧帽时，应按规定力矩拧紧，以保证装配后的喷油器和喷油泵技术状态的良好。 3、除上述要求外，还应提高对偶件的认识，弄懂偶件的结构特性和工作原理，加强和提高对偶件的维护保养、操作使用，做到无故障时不随意调整，维护使用时不随意拆卸，维修检查时不乱敲乱打，清洗保养时不乱擦乱碰，装配调整时不乱改乱拧，一切按规范技术要求进行，以达到延长其使用寿命的目的。汽车零件的检验方法;一、经验法经验法是通过观察、敲击和感觉来检验和判断零件技术状况的方法。这种方法虽然简单易行，但它要求技术人员有对各种尺寸、间隙、紧度、转矩和声向的感觉经验，它的准确性和可靠性是有限的。 1.目测法对于零件表面有毛糙、沟槽、刮伤、剥落（脱皮），明显裂纹和折断、缺口、破洞以及零件严重变形、磨损和橡胶零件材料的变质等，都可以通过眼看、手摸或借助放大镜观察检查确定出来。对于齿轮中心键槽或轴孔的磨损，可以与相配合的零件配合检验，以判定其磨损程度。 2.敲击法汽车上部分壳体、盘形零件有无裂纹，用铆钉连接的零件有无松动，轴承合金与底板结合是否紧密，都可用敲击听音的方法进行检验。用小锺轻击零件，发出清脆的金属响声，说明技术状况是好的；如发出的声音沙哑，则可判定零件有裂纹、松动或结合不紧密。 3.比较法用新的标准零件与被检验零件相比，从中鉴别被检验零件的技术状况。用此法可检验弹簧的自由长度和负荷下的长度、滚动轴承的质量等。如将新旧弹簧一同夹在虎钳上，用此法可判定其弹力大小。用比较法检验弹簧弹力二、测量法零件因磨损或变形引起尺寸和几何形状的变化，或因长期使用引起技术性能（如弹性）的下降等。这些改变，通常是采用各种量具和仪器测量来确定的。如轴承孔和轴孔的磨损，一般用相配合的零件进行配合检验，较松旷时，可插入厚薄规检查，判定其磨损程度，确定是否可继续使用；要求较高的气缸损坏时，应用量缸表或内径测微器进行测量，确定其失圆和锥形程度。轴类零件一般用千分尺来检查。对于磨损较均匀的轴，只检查其外径大小，但对某些磨损不均匀的轴，还需检查其椭圆度及锥度的大小。测量曲轴连杆轴颈时，先在轴颈油孔两侧测量，然后转90°再测量。轴颈同一横断面上差数最大值为椭圆度，轴颈同一纵断面上差数最大值为锥度。滚珠轴承（球轴承）的磨损情况，可以通过测量它的径向和轴向间隙加以判定。将轴承放在平板上，使百分表的触针抵住轴承外圈，然后一手压紧轴承内圈，另一手往复推动轴承外圈，表针所变动的数字，即为轴承的径向间隙。将轴承外圈放在两垫块上，并使内圈悬空，再在内圈上放一块小平板，将百分表触针抵在乎板中央，然后上下推动内圈，百分表上指示的最大与最小的数值差，就是轴承的轴向间隙。用量具和仪器检验零件，一般能获得较准确的数据，但要使用得当，同时在测量前必须认真检查量具本身的精确度，测量部位的选择以及读数等都要正确。三、探测法 1.浸油锤击检验这是一种探测隐蔽缺陷的简便方法。检验时，先将零件浸入煤油或柴油中片刻，取出后将表面擦干、撒上一层白粉，然后用小铁锤轻轻敲击零件的非工作面。零件有裂纹时，由于震动，浸入裂纹的煤油（柴油）渗出，使裂纹处的白粉呈黄色线痕。根据线痕即可判断裂纹位置。 2.磁力探伤检验磁力探伤的原理是：用磁力探伤仪将零件磁化，即使磁力线通过被检测的零件，如果表面有裂纹，在裂纹部位磁力线会偏移或中断而形成磁极，建立自己的磁场。若在零件表面撒上颗粒很细的铁粉，铁粉即被磁化并附在裂纹处，从而显现出裂纹的位置和大小。进行磁力探伤时，必须使磁力线垂直通过裂纹，否则裂纹便不会被发现。磁力探伤采用的铁粉，一般为2～5微米的氧化铁粉末，铁粉可以干用，但通常采用氧化铁粉液，即在1升变压器油或低粘度机油掺煤油中，加入20～30克氧化铁粉。零件经磁力探伤后会留下一部分剩磁，必须彻底退掉。否则在使用中会吸附铁屑，加速零件磨损。采用直流电磁化的零件，只要将电流方向改变并逐渐减少到零，即可退磁。磁力探伤只能检验钢铁件裂纹等缺陷的部位和大小，检验不出深度。此外，由于有色金属件、硬质合金件等不受磁化，故不能应用磁力探伤。
建议可从以下几个方面提高零件尺十检测的精度：最大限度发挥测量机本身的精度， 正确的测量策略和评价方法实际测量时，由于工件表面存在着形状、位置等几何误差，以及波纹度、粗糙度、缺陷等结构误差，仅仅测量最少测点数是不够的，理论上说，测量几何特征时测点越多越好，但受限于实际测量条件、测量时间及经济性等因素，很难对所有的被测几何特征做全面的测量，实际上也没有必要。因此在实际测量中会根据尺寸要求和被测特征的精度，选择合适的测点分布方法和测量点数。检测完成数据采集后，再对所得数据进行处理，如：误差评价、测量报告输出及测量数据的统计分析，从而判定产品是否合格，在进行尺寸评价时必须选择正确的评价标准和评价方法，才能保证测量结果的正确性。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范
最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。
目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。
关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。
许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。
为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。
另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。
最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。
我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。
为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值:
Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。
Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。
我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层
在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。
我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为
其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为
最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失
受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。
对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子
约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c
尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。
第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。
需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据
我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 0.3来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为0.5。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。
Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。
我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为0.5 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有0.2个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。
在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为0.5的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。
首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)
正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化45.3%的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是0.29，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。
在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。
我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。
在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
机械工程技术作为工业领域中不可缺少的生产手段,其有着举足轻重的作用,而且其还是提升国家经济水平的重要工具。下文是我为大家蒐集整理的的内容，欢迎大家阅读参考!
篇1
浅谈机械装置自动化技术
摘要：机械装置在工业生产中占有很重要的地位，特别是难度高、危险、工作量大的工程都是需要机械装置的使用。文章首先对机械装置自动化技术进行了简单的概述，之后着重分析了其实践应用。
关键字：机械装置;自动化技术;实践运用
在工业经济的大背景下，自动化技术一直处于不断发展之中，自动化至今为止并没有一个准确的定义，因为其在相关技术的支援下不断革新，当前的自动化技术主要将计算机技术和人工智慧技术作为基础，通过计算机程式来模拟人的思维，用机械装置代替人类进行各项活动，当前机械装置自动化技术已经被广泛应用于各个领域中。
1机械装置自动化技术概述
总结来说机械装置自动化技术具备以下优点：首先，能够节省大量人力，机械装置自动化被应用以后，很多产业真正实现了批量生产，一个机床甚至一个车间只需要一个操控人员，生产效率大大提升;其次，机械装置在计算机系统的操控下能够精确完成各项动作指令，只要指挥没有失误，机械动作就不会出现失误，可以说装置技术水平比经验最丰富的生产师傅还要高，因此产品质量明显提升;最后，该项技术的应用能够排除一些不确定因素的干扰，大大提升生产速度，人们可以根据标准生产速度预计月、季度以及年生产量，而且随着技术的进一步发展，生产速度仍有上升空间[1]。
2机械装置自动化技术的实践运用
2.1各类刀具的自动化应用
工业生产过程中离不开各类刀具，尤其是与金属加工相关的行业，切削过程中都要将刀具作为主要工具，机械装置自动化技术还不发达的年代，使用这些刀具时对人的依赖程度比较高，换刀以及走刀过程需要浪费很多时间，切削时还容易出现失误，随着机械装置自动化技术的发展，刀具的使用向着自动化的方向发展，普通机床以及自动机床在使用刀具时对人的依赖程度大大降低，工人们不再需要亲自动手完成选刀、换刀以及走刀等一些列过程，这些刀具会根据计算机程式自动完成这些动作，不仅节省时间，且不容易出现失误，技术人员只需要在操控室里观察整个过程，如果出现偏差直接在电脑中调整引数即可，既便捷又安全。
2.2运用于机械加工中
机械装置自动化技术在机械加工中的应用非常普遍，比较典型的就是自动化加工装置，自动化加工装置主要有两种型别，一种是全自动化，其能够完全实现回圈自动化加工，同时装卸工件的过程也完全实现自动化，另一种是半自动化，只能做到前半部分，装卸工件过程需要依靠人工，加工过程自动化可以代替人们绝大多数的体力劳动，甚至可以代替一部分脑力劳动。例如当前大多数机械加工过程所使用的都是数控机床，对加工过程进行自动化控制，能够按照人们的要求批量加工出各类零件，实现流水作业。
2.3运用于计算机辅助设计与工艺中
计算机辅助制造包含很多内容，需要计算机辅助设计提供帮助，从广义的角度来说，设计内容包括所有与物流相关事项，从狭义的角度来说，是指生产装备间的活动，我们可以将其理解为数控程式设计，无论是广义的角度理解还是从狭义的角度理解，设计中都要将机械装置自动化技术作为根本依据。而在一些辅助工艺的设计中，人们可以根据实际需要对工艺流程进行优化，提升程式设计效率的同时，还能提升技术的精准度。而无论是设计过程还是在生产过程，都涉及到大量与生产过程有关的资料，将这些资料集中在一起进行统一管理，包括生产物料资讯、生产工艺流程、年度生产计划、成本控制计划以及产品订单资讯等，这些资讯共同构成了生产过程的资讯流，资讯流的自动化管理实际上就是对整个产品生产周期的管理。
2.4运用于物流供输中
机械制造中有一个非常重要的环节就是物流供输，只有物流供输过程顺利进行，生产过程所需要的物料才能被及时运送到装置处或者是仓储处，机械生产过程才能持续下去。物流供输过程的自动化，就是在生产系统中输入物料名称，系统就会根据流程判断出该物料应该输送到何处，并作出输送指令，输送机械就会根据指令完成输送动作。物流供输系统中包括以下几项内容：其一是单机供料装置，该装置中包括五种机器，分别用于存料、隔料、上料以及输料，另外其中还包括一组定位装置，用来判断物料输送的具 *** 置;其二为连续输送装置，其中包括带式、棍式以及链式输送系统，还包括很多传送带，除此之外还有一个特殊的装置叫做返回装置，如果由于输入错误或者是指令错误导致物料运输失误，就可以启动该装置将物料运回;其三为运输小车，对于一些特殊物料就需要使用运输小车运输，例如钢厂会使用有轨小车运煤，使用悬挂车运输钢卷等;其四是工业机器人，由于位置特殊其他装置无法将物料输送到时，工业机器人就能发挥作用;其五的储存装置，其中包括中央刀库以及自动化立体仓库。
2.5应用于装配过程中
工业生产除了加工以外还有一个重要的过程就是转配，就是将加工好的零件按照技术要求组合在一起，形成基础部件或套件，最终装配成完整的产品，机械装置自动化技术最初发展起来的时候人们都将重点放在加工环节，而装配环节主要依靠人工，大量技术工人由加工环节向装配环节转移，但是实践表明人工装配无论如何也满足不了实际需求，于是人们开始研究自动化装配。零件装配质量会对产品质量产生直接影响，从技术角度来说，装配过程要比加工过程更加复杂，因为其不属于完全的流水化生产过程，需要自动化装配系统具有一定的判断力，能够自动判断出连线处或者是接触处是否符合标准要求，连线的是否牢靠等，这就需要人工智慧技术提供支援，使自动装配系统能够模仿人脑思维。
2.6应用于检测过程中
检测是所有工业生产过程中必须可少的环节，能够及时发现零件或者成品中存在的问题，避免一些不合格产品流入市场，例如汽车制造业就会对每一个零件进行检测，确认尺寸、材料等所有特性都符合标准要求以后才可以进行装配，同样装配完成以后仍旧要对装配情况进行检测，随着加工和装配过程的自动化，人工检测已经不能满足生产要求，各类自动化识别技术应运而生，例如，在对切削刀具的磨损情况进行检查时，就可以将电流讯号作为依据，也可以根据人工神经网路做出判断，自动化技术的应用大大提升了检测效率，也提升了检测结果的准确性。
机械装置自动化技术具有悠久的历史，在工业经济的发展中具有不可替代的作用，到目前为止其仍旧处于进一步发展中，在计算机技术以及人工智慧技术越来越发达的今天，机械装置自动化技术仍旧有非常大的发展空间。
参考文献
[1]黄学俊.自动化技术在机械装置制造中的应用[J].中国高新技术企业,2015,111330:60-61.
篇2
浅析机械结构优化设计的应用与展望
一、机械结构优化设计的关键技术与理论
机械结构优化设计中有许多的关键技术与理论，它们对机械结构优化设计的发展和应用起著十分重要的作用。归结起来，其中的主要关键技术与理论有以下几个方面：
机械结构优化设计的思想和理论;优化方法;建模技术;结构分析技术;结构重分析技术;敏度分析技术;软体开发技术。机械结构优化设计的研究与开发主要集中在这几个方面，不断有新的理论、方法与技术出现，也有一些其他学科的相关知识和新理论被引入结构优化设计，并且大大拓宽了该方法的应用领域和范围，为机械结构优化设计的发展注入了新的活力。
二、机械结构优化设计的应用
1.航空航天
航空航天技术代表着一个国家科学技术的综合水平与实力，大量的先进科学技术首先在航空航天领域推广应用或发明、开发，而机械结构优化设计发展最快、应用最广和作用最大的领域也在航空航天。由于该领域的特殊地位，机械结构优化设计得到了广泛的应用和充分的重视。目前，结构优化设计的大量研究集中在航空航天领域，同时也发表了大量的研究论文和研究报告。国内进行了有关飞机机身、飞机翼面、飞机结构整体、火箭发动机壳体、航空发动机轮盘、机身承力框架等结构优化设计方面的研究，发表了许多论文。而在国外，有关结构优化设计在航空航天工业中应用的研究更是层出不穷，发表了大量的研究报告和论文，一些著名的结构优化设计专家学者都在从事该领域的研究等。我国的航空航天工业已经取得了巨大的成功，其中机械结构优化设计应用是其重要的因素之一，而且必将成为越来越大的角色之一，为我国航海空航天事业的发展做出很大的贡献。
2.船舶工业
船舶结构优化设计方法的研究相对起步较晚，我国开始研究船舶结构优化设计比国外晚了近十年。但是，我国的船舶结构优化设计也取得了较大的成果，在潜艇结构、中小型集装箱结构、油船剖面、潜艇外部液压舱等结构优化设计方面进行了研究，提高了相关研究物件的效能，为船舶设计提供了一种可靠、精确的设计方法。
3.通用机械和机床
通用机械和机床的结构优化设计也是一个机械结构优化设计成功应用的领域，把有限元技术与优化技术结合起来，机械结构优化设计对大型复杂机械结构件的设计是一种有效、精确的方法。由于一般的机械零部件都是连续体结构，结构分析非常复杂，进行结构优化设计比较困难。国内的相关研究比较突出，发表了大量的研究论文和报告，陈立周、孙焕纯等根据机械设计中离散设计变数较多的情况，提出了离散设计变数结构优化设计方法;孙靖民、米成秋对机床床身等部件进行了结构优化设计;赒济等研究了圆柱拉压弹簧动载下的结构优化设计;钟毅芳、唐增宝等进行了液力传动系和双级齿轮减速器的结构优化设计研究;方宗德等完成了斜齿轮三维修形的优化设计;秦东晨、方刚等完成了复杂箱形梁的结构优化设计研究等。通过这些研究工作的开展，通用机械和机床的设计有了一种快速、有效、可靠的设计方法，提高机械产品的设计水平。
4.汽车工业
汽车工业是一个不断创新、发展的重要行业，各个国家和地区都十分重视汽车工业的发展。因此，先进的机械结构优化设计方法也就在此行业得到推广和应用，国内外出现了大量的研究成果。冯振东等进行了万向节传动布局的支承动态结构优化设计;田振中研究了特种汽车车身的结构优化设计;冯国胜对汽车车架的结构优化设计进行了研究;章一鸣等研究了汽车悬挂系统的优化设计;上官文斌等进行了发动机悬置系统的优化设计;秦东晨等对汽车车身进行了结构优化设计等。汽车工业已经成为机械结构优化设计广泛应用的一个领域。
三、机械结构优化设计的展望
结构优化设计随着最优化方法的不断发展和改善，已逐渐得以发展。
拓扑优化、材料优化和形状优化的整合在机械结构和部件设计中具有重要的实用价值，是近年来出现的并行设计的重要组成部分，仍将是下一步研究工作的重点。拓扑优化能够为结构的方案设计提供科学的依据，使复杂结构和部件在概念设计阶段即可灵活地、理性地优选方案，有望用于大型实际结构优化设计求解。拓扑优化研究中提出的均匀化方法等，可以将材料选择，布局优化和形状优化整合一体，为并行地设计材料、工艺和结构提供科学的手段，有关方法的研究，实用化软体开发及应用是有意义的。但是要处理庞大的有限元和优化模型计算量增大，应力约束处理、对“多孔状”材料分布圆整化，单元消失可能会对计算模型造成病态等问题。
动态特性优化是机械系统和结构设计应用研究的一个重要方向。特征向量、动力响应量的灵敏度分析、高度密集频率的动力学问题的分析和优化设计，大型动力优化问题的建模和求解方法，非线性分析在优化中的应用，使优化技术的作用从对设计方案的优化延伸到加工工艺过程的优化，仍是极富有研究和应用价值。
结构优化技术在工程设计中的进一步推广应用仍具实用价值，要解决优化设计的有限元模型的庞大性，解决结构优化与多学科设计问题交叉问题。对于机构、结构和机械装置的可靠性与健壮性是大型工业装备设计时十分关心的问题，综合考虑可靠度，健壮性及成本的全效能优化设计理论、方法及其应用，将给出更为接近实际的结果，应予重视。在这类问题的研究中，对包括模糊性和随机性的不确定因素应予注意。为促进优化设计为工程实际服务，进一步开展实用性，通用性的结构化设计软体的开发和完善工作也是十分迫切的。
汽车维修论文范文
随着我国汽车工业发展以及人们的生活水平的提高，汽车的使用越来越普遍，汽车的维修业发展空间进一步扩大。下面是我为大家整理的汽车维修论文，供大家参考。
摘要随着社会经济的飞速发展，汽车行业的发展也极为迅速，而且，汽车也逐渐受到人们的重视，汽车的应用也越来越广泛，而汽车在运行的过程中，会出现相应的故障，给汽车使用的安全性、可靠性造成直接的影响，因此，为了保证人们使用汽车的安全性、可靠性，则必须做好汽车的维修工作，为汽车的运行做好充分的保障工作，可见汽车维修的重要性。
关键词信息技术;汽车维修;故障排除;信息收集
近些年来，信息技术的发展极为迅速，而且，信息技术被广泛的应用到各个领域中，尤其是在汽车维修中的应用，对提升汽车维修的效率有着极大地作用。在以往汽车维修工作中，整体的维修效率不高，尤其是在故障排除以及车辆内部零件的检测方面，主要采用人工检测方式，整体检测的效率不高，而在运用信息技术之后，可以解决传统汽车维修过程中的弊端，切实有效地提升汽车的维修效率，对此，本文主要对信息技术在汽车维修中的应用进行分析。
1信息技术在汽车维修中的作用
1.1有利于提升汽车维修的效率
汽车维修是一项非常复杂的工作，其中涉及到的汽车设备零部件比较多，在维修的过程中，需要精准的确定汽车故障，才能对其展开相应的维修工作，才能有效地提升汽车的维修效率[1]。如果采取以往的人工对各项零部件进行分析的话，很难把握各个零部件的运行情况，从而影响到汽车维修的整体效率，而信息技术能够通过先进的神经网络分析，对汽车运行的各个零部件进行全面的检测，从而提升了对汽车各个零部件的检查效率，有效地提升汽车维修的效率。
1.2缩短汽车故障排除的时间
在汽车维修的过程中，首先要做到的就是要先确定汽车的故障，才能针对故障的实际情况展开针对性的处理，才能在最短的时间内做好汽车维护工作[2]。通过对以往汽车维修的调查发现，在对汽车故障排除的过程中，需要工作人员对汽车各项硬件按设备进行逐一的检验，这样会耽误汽车故障排除的大量时间，会影响到汽车维修的效率，而信息技术则对缩短汽车故障排除的时间有着极大地作用。信息技术能够在最短的.时间内对汽车的各项零部件进行全面的分析，能够有效地对汽车的运行故障进行定位，对缩短汽车故障排除的时间，以及提升汽车维修的效率有着极大地作用，被广泛地应用到汽车维修的工作中。
2信息技术在汽车维修中的应用分析
通过以上的分析了解到，将信息技术应用于汽车维修中之后，对提升汽车维修的效率以及缩短汽车故障排除的时间有着极大地作用，以下主要对信息技术在故障排除中的应用、在汽车部件运行信息收集中的应用、在汽车维修检测中的应用进行分析。
2.1在故障排除中的应用
汽车维修首先要确定汽车所发生的故障，然后才能根据实际的情况采取针对性的维修措施，而且，对故障位置的确定以及故障的排除等也将直接影响到汽车维修的效率[3]。以往在对汽车故障排除的过程中，所采用的方法老套，对故障的排除效率不高，需要维修人员根据汽车故障所发生的实际情况，对可能会存在的故障部件进行全面的检查排除，而在这个过程中，将会涉及到对很多无故障的部件检测，这样就会耽误大量的故障排除时间，从而影响到汽车维修的效率。而将信息技术应用到汽车维修故障排除的工作中，可以通过信息技术对汽车的实际故障情况进行全面的分析，并对各项数据的实际运行情况进行全面的检测，准确地对汽车故障进行定位，从而迅速排除故障，减少了汽车的维修时间，进一步提升汽车故障维修的效率。
2.2在汽车部件运行信息收集中的应用
汽车部件运行信息的收集对汽车维修具有非常重要的作用，而且，通过对各项信息的分析才能够了解汽车的运行状况，并根据汽车的实际运行状况进行检测[4]。以往对汽车的维修过于盲目，尤其是在汽车部件运行信息的收集上更是缺乏，只能根据汽车所发生的故障进行表面上的维修，而在这种情况下汽车的维修效果不高，甚至会遗漏一些汽车的故障，从而给汽车的安全运行造成极大地影响。在信息技术的应用下，能够通过电脑来对汽车的各个部件运行信息进行搜集，以进一步了解汽车的各项部件运行信息，能够对汽车运行过程中所引发故障因素的其他相关因素展开针对性的处理，保证汽车故障维修的全面性，避免经过维修后遗漏部分故障因素信息，从而确保汽车维修的全面性、可靠性。
2.3在汽车维修检测中的应用
在进行汽车维修之前，需要对其进行检测，而且，检测信息的有效性也将直接影响到汽车维修的有效性。以往对汽车维修的过程中，对汽车的检测不足，甚至缺乏相应的检测设备，从而影响到检测的效率，不利于汽车维修工作的顺利实施[5]。通过应用信息技术，在汽车维修过程中可以实现对各项设备的检测，不仅如此，在汽车维修工作完成之后，也可以对汽车的检测，确保维修的有效性，避免在维修完成后留下后遗症，进一步保证汽车运行的安全性。
3结论
综上所述，随着社会经济的飞速发展，人们生活水平的不断提高，汽车的使用也越来越广泛，私家汽车的数量不断地增加。而在人们使用汽车的过程中，会受到内部或外部的影响而产生汽车的运行故障，如果不能及时对故障进行维修的话，势必会影响到汽车运行的安全性，给人们的安全造成一定的威胁，而且，如果汽车故障不能得到及时的维修，甚至会产生其他的故障，可见汽车维修的重要性。以往所采用的汽车维修方式，主要是运用人工的方式来进行汽车维修，维修效率不高，而通过本文对信息技术在汽车维修中的应用分析，作者主要对信息技术在汽车维修中的作用以及应用的具体情况展开研究，希望通过本文的分析，能够进一步提升汽车维修的效率，同时，也希望能够与同行人士共同探索相关性问题，切实有效地提升信息技术在汽车维修中的应用效果。
参考文献
[1]赵越，魏立军，常树民.依靠科技进步提高汽车维修质量[J].黑龙江科技信息，2014(10).
[2]陈宏云.我国汽车维修中存在的诚信问题和技术设备问题[J].科技致富向导，2012(21).
[3]高京京，顾纯.浅谈汽车维修产业现状及存在问题[J].黑龙江科技信息，2013(16).
[4]李玉川，高洪祥，张宗奎.TB3-117发动机功率协调器故障引起机体摆动及性能参数变化原因分析[J].航空维修与工程，2013(6).
[5]张雄.搭一片无雨的天空——汽车维修救援网络建设的误区及对策[J].运输经理世界，2014(4).
摘要：在新的历史时期，中职教育迎来了改革发展的新机遇，但同时也面临发展的新挑战。中职汽车维修专业教学存在诸多问题，这些问题的出现，一方面是教育改革推动下的必然显现。
关键词：汽车维修专业;教学质量
1中职汽车维修专业教学存在的问题分析
1.1学生主体地位不突显，实践教学开展不深入
汽车维修专业强调理论与实践并重的教学模式。在实际的教学中，以教师为教学主体的现象比较明显，无论是在课堂理论教学，还是在实训练习之中，教师牵引学生如何学、如何做，缺乏学生主体地位下的自主学习与实践。与此同时，理论与实践并重的教学形态不平衡，出现理论与实践相脱节的问题，往往出现理论与技能训练不同步，技能训练明显滞后。这样一来，出现了“学生理论没学好，实践技能没锻炼”的教学现状，让中职汽车维修专业教学质量堪忧。
1.2教学方式单一，难以激发学生兴趣
中职汽车维修专业人才培养，以市场需求为导向，强调学生就业能力的培养。当前，中职学校在汽车维修专业的教学中，虽然广泛应用了多媒体教学，但单一的教学现状仍未改变。教师教得累、学生学得枯燥的教学尴尬比较突出。多媒体成为教师教学的万能教学工具，单向的教学输出，逐渐弱化了学生学习的兴趣，在学习中出现疲惫感与厌倦感，在学习上缺乏积极主动性。
1.3教学一体化欠缺，实际教学效果不理想
一体化教学模式是当前中职汽车维修专业教育教学改革的重要方向。当前，汽车维修专业一体化教学模式强调依托现代教育技术，实现理论与实训教学的一体化。而从实际情况来看，中职学校由于教学资源有限、办学条件限制等诸多因素的影响，在一体化教学模式的构建上比较欠缺。一方面，教师专业水平欠缺，在理论与实践教学中存在较大的不适应性;另一方面，中职教育存在短板，一体化教学模式的实现仍需时间，是一个教学改革发展的过程，需要人力、物力各方资源的积极投入。
2新时期优化汽车维修专业教学质量的策略
随着中职教育教学改革的不断深入，新时期的汽车维修专业教学，更加强调以市场需求为导向，培育综合型应用人才的重要性。当前，中职汽车维修专业教学质量欠佳，实现教学的优化与调整，关键在于人才培养模式的创新，并在此基础之上，加强教师队伍建设，以及优化课程设置与实现系统的模块训练，推动教育教学的改革发展。一方面，在汽车维修专业的教学中，一定要针对市场的需求，制定完善的教学目标、内容及方法，并不断地优化学生学习的环境;另一方面，要深化改革的力度，对于传统教学模式，要逐一击破，转而以创新的教学形态，实现教学质量的有效提升。那么，具体而言，新时期优化汽车维修专业教学质量的策略，主要在于落实以下几点工作：
2.1以市场需求为导向，创新人才培养模式
中职教育以培养应用型人才为主，以市场需求为导向的人才培养模式，更加强调实践教学的重要性。一方面，中职学校要依据市场需求、立足专业优势，确定汽车维修专业人才的培养目标，以便于教学的全面开展;另一方面，以就业为主轴，提高学生的就业竞争力。对此，中职学校要围绕市场需求的导向性和就业竞争的主导性，制定合理的人才培养计划，培育综合性应用人才。那么，首先，中职学校要强化校企合作，通过联合办学、顶岗实习的方式，确保人才培养模式“落地”，如图1所示，是基于校企合作下的人才培养升级，突出理论与实践并重、同步的教学形态;其次，中职学校要注重学生专业素养、专业能力的培养，学生不仅熟练地掌握汽车维修技能，而且具备良好的职业道德，爱岗敬业、勤勤恳恳，这些品质都是就业中的竞争优势。
2.2强化教师队伍建设，推动教学一体化进程
教师队伍建设，是优化中职汽车维修专业教学质量的重要基础。首先，中职学校要狠抓骨干教师培养，强化对专业教师的培养与选拔。通过安排教师继续深造或参加省级培训等方式，逐渐强化其专业水平。并且鼓励教师到企业中去，通过挂职顶岗的方式，提高实践水平。其次，落实好“双师型”教师队伍建设，从本质上推动教学一体化进程。落实好“双师型”教师队伍建设，有助于提高中职学校汽车维修专业的教学质量，推动教育教学的改革发展。再次，注重人才的引进与培养，通过聘请专业技术、专业经验以及专业理论过硬的人才，作为专业教师。并且切实做好专业带头人的遴选工作，依托带头人的专业素养和学术影响力，推动汽车维修专业的建设与发展。3.3优化已有课程设置，实现系统的模块训练实践性是汽车维修专业的特点，也是契合人才培养的重要基础。当前，为优化中职汽车维修专业教学质量，应注重实践教学的开展，进一步优化已有课程，为学生构建系统的模块训练。是相应实验室或实训室下，学生综合实践能力的培养。从表1可知，汽车维修专业教学强调学生综合实践能力的培养，不仅需要学生熟练操作技术，而且需要学生了解汽车结构，实现有效教学。
3结语
综上所述，在新的历史时期，中职教育迎来了改革发展的新机遇，但同时也面临发展的新挑战。中职汽车维修专业教学存在诸多问题，这些问题的出现，一方面是教育改革推动下的必然显现;另一方面，说明中职汽车维修专业教学在教学理念、教学方法等方面仍存在不足。对此，在中职教育教学改革发展的新时期，优化汽车维修专业教学质量，应切实做到：
(1)以市场需求为导向，创新人才培养模式;
(2)强化教师队伍建设，推动教学一体化进程;
(3)优化已有课程设置，实现系统的模块训练，从本质上推动中职汽车维修专业教学的改革发展，提升实际教学的质量。
参考文献
1、汽车维修行业的现状及对策研究张进重庆大学2008-11-01
2、3D打印技术在汽车制造与维修领域应用研究王菊霞吉林大学2014-06-01
