机器学习算法总结
机器学习算法总结
C4.5, k-Means, SVM, Apriori , EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes , and CART
1. 朴素贝叶斯分类器
贝叶斯分类器的分类目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes 、TAN 、BAN 和GBN 。
朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器。其原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式(|)()(|)()
P D h P h P h D P D = 计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。更精确的描述这种潜在的概率模型为独立特征模型。简单来说，朴素贝叶斯分类器假设样本每个特征与其他特征都不相关。
朴素贝叶斯分类器应用的学习任务中，每个实例x 可由属性的合取描述，而目标函数()f x 从某有限集合V 中取值。学习器被提供一系列关于目标函数的训练样例以及新实例（描述为属性值的元组）12,n a a a ??，然后要求预测新实例的目标值（或分类）。
贝叶斯方法的新实例分类目标是在给定描述实例的属性值12
,n a a a ??下，得到最可能的目标值MAP v 。
12arg max (|,)j MAP j n v V v P v a a a ∈=
可使用贝叶斯公式重写为
121212(,|)()arg max
arg max (,|)()(,)j j n j j MAP n j j v V v V n P a a a v P v v P a a a v P v P a a a ∈∈==
朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：在给定目标值时属性值之间相互条件独立。即，在给定实例的目标值情况下，观察到的12
,n a a a 的概率等于每个单独属性的概率乘积。于是得到朴素贝叶斯分类器
使用的方法： arg max ()(|)j NB j i j v V
v P v P a v ∈=∏
概括的说，朴素贝叶斯学习方法需要估计不同的()j P v 和(|)i j P a v 项，基于他们在训练数据上的频率。这些估计对应了待学习的假设。然后该假设使用上面式子中的规则来分类新实例。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法，换而言之朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。
朴素贝叶斯分类器的一个优势在于只需要根据少量的训练数据估计出必要的参数（变量的均值和方差）。由于变量独立假设，只需要估计各个变量的方法，而不需要确定整个协方差矩阵。朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得非常好的分类效果。朴素贝叶斯方法有个致命的缺点就是对数据稀疏问题过于敏感。
2. SVM
Support Vector Machine ，SVM 是一种监督式学习的方法，广泛应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机（SVM ）是在高维特征空间使用线性函数假设空间的学习系统，它由一个来自最优化理论的学习
算法训练，该算法实现了一个由统计学习理论导出的学习偏置。
通常希望能够把给定的数据点通过一个1n -维的超平面分开，通常这个被称为线性分类器。有很多分类器（超平面）都符合这个要求，但是我们希望找到分类最佳的平面，即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面，该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面，那么这个分类器就称为最大间隔分类器。设样本属于两个类，用该样本训练svm 得到的最大间隔超平面。在超平面上的样本点也称为支持向量。
支持向量机是一种基于分类边界的方法。其基本原理是（以二维数据为例）：如果训练数据分布在二维平面上的点，它们按照其分类聚集在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标是，通过训练，找到这些分类之间的边界（直线的――称为线性划分，曲线的――称为非线性划分）。对于多维数据（如N 维），可以将它们视为N 维空间中的点，而分类边界就是N 维空间中的面，称为超面（超面比N 维空间少一维）。线性分类器使用超平面类型的边界，非线性分类器使用超曲面。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
SVM 的关键在于核函数。低维空间向量集通常难于划分，解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加，而核函数正好巧妙地解决了这个问题。也就是说，只要选用适当的核函数，就可以得到高维空间的分类函数。在SVM 理论中，采用不同的核函数将导致不同的SVM 算法。在确定了核函数之后，由于确定核函数的已知数据也存在一定的误差，考虑到推广性问题，因此引入了松弛系数以及惩罚系数两个参变量来加以校正。
SVM 有如下主要几个特点：
(1)非线性映射是SVM 方法的理论基础，SVM 利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；
(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM 的目标,最大化分类边际的思想是SVM 方法的核心；
(3)支持向量是SVM 的训练结果，在SVM 分类决策中起决定作用的是支持向量；
(4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等，因此不同于现有的统计方法。从本质上看，它避开了从归纳到演绎的传统过程，实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”，大大简化了通常的分类和回归等问题；
(5)SVM 的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是样本空间的维数，这在某种意义上避免了“维数灾难”。
(6)少数支持向量决定了最终结果，这不但可以帮助我们抓住关键样本、“剔除”大量冗余样本，而且注定了该方法不但算法简单,而且具有较好的“鲁棒”性。
因此，SVM 在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
两个不足： (1) SVM 算法对大规模训练样本难以实施。由于SVM 是借助二次规划来求解支持向量，而求解二次规划将涉及m 阶矩阵的计算（m 为样本的个数），当m 数目很大时该矩阵的存储和计算将耗费大量的机器内存和运算时间。针对以上问题的主要改进有SMO 算法、PCGC 、CSVM 以及SOR 算法等 (2) 用SVM 解决多分类问题存在困难。经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类的分类问题。可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM 决策树；再就是通过构造多个分类器的组合来解决。主要原理是克服SVM 固有的缺点，结合其他算法的优势，解决多类问题的分类精度。如：与粗集理论结合，形成一种优势互补的多类问题的组合分类器。
3. K-means
K-means 算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。假设有k 个群组,1,2,,i s i k =。i u 是群组i s 内所有元素j x 的重心，或叫中心点。
21()j i k
j i i x S V x u =∈=-∑∑
首先从n 个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心，初始地代表一个簇。而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数。k 个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
K-means 其实就是EM 的体现，E 步是确定隐含类别变量C ，M 步更新其他参数u 来使J 最小化。这里的隐含类别变量指定方法比较特殊，属于硬指定，从k 个类别中硬选出一个给样例，而不是对每个类别赋予不同的概率。总体思想还是一个迭代优化过程，有目标函数，也有参数变量，只是多了个隐含变量，确定其他参数估计隐含变量，再确定隐含变量估计其他参数，直至目标函数最优。
优点：算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N 是数据对象的数目，t 是迭代的次数。
缺点：（1）在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。这也是 K-means 算法的一个不足。有的算法是通过类的自动合并和分裂，得到较为合理的类型数目 K ，例如 ISODATA 算法。（2）在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响，一旦初始值选择的不好，可能无法得到有效的聚类结果，这也成为 K-means 算法的一个主要问题。对于该问题的解决，许多算法采用遗传算法（GA ）进行初始化，以内部聚类准则作为评价指标。（3） 从 K-means 算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的。通过一定的相似性准则来去掉聚类中心的侯选集或对样本数据进行聚类可以提高算法的收敛速度。
4. Apriori
Apriori 算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集(简称频集)，也常称为最大项目集。
在Apriori 算法中，寻找最大项目集(频繁项集)的基本思想是：算法需要对数据集进行多步处理。第一步，简单统计所有含一个元素项目集出现的频数，并找出那些不小于最小支持度的项目集，即一维最大项目集。从第二步开始循环处理直到再没有最大项目集生成。循环过程是：第k 步中，根据第k-1步生成的(k-1)维最大项目集产生k 维侯选项目集，然后对数据库进行搜索，得到侯选项目集的项集支持度，与最小支持度进行比较，从而找到k 维最大项目集。
从算法的运行过程，我们可以看出该Apriori 算法的优点：简单、易理解、数据要求低，然而我们也可以看到Apriori 算法的缺点：(1)在每一步产生侯选项目集时循环产生的组合过多，没有排除不应该参与组合的元素；(2)每次计算项集的支持度时，都对数据库中的全部记录进行了一遍扫描比较，如果是一个大型的数据库的话，这种扫描比较会大大增加计算机系统的I/O 开销。而这种代价是随着数据库的记录的增加呈现出几何级数的增加。针对Apriori 算法的性能瓶颈问题——需要产生大量候选项集和需要重复地扫描数据，Jiawei Han 等人提出了基于FP 树生成频繁项集的FP-growth 算法。该算法只进行2次数据库扫描且它不使用侯选集，直接压缩数据库成一个频繁模式树，最后通过这棵树生成关联规则。
5. Adaboost(Adaptive Boosting)算法
Adaboost 是Boosting 算法家族中代表算法， 与Boosting 算法不同的是，adaBoost 算法不需要预先知
道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差，并且最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器的分类精度，这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。
Adaboost它是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权重是相同的，即其中 n 为样本个数，在此样本分布下训练出一弱分类器。对于分类错误的样本，加大其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权重，这样分错的样本就被突显出来，从而得到一个新的样本分布。在新的样本分布下，再次对样本进行训练，得到弱分类器。依次类推，经过 T 次循环，得到 T 个弱分类器，把这 T 个弱分类器按一定的权重叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。
AdaBoost算法的具体步骤如下：
1. 给定训练样本集S，其中X和Y分别对应于正例样本和负例样本；T为训练的最大循环次数；
2. 初始化样本权重为1/n ，即为训练样本的初始概率分布；
3. 第一次迭代：(1) 训练样本的概率分布相当下，训练弱分类器；(2) 计算弱分类器的错误率；(3) 选取合适阈值，使得误差最小；(4) 更新样本权重；
经T次循环后，得到T个弱分类器，按更新的权重叠加，最终得到的强分类器。
目前，对adaBoost算法的研究以及应用大多集中于分类问题，同时近年也出现了一些在回归问题上的应用。就其应用adaBoost系列主要解决了: 两类问题、多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签问题，回归问题。它用全部的训练样本进行学习。
6.K-NN
最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是将在特征空间中最接近的训练样本进行分类的方法。K-NN 是一种基于实例的学习，或者是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。
该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K-NN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于K-NN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，K-NN方法较其他方法更为适合。
KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight)，如权值与距离成正比。
该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。
该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
7.EM
最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者
最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。 M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。
EM是一个在已知部分相关变量的情况下，估计未知变量的迭代技术。EM的算法流程如下：
1.初始化分布参数
2.重复直到收敛：（1）E步骤：估计未知参数的期望值，给出当前的参数估计。（2）M步骤：重新估计分布参数，以使得数据的似然性最大，给出未知变量的期望。
EM算法的主要目的是提供一个简单的迭代算法计算后验密度函数，它的最大优点是简单和稳定，但容易陷入局部最优。
8.PageRank
PageRank，网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名，是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法，是Google用来衡量一个网站的好坏的标准。在揉合了诸如Title标识和Keywords标识等所有其它因素之后，Google通过PageRank来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的网页在搜索结果中另网站排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量。
PageRank通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级。Google把从A页面到B页面的链接解释为A页面给B页面投票，Google根据投票来源（甚至来源的来源，即链接到A页面的页面）和投票目标的等级来决定新的等级。简单的说，一个高等级的页面可以使其他低等级页面的等级提升。
算法基本思想：如果网页T存在一个指向网页A的连接，则表明T的所有者认为A比较重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值为：PR（T）/C(T)，其中PR（T）为T的PageRank值，C(T)为T 的出链数，则A的PageRank值为一系列类似于T的页面重要性得分值的累加。
优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。
不足：人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低；另外，PageRank有很严重的对新网页的歧视。
9.决策树
机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。
一个决策树包含三种类型的节点： 1.决策节点——通常用矩形框来表式 2.机会节点——通常用圆圈来表式 3.终结点——通常用三角形来表示。
在数据挖掘中决策树训练是一个常用的方法。目标是创建一个模型来预测样本的目标值。每个内部节点对应于一个输入属性，子节点代表父节点的属性的可能取值。每个叶子节点代表输入属性得到的可能输出值。一棵树的训练过程为：根据一个指标，分裂训练集为几个子集。这个过程不断的在产生的子集里重复递归进行。当一个训练子集的类标都相同时递归停止。
数据以如下方式表示:
其中Y是目标值，向量x由这些属性构成,x1,x2,x3等等，用来得到目标值。
决策树有许多优点:
（1）易于理解和解释。
（2）只需很少的数据准备，其他技术往往需要数据归一化。
机器人实训总结
机器人实训总结 学院： 专业班级： 姓名学号： 指导教师： 2013年7月
为期一周的机器人实训转眼就过去了，个人认为这是我上大学以来参加的最有意思的一次课程设计了，在实训期间，同学们亲自动手组装机器人小车并通过修改调试程序使自己的小车完成要求的任务，将平时学习的C语言和单片机知识运用到了实际操作中，极大地调动了我们学习的积极性并提高了动手能力，是我们受益匪浅！ 任务一：组装小车并完成基本调试 实训第一天我们的主要任务便是将实训机器人小车按要求组装好，这看似简单的任务是极其需要耐心与细致的，每一个螺丝都要拧紧，每一个电子元件都要安装于指定位置，特别要注意左右轮的接线，如果反接将会使小车反向运行。经过半小时的摸索，我们的小车终于成形，但当给它录入一个前行程序时，小车竟然莫名其妙的在原地打转，我们仔细查阅了实训指导书，才发现问题所在，原来，每一个新组装的机器人都需要进行调零检测才能保证其运行的准确，调零程序如下： #include
机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料
2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？ 机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？ 能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？ 答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉：普通的CCD。 两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体， 在红色的光源照射下，则呈现红紫色， 非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。
3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照 方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？ 机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下： 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种： 背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们 各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？ 答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔， 控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学
机械优化设计论文(基于MATLAB工具箱的机械优化设计)
基于MATLAB工具箱的机械优化设计 长江大学机械工程学院机械11005班刘刚 摘要：机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法，能从众多的设计方案中找出最佳方案，从而大大提高设计效率和质量。本文系统介绍了机械优化设计的研究内容及常规数学模型建立的方法，同时本文通过应用实例列举出了MATLAB 在工程上的应用。 关键词：机械优化设计；应用实例；MATLAB工具箱；优化目标 优化设计是20世纪60年代随计算机技术发展起来的一门新学科, 是构成和推进现代设计方法产生与发展的重要内容。机械优化设计是综合性和实用性都很强的理论和技术, 为机械设计提供了一种可靠、高效的科学设计方法, 使设计者由被动地分析、校核进入主动设计, 能节约原材料, 降低成本, 缩短设计周期, 提高设计效率和水平, 提升企业竞争力、经济效益与社会效益。国内外相关学者和科研人员对优化设计理论方法及其应用研究十分重视, 并开展了大量工作, 其基本理论和求解手段已逐渐成熟。 国内优化设计起步较晚, 但在众多学者和科研人员的不懈努力下, 机械优化设计发展迅猛, 在理论上和工程应用中都取得了很大进步和丰硕成果, 但与国外先进优化技术相比还存在一定差距, 在实际工程中发挥效益的优化设计方案或设计结果所占比例不大。计算机等辅助设备性能的提高、科技与市场的双重驱动, 使得优化技术在机械设计和制造中的应用得到了长足发展, 遗传算法、神经网络、粒子群法等智能优化方法也在优化设计中得到了成功应用。目前, 优化设计已成为航空航天、汽车制造等很多行业生产过程的一个必须且至关重要的环节。 一、机械优化设计研究内容概述 机械优化设计是一种现代、科学的设计方法, 集思考、绘图、计算、实验于一体, 其结果不仅“可行”, 而且“最优”。该“最优”是相对的, 随着科技的发展以及设计条件的改变, 最优标准也将发生变化。优化设计反映了人们对客观世界认识的深化, 要求人们根据事物的客观规律, 在一定的物质基和技术条件下充分发挥人的主观能动性, 得出最优的设计方案。 优化设计的思想是最优设计, 利用数学手段建立满足设计要求优化模型; 方法是优化方法, 使方案参数沿着方案更好的方向自动调整, 以从众多可行设计方案中选出最优方案; 手段是计算机, 计算机运算速度极快, 能够从大量方案中选出“最优方案“。尽管建模时需作适当简化, 可能使结果不一定完全可行或实际最优, 但其基于客观规律和数据, 又不需要太多费用, 因此具有经验类比或试验手段无可比拟的优点, 如果再辅之以适当经验和试验, 就能得到一个较圆满的优化设计结果。 传统设计也追求最优结果, 通常在调查分析基础上, 根据设计要求和实践
移动机器人的导航技术总结
移动机器人的关键技术分为以下三种: (1)导航技术 导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。 (2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。 (3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项 视觉导航技术分类 机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息,在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。
×××片溶出度试验方法学验证
×××片溶出度试验方法学验证 1、溶出度 依据国家食品药品监督管理局国家药品标准新药转正标准第二十八册×××片溶出度试验方法、《中国药典》2010年版二部溶出度测定法（附录Ⅹ C）的有关要求，并参照文献进行本品的溶出度研究。 （1）溶出介质及介质体积的选择 溶出介质应根据制剂的特性选用水、0.01～0.1mol/L盐酸溶液或适宜的缓冲液（pH值一般不超过7.6），应临用新制并经脱气处理。对于极难溶出的品种，可加适量表面活性剂，如十二烷基硫酸钠（0.5％以下），如确需使用有机溶剂，可加适量，如异丙醇、乙醇等（通常浓度在5％以下），但应有依据，并尽量选用低浓度。 溶出介质的体积一般应符合漏槽条件。 ×××在水中微溶，且本品为小规格品种（规格为2.5mg），根据以上溶出介质选择的原则及已有国家标准的方法，选择已有国家标准中采用的溶出介质及体积：0.1mol/L盐酸溶液〔盐酸溶液（9→1000）〕200ml。 （2）溶出方法及其转速的选择 方法的选择一般可参照下列原则： ①对于非崩解型药物，宜采用转篮法。 ②对于崩解型药物，在进行转篮法的整个试验过程中，确保转篮网孔的通透性尤为重要，对于处方中主药或辅料（如胶性物质）影响转篮通透性的固体制剂，一般应采用桨法。 ③制剂中含有难以溶解、扩散的成分，一般应采用桨法。 ④对飘浮于液面的制剂，一般应选用转篮法。如辅料堵塞网孔则选用桨法，将供试品放入沉降篮中，并在正文中加以规定。采用小杯法时不能使用沉降篮。 ⑤小杯法主要用于在转篮法和桨法条件下，溶出液的浓度过稀，即使采用较灵敏的方法仍难以进行定量测定的品种。 转速选择的原则：在质量研究的基础上，尽量选择低转速，转篮法推荐100转/分，最低不得低于50转/分；桨法推荐50转/分，最高不超过75转/分；小杯
机器人社团总结
小学机器人社团总结报告 2017年9月~2018年1月2017年9月到2018年1月，机器人社团之编程社团教学工作悄然结束。一学期的学习过程中，同学和老师一起积极参与，收获颇丰。现从课程目标、课程内容、课程实施情况、课程实施成果等几个方面整理总结如下。 1.课程目标 1）知识：学习scratch编程软件，认识了程序积木、说xxx、移动到坐标、等待、重复执行、切换造型、侦测等等。 2）技能：提高学生的对作品的分析能力，逻辑思维，对作品的鉴赏能力。培养学生的整体意识和对作品的自我调试和修改的能力。 3）情感：增加学生对编程这一领域的兴趣 2.课程内容 课程内容分为：认识积木、使用积木、制作小游戏、制作小动画、综合运用五类 社团教学时间短、课时少。但是教学过程中，按照体系化思路，努力建立认识、分析、运用的课程体系。在课程体系下，制作各种作品，为以后的机器人学习打下坚实的基础。 具体内容如下：
3.课程实施情况 课程内容能按照预期安排正常进行，在课堂上引导学生观察、思考、分析、制作，通过不断的尝试思考将自己的作品完善化。 4.课程实施成果 1.学生成长 社团成员为四年级同学，经过1学期机器人社团学习，参与的同学们初步认识了scratch中各种积木，使用不同的积木能够达到什么效果，将程序积木排列组合起来做出一个完整的作品。通过不断的尝试、思考锻炼学生的逻辑思维能力。 1.1基本科学素养 通过编程教学，同学们对什么编程有了一个初步的认识，为以后学习机器人打下编程的基础。 1.2机器人综合知识 编程作为综合学科，涉及到语文、数学、等各方面知识。通过制作不同的作品，对编程有了新的认识，同时也提高了学生的综合素质 如同学，你好！中认识了说xxx的积木，控制角色说话。在说话的同时要面
机械优化设计方法论文
浅析机械优化设计方法基本理论 【摘要】在机械优化设计的实践中，机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法，能从众多的设计方案中找出最佳方案，从而大大提高设计的效率和质量。每一种优化方法都是针对某一种问题而产生的，都有各自的特点和各自的应用领城。在综合大量文献的基础上，总结机械优化设计的特点，着重分析常用的机械优化设计方法，包括无约束优化设计方法、约束优化设计方法、基因遗传算方法等并提出评判的主 要性能指标。 【关键词】机械；优化设计；方法特点；评价指标 一、机械优化概述 机械优化设计是适应生产现代化要求发展起来的一门科学，它包括机械优化设计、机械零部件优化设计、机械结构参数和形状的优化设计等诸多内容。该领域的研究和应用进展非常迅速，并且取得了可观的经济效益，在科技发达国家已将优化设计列为科技人员的基本职业训练项目。随着科技的发展，现代化机械优化设计方法主要以数学规划为核心，以计算机为工具，向着多变量、多目标、高效率、高精度方向发展。]1[ 优化设计方法的分类优化设计的类别很多，从不同的角度出发，可以做出各种不同的分类。按目标函数的多少，可分为单目标优化设计方法和多目标优化设计方法按维数，可分为一维优化设计方法和多维优化设计方法按约束情况，可分为无约束优化设计方法和约束优化设计方法按寻优途径，可分为数值法、解析法、图解法、实验法和情况研究法按优化设计问题能否用数学模型表达，可分为能用数学模型表达的优化设计问题其寻优途径为数学方法，如数学规划法、最优控制法等。 1.1 设计变量 设计变量是指在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立参数，在优化过程中，这些参数就是自变量，一旦设计变量全部确定，设计方案也就完全确定了。设计变量的数目确定优化设计的维数，设计变量数目越多，设计空间的维数越大。优化设计工作越复杂，同时效益也越显著，因此在选择设计变量时。必须兼顾优化效果的显著性和优化过程的复杂性。
机器人技术期末总结
1、已知点u 的坐标为[7,3,2]T ，对点u 依次进行如下的变换：（1）绕z 轴旋转90°得到点v ；（2）绕y 轴旋转90°得到点w ；（3）沿x 轴平移4个单位，再沿y 轴平移-3个单位，最后沿z 轴平移7个单位得到点t 。求u , v , w , t 各点的齐次坐标。 2、如图所示为具有三个旋转关节的3R 机械手，求末端机械手在基坐标系{x0,y0}下的运动学方程。 θ1 θ2 θ3 L 2 L 1 L 3 x 0 y 0 O 3、如图所示为平面内的两旋转关节机械手，已知机器人末端的坐标值{x ,y }，试求其关节旋转变量θ1和θ2. θ1 θ2 L 2 L 1 x y P 4、如图所示的两自由度机械手，手部沿固定坐标系在手上X 0轴正向以1.0m/s 的速度移动，杆长l 1=l 2=0.5m 。设在某时刻θ1=30°，θ2=-60°，求该时刻的关节速度。已知两自由度机械手速度雅可比矩阵为 1121221121221 2 l s l s l s l c l c l c θ θ---??=??+??J θ1 -θ2 l 2 l 1 x 0 y 0 O x 3 y 3v 3 5、如图所示的三自由度机械手（两个旋转关节加一个平移关节，简称RPR 机械手），求末端机械手的运动学方程。 θ3 d 2 θ1 L 1L 2L 3 1、解：点u 的齐次坐标为： u = []7,3,2,1T V= Rot( z,90° )u = 0100731 000370010220 00111--????????????? ?????=?????????????????? w = Rot(y,90°)v = 00103201 007710002300 0111-????????????? ?????=??????-???????????? t = Trans(4,-3,7)w = 1004260 1037400173100 111????????????-? ?????=?????????????????? 2.解：建立如图1的参考坐标系，则 x 0 y 0 O x 1 y 1x 2 y 2 x 3 y 3 10 T =11 1 1000000100001c s s c -???????? ? ???,21T =2 2122000001000 01c s L s c -???????? ???? , 32 T =3323 300000100 01c s L s c -???????? ???? 30 T =10T 21T 32T =12312311212123 12311212000010 01c s L c L c s c L s L s -+????+?????? ?? 3.解：如图2所示，逆运动学有两组可能的解
最新机器人活动室总结
机器人活动室总结 机器人科技活动是我中心在去年引进的一个“新”项目，筹备建立机器人工作室的过程中，在领导大力支持下，一共购买了4套机器人标准套餐，经过种种努力，一个初具规模的机器人活动室宣告建成。经过两个学期的活动实践，极大的方便了机器人的科技教学和活动，增添了学生的活动兴趣和求知欲望。现总结如下： 一、教师队伍建设 学校立足发展，把教师队伍建设放在第一位，每年有固定资金的投入，派老师参加机器人培训。通过学习了解了些其他学校开展活动的形式和内容,有不少可以我们借鉴的地方。 首先,已经开展了机器人活动的学校基本都是各地,地区重点学校或者是实验学校,条件比较好。有专门的人员负责该活动,活动在全校广大学生中选人。条件好的学校建立了专门的机器人活动中心(也就是机器人实验室),硬件条件好,各学
校机器人数量从7,8多台到20多台不等,甚至开课的学校达到30多台机器人用于教学,有专门的电脑室和机器人改装室和比赛场地等几个专门的活动室。 其次活动形式,基本上大部分学校是选拔部分动手能力强。灵活,聪明编程基础比较好的学生参加。 第三活动经费和比赛安排,每年机器人项目都因为有新的想法,思路,新的比赛规则和项目都要涉及到新的设备零件的添加,还有就是机器人维修,所以基本上学校每年都有固定资金的投入,负责活动的老师也从1-3人不等,一有机会就去参加比赛至少去观摩。 二、完善学生辅导机制 在本学年的工作中, 我们继续面向全体学生，以培养学生创造能力和动手实验能力为主要目标，主要开展了“机器人知识”、“简易机器人制作”、“普及型机器人制作”、“普及型智能机器人制作”、“智能机器人的改装与编程”、“舞蹈与灭火机器人”等多现活动内容。一部分喜爱机器人活动的学生加入到活动室，学生们定期参加学习和训练。 在兴趣小组活动中，我们经常利用实验室的器材给学生
机器视觉课程设计报告
机器视觉课程设计 对圆盘形零件圆心与直径和矩形零件长与宽尺寸测量 学生学院机电学院 专业班级 学号 学生姓名 指导教师 2015年 1 月 20 日
目录 1 问题描述 (3) 1.1 基本目标 (3) 1.2 基本要求 (3) 2 程序及其算法 (3) 2.1 检测与计算圆半径的程序 (3) 2.2 检测与计算矩形长和宽的程序 (6) 2.2.1 打开摄像头程序 (6) 2.2.2 保存拍摄的照片程序 (7) 2.2.3 读取拍摄到的图片（读取文名字CurrentImage.jpg的图片） (7) 2.2.4 检测边上的点和计算长和高的函数 (8) 2.2.5 老师写的显示图片的函数 (11) 3 运行结果 (12) 4 小结 (13)
1 问题描述 1.1 基本目标 显示一张图片（包含一个矩形或一个圆），测量矩形的长宽或圆的直径。完成得及格分，扩展有加分！ 要求图片 1.2 基本要求 “机器视觉”考试结果要求独立在计算机上完成，建议使用Visual C++和OpenCV 实现一个具有视觉捕捉、图像显示、尺寸测量等功能的对话框程序，其中必须完成对圆盘形零件圆心与直径和矩形零件长与宽尺寸测量内容。在教师提供的基本框架程序基础上，修改、补充界面和功能。 2 程序及其算法 2.1 检测与计算圆半径的程序 思路:从图片中间横扫取点得M_Point[0]，M_Point[1]（x坐标相加除2的圆心的x 坐标）中间纵向取点得M_Point[2]，M_Point[3]（y坐标相加除2的圆心的y坐标）圆上四个点到圆心的距离（半径）取平均值，输出为半径。
程序如下： double c_DialogTeclarn::f_MakeCircle(double e_dThreshold) { if(NULL==m_pIplImageSource) {return 0;} //定义变量存图像的宽，高，行像素 int q_iWidth=m_pIplImageSource->width; int q_iHeight=m_pIplImageSource->height; int q_iWidthStep=m_pIplImageSource->widthStep; uchar *q_pchDataImage=(uchar *)m_pIplImageSource->imageData; CvPoint M_Point[4]={};//存放检索出的四个点 循环检索 //01纵扫 for(int Cycle_Y=1;Cycle_Y
哈工大机器人技术课程总结
第一章绪论 1. 机器人学（Robotics）它包括有基础研究和应用研究两个方面，主要研究内容有：(1) 机械手设计；(2) 机器人运动学、动力学和控制；(3) 轨迹设计和路径规划；(4) 传感器(包括内部传感器和外部传感器)；(5) 机器人视觉；(6) 机器人语言；(7) 装置与系统结构；(8) 机器人智能等。 2. 机器人学三原则：（1）机器人不得伤害人（2）机器人应执行人们的命令，除非这些命令与第一原则相矛盾（3）机器人应能保护自己的生存，只要这种保护行为不与第一第二原则相矛盾。 3. 6种型式的机器人： (1) 手动操纵器：人操纵的机械手，缺乏独立性； (2) 固定程序机器人：缺乏通用性； (3) 可编程机器人：非伺服控制； (4) 示教再现机器人：通用工业机器人； (5) 数控机器人：由计算机控制的机器人； (6) 智能机器人：具有智能行为的自律型机器人。 4. 按以下特征来描述机器人： （1）机器人的动作机构具有类似于人或其他生物体某些器官 ( 如肢体、感官等 ) 的功能； （2）机器人具有通用性，工作种类多样，动作程序灵活易变，是柔性加工主要组成部分； （3）机器人具有不同程度的智能，如记忆、感知、推理、决策、学习等；（4）机器人具有独立性，完整的机器人系统，在工作中可以不依赖于人的干预。 5. 机器人主要由执行机构、驱动和传动装置、传感器和控制器四大部分构成 6. 控制方式主要有示教再现、可编程控制、遥控和自主控制等多种方式。 7. 示教－再现即分为示教－存储－再现-操作四步进行。 8. 控制信息顺序信息：位置信息：时间信息： 9. 位置控制点位控制－PTP（Point to Point）： 连续路径控制－CP（Continuous Path）： 10. 操纵机器人可分为两种类型：能力扩大式机器人：遥控机器人： 11. 第三代智能机器人应具备以下四种机能：运动机能感知机能： 思维能力：人－机对话机能： 智能机器人是一种“认知－适应"的工作方式。 12.目前我国机器人的发展正朝着实用化、智能化和特种机器人的方向发展。
机器人课程设计报告
机器人课程设计报 告
智能机器人课程设计 总结报告 姓名： 组员： 指导老师: 时间:
一、课程设计设计目的 了解机器人技术的基本知识以及有关电工电子学、单片机、机械设计、传感器等相关技术。初步掌握机器人的运动学原理、基于智能机器人的控制理论，并应用于实践。经过学习，具体掌握智能机器人的控制技术，并使机器人能独立执行一定的任务。 基本要求：要求设计一个能走迷宫(迷宫为立体迷宫)的机器人。要求设计机器人的行走机构，控制系统、传感器类型的选择及排列布局。要有走迷宫的策略（软件流程图）。对于走迷宫小车控制系统设计主要有几个方面：控制电路设计，传感器选择以及安放位置设计，程序设计 二、总体方案 2.1 机器人的寻路算法选择 将迷宫看成一个m*n的网络，机器人经过传感器反馈的信息感知迷宫的形状，并将各个节点的与周围节点的联通性信息存储于存储器中，再根据已经构建好的地图搜索离开迷宫的路径。这里可选择回溯算法。对每个网格从左到右，每个网格具有4个方向，分别定义。并规定机器人行进过程中不停探测前方是否有障碍物，同时探测时按左侧规则，进入新网格后优先探测当前方向的左侧方向。探测过程中记录每个网格的四个方向上的状态：通路、不通或未知，探测得到不同状态后记记录，同时记录当前网
格的四个方向是否已被探测过。若某网格四个方向全部探测过则利用标志位表示该网格已访问。为了寻找到从起点到终点的最佳路径，记录当前网格在四个方向上的邻接网格序号，由此最后可在机器人已探测过的网格中利用Dijkstra算法找到最佳路径。并为计算方便，记录网格所在迷宫中行号、列号。并机器人探索过程中设置一个回溯网格栈记录机器人经过的迷宫网格序号及方向，此方向是从一个迷宫网格到下一个迷宫网格经过的方向。设置一个方向队列记录机器人在某网格内探测方向的顺序。设置一个回溯路径数组记录需要回溯时从回溯起点到回溯终点的迷宫网格序号及方向。 考虑到迷宫比较简单，且主要为纵横方向的直线，可采用让小车在路口始终左转或者始终右转的方法走迷宫，也就是让小车沿迷宫的边沿走。这样最终也能走出迷宫。本次课程设计采用此方法。即控制策略为机器人左侧有缺口时，向左进入缺口，当机器人前方有障碍是，向右旋转180°，其余情况保持前进。 2.2 传感器的选择 由于需要检测机器人左侧和前方是否有通路，采用红外传感器对机器人行进方向和左侧进行感知。红外避障传感器是依据红外线的反射来工作的。当遇到障碍物时，发出的红外线被反射面反射回来，被传感器接收到，信号输出引脚就会给出低电平提示信号。本机器人系统的红外避障信号采用直接检测的方式进行，直接读取引脚电平。传感器感应障碍物的距离阈值能够经过调节
机器视觉课后心得体会
. ;.. 经过机器视觉技术及应用这门课程的学习，我觉得受益匪浅。可以说这门课 程更偏重于实践，也很好的锻炼了我们，老师讲课很认真，ppT准备的很详细，对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品即图像摄取装置，分CMOS 和CCD两种把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别，机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。加之机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习，我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性，可以让我们了解到机器视觉的基本构造，对成为技术应用型人才，适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用，更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习，我们懂得更多，收获更多，提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西，我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识，不断的提高自身的学习与应用能力。
机械优化设计方法基本理论
机械优化设计方法基本理论 一、机械优化概述 机械优化设计是适应生产现代化要求发展起来的一门科学，它包括机械优化设计、机械零部件优化设计、机械结构参数和形状的优化设计等诸多内容。该领域的研究和应用进展非常迅速，并且取得了可观的经济效益，在科技发达国家已将优化设计列为科技人员的基本职业训练项目。随着科技的发展，现代化机械优化设计方法主要以数学规划为核心，以计算机为工具，向着多变量、多目标、高效率、高精度方向发展。]1[ 优化设计方法的分类优化设计的类别很多，从不同的角度出发，可以做出各种不同的分类。按目标函数的多少，可分为单目标优化设计方法和多目标优化设计方法按维数，可分为一维优化设计方法和多维优化设计方法按约束情况，可分为无约束优化设计方法和约束优化设计方法按寻优途径，可分为数值法、解析法、图解法、实验法和情况研究法按优化设计问题能否用数学模型表达，可分为能用数学模型表达的优化设计问题其寻优途径为数学方法，如数学规划法、最优控制法等 1.1 设计变量 设计变量是指在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立参数，在优化过程中，这些参数就是自变量，一旦设计变量全部确定，设计方案也就完全确定了。设计变量的数目确定优化设计的维数，设计变量数目越多，设计空间的维数越大。优化设计工作越复杂，同时效益也越显著，因此在选择设计变量时。必须兼顾优化效果的显著性和优化过程的复杂性。 1.2 约束条件 约束条件是设计变量间或设计变量本身应该遵循的限制条件，按表达方式可分为等式约束和不等式约束。按性质分为性能约束和边界约束，按作用可分为起作用约束和不起作用约束。针对优化设计设计数学模型要素的不同情况，可将优化设计方法分类如下。约束条件的形式有显约束和隐约束两种，前者是对某个或某组设计变量的直接限制，后者则是对某个或某组变量的间接限制。等式约束对设计变量的约束严格，起着降低设计变量自由度的作用。优化设计的过程就是在设计变量的允许范围内，找出一组优化的设计变量值，使得目标函数达到最优值。
工业机器人培训心得
竭诚为您提供优质文档/双击可除 工业机器人培训心得 篇一：机器人应用培训心得 机器人培训总结 培训已近尾声，回想学习中，多位机器人领域专家的讲座为我们的思想注入了源头活水，给我带来了心智的启迪、情感的熏陶和精神的享受，让我饱享了高规格的“机器人大餐”，我感受着新思潮、新理念的激荡，他们以鲜活的案例和丰富的知识内涵及精湛的理论阐述，给了我强烈的感染和深深的理论引领，每一天都能感受到思想火花的冲击；我分享到了收获的喜悦，接受了先进自动化机器人理论的洗礼，受益匪浅。 下面将我的学习心得小结如下： 一、机器人发展历程 科学技术是第一生产力，随着时代的进步，科技发展的日新月异，一种代替人们从事某些特殊工作的科技产品——机器人，已越来越受到人们的关注。那么什么是机器人呢？人们一般的理解来看，机器人是具有一些类似人的功能的机
械电子装置，或者叫自动化装置，它仍然是个机器，它有三个特点，一个是有类人的功能，比如说作业功能，感知功能，行走功能，还能完成各种动作，它还有一个特点是根据人的编程能自动的工作，这里一个显著的特点，就是它可以编程，改变它的工作、动作、工作的对象，和工作的一些要求，它是人造的机器或机械电子装置。但从完整的更为深远的机器人定义来看，应该更强调机器人智能，所以人们又提出来机器人的定义是能够感知环境，能够有学习、情感和对外界一种逻辑判断思维的这种机器。机器人的起源要追溯到3000 多年前。“机器人”是存在于多种语言和文字的新造词，它 体现了人类长期以来的一种愿望，即创造出一种像人一样的机器或人造人，以便能够代替人去进行各种工作。直到四十多年前，“机器人”才作为专业术语加以引用，然而机器人 的概念在人类的想象中却已存在三千多年了。 从历史来来看真正意义上的机器人出现在1959年，经 过了五十多年的发展，机器人种类达数十种，它们在许多领域为人类的生产和生活服务。大多数工业机器人都不能走路，一般是靠轨道滑行，如汽车制造机器人等。现代工业机器人主要有四大类型： （1）顺序型——这类机器人拥有规定的程序动作控制 系统； （2）沿轨迹作业型——这类机器人执行某种移动作业，
机器视觉课后心得体会
经过机器视觉技术及应用这门课程的学习，我觉得受益匪浅。可以说这门课程更偏重于实践，也很好的锻炼了我们，老师讲课很认真，ppT准备的很详细，对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品即图像摄取装置，分CMOS 和CCD两种把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别，机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。加之机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习，我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性，可以让我们了解到机器视觉的基本构造，对成为技术应用型人才，适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用，更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习，我们懂得更多，收获更多，提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西，我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识，不断的提高自身的学习与应用能力。
机器人大赛总结报告
机器人大赛总结报告 机器人大赛是一个极富挑战性的学术竞赛。它不仅水准高，难度大，综合性强，而且投资巨大的新兴学科。 我们之所以有机会参加如此高水的学科竞赛，这全得益于学校领导的大力支持：我们之所以能在极端不利的情况下取得今天的成绩，这全得益于所有指导老师的精心栽培和全体参赛队员的团结努力。 上学期末，当我得知学校将组织我们参加本次的机器人大赛我非常的兴奋，作为一个电子专业大三的学生能参加本次的学术盛宴，将是我求学道路中不可多得的好机遇，同时我也知道这也将是我求学中的一个挑战，我不仅要和同学们竞争这少有的名额，同时我还要和我自己竞争，通过几个月的学习训练我能否不断超越自己，提高自己的动手能，最终在大赛中战胜对手取得好成绩，为自己为学校增光添彩。 后来，我也了解到学校已经花重金购置几台机器人，听张老师简单介绍这台小小的机器居然花费数千元，通过学习才知道，这个小东西本领还不小，都已经算是很尖端的技术了，这让我对机器人有了更加浓厚的兴趣。加上学校领导的重视以及指导老师精心指导，我暗自下定决心“一定要好好努力，不能辜负了学校和指导老师的期望”。 在讲完所有的基础课后，我们开始利用软件对机器人进行测试和调试，好让其达到最佳状态，但是是结果却不是很理想，我们队员之间相互探讨，充分发挥自己的主观能动性，将各自想到的方案集合在一起，相互改进在装载到机器人里，根据运行效果的好坏来决定最终的方案，直到比赛的前一天我们还在不断改进程序，我试了最后的效果非常的棒，其它组的效果也是一样。 于是我们机器充满电，整理行装，准备明天的出征。第二天到后我们就开始最后的参数采集和调试，但由于现场的环境不断变化，更我们的调试带来了很大的困难，看得出队员都有些急躁，在老师的开导之后，我们调整好心态，克服外在的影响，开始最后的调试。所有的队员都在分工合作，一丝不苟的准备最后调试，我们都知道胜败就在此一举了。在我们所有准备都做好后，我对机器人做了最后一次测试，防守机
机械优化设计习题及答案
机械优化设计习题及参考答案 1-1.简述优化设计问题数学模型的表达形式。 答：优化问题的数学模型是实际优化设计问题的数学抽象。在明确设计变量、约束条件、目标函数之后，优化设计问题就可以表示成一般数学形式。求设计变量向量[]12T n x x x x =L 使 ()min f x → 且满足约束条件 ()0 (1,2,)k h x k l ==L ()0 (1,2,)j g x j m ≤=L 2-1.何谓函数的梯度？梯度对优化设计有何意义？ 答：二元函数f(x 1,x 2)在x 0点处的方向导数的表达式可以改写成下面的形式：??? ?????????????=??+??= ??2cos 1cos 212cos 21cos 1θθθθxo x f x f xo x f xo x f xo d f ρ 令xo T x f x f x f x f x f ?? ????????=????=?21]21[)0(， 则称它为函数f （x 1，x 2）在x 0点处的梯度。 （1）梯度方向是函数值变化最快方向，梯度模是函数变化率的最大值。 （2）梯度与切线方向d 垂直，从而推得梯度方向为等值面的法线方向。梯度)0(x f ?方向为函数变化率最大方向，也就是最速上升方向。负梯度-)0(x f ?方向为函数变化率最小方向，即最速下降方向。 2-2.求二元函数f （x 1，x 2）=2x 12+x 22-2x 1+x 2在T x ]0,0[0=处函数变化率最 大的方向和数值。 解：由于函数变化率最大的方向就是梯度的方向，这里用单位向量p 表示，函数变化率最大和数值时梯度的模)0(x f ?。求f （x1，x2）在
机器人技术基础知识总结
坐标系ouvw 除绕坐标系oxyz的坐标轴旋转外， 还可以绕它本身的坐标轴旋转。如果坐标系ouvw 绕坐标系oxyz 的坐标轴旋转， 则可对旋转矩阵左乘相应的基本旋转 矩阵； 如果ouvw 绕本身的坐标轴旋转，则可对旋转矩阵右乘相应 的基本旋转矩阵。 2目前机器人的运动学和动力学研究主要向下面所述的几个方 面深人发展： 1.机器人的轨迹规划。 2.切实可行的设计和评价机器人的动力学方法。 3.适应机器人的实时计算，减少计算时间，提高 计算效率。 4.解决控制系统的反馈、稳定等方面的问题。 5.随着机器人以高速、高精度发展，考虑构件弹性及振动影响的动力学研究。 6.改进和完善动力学建模方法。 3国内主要采用open GL软件实现机器人仿真 4运动学和动力学模型简化条件 (1) 假设机器人各杆件是刚性的；忽略各杆件的变形，都当作 刚性构件来处理； (2) 各构件的摩擦忽略不计； 目前，已经能够对一般结构的六自由度串联机器人进行逆运动 学求解，但是要获得显式解，只有满足下列两个充分条件之一： a．3 个相邻关节轴交于一点。 b．3 个相邻关节轴平行。 5假定坐标系oxyz 是三维空间中的固定坐标系(在机器人运动学中为总体坐标系)，坐标系ouvw 固定在机器人杆件上并随杆件一起运动(此坐标系为附体坐标系) 6齐次坐标是用n+1 维坐标来描述n 维空间的位置 7在机器人杆件关节上建立坐标系有两种方法：一是把杆件坐标 系建立在每个杆件的下关节处；二是把杆件坐标系建立在每个杆件 的上关节处。 8 i 杆件的坐标系设置在i+1 号关节上，并固定i 关节， 坐标系{i}与杆件i 无相对运动 这种传递矩阵是把i 杆件的坐标系设置在i 号关节上，并固定i关节， 坐标系{i}与杆件i 无相对运动
机器人课程结课总结报告
课程结课总结报告 课程名称：机器人的制作 实验一基于arduino控制器的轮式机器人循迹避障功能设计 实验二应变式传感器电子秤实验 实验三基于C51单片机控制器的轮式机器人电机控制系统 实验四基于ARM控制器的博创平台轮式机器人循迹避障功能实现实验五摄像头实现轮式机器人循迹功能的应用 实验六应用卓越联盟实验室设备进行设计和实现作品说明 指导教师许晓飞 系别机电工程学院 专业机械电子工程 学生姓名邓银涛 班级/学号机电1401/2014010339 成绩
实验一基于ardunio控制器的轮式机器人循迹避障功能设计 实验目的 1.了解ardunio平台，并熟练使用此软件完成小车的各种活动 2.了解HC-SR04超声波测距模块的原理，并且熟练使用此模块作为小车的传感器进行工作 3.了解并且熟悉红外线传感器循迹原理 实验器材： Adrunio软件，超声波传感器，红外线传感器，导线，底板，电机，电池，单片机等 实验内容： 1.将硬件组装成小车，即轮式机器人 2.利用ardunio使小车完成循迹功能 步骤：（1）写好后缀为.txt的c语言循迹文件 （2）将文件导入单片机中 （3）根据具体路况，运行并且进行调试红外线传感器的灵敏程度 3.利用ardunio使小车完成避障功能 步骤：（1）写好后缀为.txt的c语言避障文件 （2）将文件导入单片机中 （3）运行并且进行调试小车躲避障碍物的距离 实验程序 1.循迹程序： 小车循迹程序思路图 #include