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将机械系统与物联网集成
I.在全球介绍中，有数百万小型和微型机械车间使用车床机，特纳，钻机，CNC（计算机数值控制）和VMC（垂直加工中心）。这些机器的成本很高，其维护费用又增加了大量的资金，因此导致了更多的停机时间和更昂贵的维护，这直接影响其效率。预定的维护是一个可行的选择，可以检查这些系统，以便进行计划维护，必须在每次约会时关闭系统，从而导致更多的停机时间。必须在物联网的帮助下实施一种可行，更具成本效益的预测维护模型。随着物联网和复杂传感器的出现，任何系统的数据收集都可以以更高的准确性和可靠性访问。预计到2025年，物联网的预测将增长到1.6万亿美元。这些设备通常共享数据和信息，以便为消费者提供增加的便利性和控制权，在某些情况下，甚至允许用户自动化简单的流程，例如订购用品。这些物联网连接的设备中已有数百亿美元已经存在，并且随着互联网连接开始成为大量电子设备的标准功能，该数字才会增长。尽管大量整合到消费电子市场中，但物联网远远超出了手持设备和家用电器；物联网子系统（例如工业互联网和连接的城市）旨在使工厂和城市地区自动化，而不仅仅是家庭。数字虚拟助手（例如亚马逊的Alexa和Google Assistant）是该互连设备网络与人类用户之间的桥梁。
机械系统控制的脑电信号测量与分析
以下论文涉及将脑电图 (EEG) 与机械臂形式的执行器相结合的系统的开发。EEG 是一种通过电极测量大脑活动的方法，经常用于脑机交互领域。除了开发 3D 打印机械臂的设计和控制外，我们的工作还包括通过蓝牙在 EEG 测量设备和执行器之间建立数据传输，以及实时对 EEG 信号进行分类和分析。该系统的设计使得机械臂在用户高度集中时握紧拳头，在注意力水平较低时放松为张开的手掌。结果显示了一个工作系统，它通过根据用户的注意力水平测量和正确处理 EEG 信号来控制机械臂。该系统对假肢和脑机交互领域的进一步研究很有用。系统准确性的一个可能改进是使用两个以上的电极来测量大脑活动，并减少由于脑电图信号对肌肉活动的敏感性而产生的噪音。
机械系统中的能源收集技术-IJRPR
能量收集是指捕获和转化环境或浪费能量到可用的电力的过程。在机械系统中，能源收集特别重要，因为它提供了一种从各种来源产生电力的方法，从而减少了对传统电源的依赖并促进可持续性。目标是利用在机械系统正常运行中通常会消散或未使用的能量，并将其转换为电力，以供电电子组件或设备。这在进入连续外部电源可能具有挑战性或昂贵的情况下至关重要。能源收集在各个领域都有应用，包括无线传感器网络，可穿戴设备和机械工程中的其他电子系统，提供了一种更环保和成本效益的方法来供电设备
NASA 材料、结构、机械系统和制造技术领域路线图 -TA12
前言 执行摘要 TA12-1 1. 概述 TA12-5 1.1. 技术方法 TA12-5 1.2. 优势 TA12-5 1.3. 适用性/可追溯性（NASA 战略目标） TA12-6 1.4. 技术挑战 TA12-6 2. 项目组合讨论 TA12-6 2.1. 材料 TA12-7 2.1.1. 轻质结构。 TA12-7 2.1.2. 计算设计材料。 TA12-8 2.1.3. 柔性材料系统。 TA12-9 2.1.4. 环境。 TA12-10 2.1.5. 特殊材料。 TA12-10 2.2. 结构 TA12-11 2.2.1. 轻质概念。 TA12-11 2.2.2. 设计和认证方法。 TA12-12 2.2.3. 可靠性和维持。TA12-14 2.2.4. 测试工具和方法。TA12-14 2.2.5. 创新、多功能概念。TA12-16 2.3. 机械系统 TA12-16 2.3.1. 可部署、对接和接口。TA12-16 2.3.2. 机制寿命延长系统。TA12-17 2.3.3. 机电、TA12-18 2.3.4. 设计和分析工具和方法 TA12-19 2.3.5. 可靠性/寿命评估/健康监测 TA12-19 2.3.6. 认证方法 TA12-21 2.4. 制造 TA12-21 2.4.1. 制造流程。TA12-21 2.4.2.智能集成制造和信息物理系统。TA12-22 2.4.3. 电子和光学制造工艺。TA12-24 2.4.4. 可持续制造。TA12-24 2.5. 交叉 TA12-25 2.5.1. 无损评估 (NDE) 和传感器。TA12-25 2.5.2. 基于模型的认证和维持方法。TA12-26 2.5.3. 负载和环境。TA12-27 3. 与其他技术的相互依赖性
ENG ME 404：机械系统动力学与控制，2019 年秋季
我坚信学习是一种积极的体验。虽然课堂上有一些传统的讲座，但我们大部分时间都会花在解决问题上。要做到这一点，你必须在课前阅读指定材料并整理你的想法和问题。为了表明充分准备讲座的重要性，大多数讲座开始时都会有简短的“你读过吗”测验。你可以（也应该！）在阅读的同时进行这些测验。这样做的目的不是让你在课前仔细学习所有的材料，而是让你熟悉当天的主题，思考哪些可能容易，哪些可能困难，并准备好问题。这些将通过 BU Learn（Blackboard）网站提供（见下文）。
机械系统预测和健康管理 (PHM) 中采用的人工智能 (AI) 算法的性能指标
摘要。近年来，人工智能 (AI) 算法在预测和健康管理 (PHM) 领域的应用研究，特别是用于预测受状态监测的机械系统的剩余使用寿命 (RUL) 的研究，引起了广泛关注。为 RUL 预测建立置信度非常重要，这样可以帮助运营商和监管机构就维护和资产生命周期规划做出明智的决策。在过去十年中，许多研究人员设计了指标或指标来确定 AI 算法在 RUL 预测中的性能。虽然大多数常用的指标（如平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE) 等）都是从其他应用程序中改编而来的，但一些定制指标是专门为 PHM 研究而设计和使用的。本研究概述了应用于机械系统 AI 驱动的 PHM 技术的关键绩效指标 (KPI)。它介绍了应用场景的详细信息、在不同场景中使用特定指标的适用性、每个指标的优缺点、在选择一个指标而不是另一个指标时可能需要做出的权衡，以及工程师在应用指标时应该考虑的一些其他因素。
机器学习引导的纳米化剂设计，以最大程度地减少机械系统中的能量损失
这项研究探讨了机器学习指导设计在优化纳米化剂中的重要潜力，重点是减少机械系统中的摩擦和磨损。利用神经网络和遗传算法，研究表明了高级计算技术如何准确预测和增强纳米求的摩擦学特性。研究结果表明，与传统的矿物基油基润滑剂相比，纳米化剂，尤其是含石墨烯和碳纳米管的纳米化剂，在降低摩擦系数和磨损速率方面表现出明显改善。此外，这些纳米求的增强的热稳定性和载荷能力有助于大量的能源节省和提高的操作效率。这项研究强调了采用纳米化剂的经济和环境益处，强调了它们改变润滑技术并支持可持续工业实践的潜力。
2023 年年度报告2024 年03 月
微电子机械系统（ Micro Electro Mechanical Systems ），是建立在微米 / 纳米技 术基础上，对微米 / 纳米材料进行设计、加工、制造、测量和控制的技术。 它可将机械构件、光学系统、驱动部件电控系统集成为一个整体单元的微 型系统，基本特点为微型化、智能化、多功能、高集成度和适用于大批量 生产
智能材料和结构的知识对于设计用于先进工程应用的机械系统至关重要，该课程旨在培训
第一单元 智能结构 9 0 0 9 智能结构的类型、智能结构的潜在可行性、智能结构的关键要素、智能结构的应用。压电材料、特性、压电本构关系、去极化和矫顽场、场应变关系。磁滞、蠕变和应变率效应、尺蠖直线电机。梁建模：具有诱导应变率效应的梁建模、具有诱导应变的尺蠖直线电机梁建模驱动 - 单执行器、双执行器、纯伸展、纯弯曲谐波激励、伯努利-欧拉梁模型、问题、压电应用。