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机械工程与人工智能系统工程（选项 H）2023 年 9 月（适用于 2021 年 9 月入学一年级的学生或
MME 4410 机械与材料工程论文 MME 4423A/B 内燃机 MME 4424A/B 材料的机械特性 MME 4425A/B 机械振动 MME 4427A/B 机械工程选题 III MME 4428A/B 机械工程选题 IV MME 4429A/B 核工程 MME 4435A/B 压力容器设计 MME 4437A/B 高级 CAE：仿真 MME 4446A/B 复合材料 MME 4450A/B 控制系统：理论与实践 MME 4452A/B 机器人与制造自动化 MME 4453A/B 腐蚀与磨损 MME 4459A/B 高级 CAE：制造技术 MME 4460A/B HVAC II MME 4469A/B 肌肉骨骼系统的生物力学 MME 4470A/B 医疗及辅助设备 MME 4473A/B 计算机集成制造（CIM） MME 4474A/B 机械工程选题 I MME 4475A/B 机械工程选题 II MME 4480A/B 高级 CAE：逆向工程 MME 4482A/B MEMS 基础 MME 4483A/B HVAC I MME 4485A/B 流体机械 MME 4487A/B 机电一体化系统设计 MME 4490A/B 全球背景下的工程：先进制造 *课程包含国际部分：详情请咨询 MME 办公室 MME 4492A/B 工程师生产管理
视觉排序算法
摘要：车辆事故通常是由于驾驶时突然出现障碍物而发生的。驾驶员的不同响应时间可能会导致制动延迟或无法及时停止，从而导致碰撞。为了解决此问题，我们提出了一个使用高级机电技术技术的自主制动系统（ABS），该系统在车辆前部使用超声波发射器来发送超声波波。当这些波撞到障碍物时，它们会向后反弹并被超声接收器检测到。通过分析这些反射信号，系统可以通过微处理器计算到障碍物的距离，并通过微处理器相应地调整车辆的速度。在紧急情况下，微控制器可以控制并激活制动系统以快速有效地施加制动器，从而提高安全性。对该系统的重要增强是使用烧瓶的基于Python的应用程序的集成。此应用程序可以动态确定事件的位置，并使用实时地理数据将其传达给最近的紧急服务。通过GSM技术来促进此通信，该技术将警报信号和车辆的GPS位置发送给适当的当局，以确保迅速的响应和帮助，此外，可以扩展该系统以包括车间间通信功能。此功能使汽车可以共享有关其位置和速度的信息，从而提高道路合作和意识。这不仅减少了碰撞，而且有助于创造流量流畅。总体而言，自动制动系统旨在通过减少响应时间和停止距离来提高道路安全性，从而防止事故并显着增强紧急响应能力。
分析化学杂志 - UTS 的 OPUS
a Vel Tech Rangarajan Dr. Sagunthala 科技研发研究所机械工程系，Avadi，钦奈 600 062，泰米尔纳德邦，印度 b Aditya 大学机械工程系，Surampalem 533437，安得拉邦，印度 c 西那瓦大学工程学院研究员，Bang Toei 12160，泰国 d 马来西亚理工大学航空航天工程学院，14300 Nibong Tebal，槟城，马来西亚 e 哈立德国王大学工程学院机械工程系，PO Box 394，艾卜哈 61421，沙特阿拉伯 f 哈立德国王大学工程与技术创新中心，艾卜哈 61421，沙特阿拉伯 g 丽水学院工程学院，浙江省丽水市 323000 h Graphic Era Deemed to be 大学机械工程系，北阿坎德邦德拉敦248002，印度 i 土木与环境工程学院，FEIT，悉尼科技大学，新南威尔士州 2007，澳大利亚 j 大西洋理工大学斯莱戈分校健康与环境数学建模与智能系统中心（MISHE），Ash Lane，斯莱戈 F91 YW50，爱尔兰 k 大西洋理工大学斯莱戈分校机电一体化工程系，Ash Lane，F91 YW50 斯莱戈，爱尔兰 l 国立科技大学电气与机械工程学院机械工程系，伊斯兰堡 46060，巴基斯坦 m 延世大学机械工程系，首尔 120-749，韩国
ScienceDirect
应用于现实世界分析和控制应用程序（例如机电系统系统（Abraham和Murphey，2019年），（Cisneros等，2020），分布式参数系统（Klus等，2020））。为了实际使用，需要选择有限数量的可观察到的物品，这称为举重。基于这些，构建了时间变化的数据矩阵，以通过最小二乘矩阵近似Koopman运算符计算。该技术被称为Excended动态模式分解（EDMD）（Williams等，2015）。但是，主要问题是可观察物的选择是启发式的，并且无法保证所得模型的质量。为了解决这个问题，一种解决方案是使用数据驱动的技术从数据中学习提升，以规避可观察物的手动选择（Lusch等，2018）（Iacob等，2021）。尽管如此，这仍然是一个近似值，并且有关如何将非线性系统嵌入精确的线性有限尺寸提升表示的问题，并且在可能的情况下，仍然可以打开。这是一个重要的算法，因为出于控制目的，具有确切的有限尺寸嵌入允许将可用的控制工具应用于线性系统。此外，如果模型中存在无法量化的近似错误，则将无法实现预期的性能。为了解决这个问题，已经尝试将Koopman框架与沉浸式（Wang and Jungers，2020）和Carleman线性化连接起来，以获得清晰的计算观测值的方式。紧密连接到然而，在沉浸式方法中，有限的维度完全线性提升的存在很大程度上取决于系统的可观察性特性，并且通常，所得的填充物包含非线性输出注入（Krener和Isidori，1983），（Jouan，2003年）。
社论：脑机接口 (BCI) 和工业 4.0 在人机交互 (HMI) 方面的人工智能 (AI) 进展
人工智能 (AI) 与脑机接口 (BCI) 的融合已取得重大进展，特别是在情绪识别和认知筛查领域。这篇综合性社论深入探讨了 Front. Hum. Neurosci.、Sec. Brain-Computer Interfaces 中研究主题“脑机接口 (BCI) 中的人工智能 (AI) 和人机交互 (HMI) 的工业 4.0 进展”中提出的最新进展。在过去十年中，计算机控制和监控应用领域取得了显著的工业进步，进一步催化了人工智能赋能的 BCI 等先进技术的融合。现代 BCI 位于数据采集、信号处理、人工智能和信息物理系统 (CPS) 的交汇处。算法创新，尤其是认知计算领域的创新，正在推动人工智能不断融入 BCI、工业 4.0 和手术 4.0（医疗保健）等领域，旨在建立强大的工业人工智能生态系统。工业 4.0 是一个快速发展的行业，它寻求通过部署人工智能和脑机接口等数字工具来彻底改变传统的工业方法。包括机器学习和深度学习在内的复杂人工智能算法在提高 BCI 系统的性能方面发挥着关键作用，有助于更有效地应对现实生活中的挑战。基于 BCI 的解决方案在提高工业性能方面越来越受欢迎，从精确评估到优化神经人体工程学系统，准确评估工业操作员的心理和认知工作量，促进人机交互、机器人辅助手术，以及确保危急情况下的安全。BCI 提供了一种基于脑信号操纵计算机和外部机电一体化设备的方法。最近，现代工业界对 BCI 操作机器的兴趣日益浓厚。创新型 BCI 的研究和开发，
人工智能在机械工程中的应用综述
“人工智能” (AI) 一词是指一项新兴技术，也是近年来更容易获得的研究课题。该组织的基本目标是研究和推进人类智能在广泛的科学和技术领域的发展，例如工程、心理学、认知科学、信息和系统科学、空间科学和工程 (Huang, 2016)(Patel et al., 2021)。近年来，控制所有输入参数的自组织单元已被用来最大限度地减少最终产品的拒收和错误。这是通过不断改进传统方法和添加新的、复杂的信息技术网络系统来实现的，这些系统已经经过分析并转化为新的更高级技术。鉴于实时市场的残酷性，人工智能的未来潜力很可能会在更广泛的工程活动中体现为更高程度的复杂原创思维。这是因为实时市场竞争非常激烈。随着生产变得更加自动化和先进，将人工智能 (AI) 与机械和机电一体化工程相结合变得越来越普遍 (J. Chen 等，2019)。机器学习的目的是利用增强的数据和算法对未来事件做出准确的预测。在正常情况下，信息从生产阶段回流到规划阶段的情况并不常见；然而，来自生产阶段的信息对规划所涉及的任务有重大影响，并有助于降低故障率、计划外停机时间和生产质量，所有这些都降低了生产过程的灵活性。本文的成果包括机械领域的人工智能应用，包括但不限于质量保证和工艺规划、工艺监控和诊断，以及自动驾驶智能汽车、无人机和自动导弹等相关领域；热力学；压力
产品报废问题的背景...
摘要 现在，越来越多的产品进入报废 (EOL)。进入 EOL 阶段的机电产品和飞机的总质量很大。解决 EOL 问题的各个方面对农村和城市管理者来说都是一项挑战。由于处理飞机 EOL 产生的材料和有毒废物的总体业务、保密文化和飞机的复杂性等因素，应用逆向供应链和相关处理方法解决这一问题并不容易。然而，用于设计逆向物流和机电行业绿色供应链的实践和解决方案可以适应航空航天业务环境。可持续发展的重要性日益增加，这意味着将社会和环境问题纳入供应链对于生产者和废物、城市和农村管理者来说至关重要。本文讨论了飞机 EOL 中的各种问题以及这些问题对原始制造商的供应链和拆解商的逆向链的影响。本文的目的是提供一个概念框架，用于分析逆向物流和其他相关方面背景下的 EOL 问题的不同方面。介绍了 EOL 问题的不同操作与绿色供应链要素之间的关系。环境和社会影响影响农村（飞机存储和处置）和城市地区（拆卸、备件存储、物料
提供机电一体化的体验学习机会
新兴的机电一体化技术领域着重于开发和实施用于工业应用的先进自动化。因此，机电一体化包括高级领域，包括机器人技术，人工智能（AI）和网络安全。尽管对机电一体化专业知识的需求正在增长，但机电一体化的可用体验劳动力发展机会仍然有限。该项目将通过在线机电一体化教育门户网站（MEP），体验式机电一体化实践（MP）计划和机电一体化行业途径轮换来研究和开发教育材料和工具，并为项目参与者提供体验机会。MEP和MP模块专注于机器人技术，力学，电子/控制，网络安全和人工智能的五个机器人支柱。该项目利用密歇根州技术大学，西岸社区学院，戈吉比克社区学院，三个非营利组织以及九个地区行业合作者之间的合作伙伴关系。主要项目目标是通过体验式学习机会来改善跨学科的机电一体化培训；制定一个灵活而全面的计划，以促进多样化和包容性的STEM劳动力：并促进以机电卫星劳动力准备和安置为中心的项目合作伙伴之间的可持续合作。作为机电一体化教育门户网站的项目研究和开发的一部分，正在开发允许进行远程机器人操作和编程的遥控机器人工作电脑（TRW）。TRW由FANUC协作机器人，三个用于对用户实时反馈的摄像机和一个用于托管已开发软件的计算机服务器。客户端的界面将由虚拟教学吊坠组成，其中包含一个覆盖的真实教学吊坠的显示屏幕和两个显示窗口，显示了由安装在物理机器人工作表中的摄像机传递的不同角度的机器人。TRW将通过安全环境中的Internet从世界任何地方的用户远程访问机器人。在本文中，作者提供了TRW的研发阶段的详细信息。
逆向供应链分析背景下的产品寿命终止问题
摘要 越来越多的产品现在进入使用寿命终止阶段 (EOL)。进入 EOL 阶段的机电一体化产品和飞机的总质量很大。解决 EOL 问题的各个方面对农村和城市管理者来说都是一项挑战。由于处理飞机 EOL 产生的材料和有毒废物的总体业务、保密文化和飞机的复杂性等因素，应用逆向供应链和相关处理方法来解决这一问题并不容易。但是，用于设计机电一体化行业逆向物流和绿色供应链的实践和解决方案可以适用于航空航天业务环境。可持续发展的重要性日益增加，这意味着将社会和环境问题纳入供应链对于生产者和废物、城市和农村管理者来说至关重要。本文讨论了飞机 EOL 中的各种问题以及这些问题对原始制造商的供应链和拆解商的逆向链的影响。本文的目的是提供一个概念框架，用于分析逆向物流和其他相关方面背景下的 EOL 问题的不同方面。介绍了 EOL 问题的不同操作与绿色供应链要素之间的关系。环境和社会影响影响农村（飞机存储和处置）和城市地区（拆解、备件存储、材料和有毒废物回收）。对于提出的概念框架，本研究讨论了在考虑对供应链的影响的同时应用这些实践的挑战和机遇。在绿色逆向供应链的背景下，要评估应用有效规划和开发 EOL 实践的效果，必须设计一个绩效衡量框架。我们的研究结果包括对飞机 EOL 处理更好实践的建议。我们可以得出结论，飞机 EOL 处理的概念框架与其他产品的概念框架截然不同！关键词：飞机 EOL 问题、逆向物流、航空航天业务环境和绩效衡量。
太阳能跟踪系统的机电一体化设计 - Inpressco
摘要 机电一体化系统设计的关键要素是从设计过程一开始就在整个设计过程中同时进行多学科知识的协同集成、建模、仿真、分析和优化，并针对更高的性能、速度、精度、效率、更低的成本和功能等约束，从而产生具有更多协同作用的产品。本文提出了基于机电一体化设计方法的智能太阳能跟踪系统的构想和开发，使得太阳能电池板在白天和季节变化中都能准确垂直于阳光光束（准确指向太阳），光照最强。整个系统和子系统同时进行选择、设计、集成建模、测试和优化；此外，还针对不同输入类型（包括实际输入高度角）验证了整体系统响应。所得结果表明设计的简单性、准确性和适用性，可以满足所有设计要求。所提出的设计可用于研究或教育目的。关键词：机电一体化设计，太阳跟踪器，建模/仿真。1.简介 1 机电一体化系统设计过程可分为系统、简单和清晰的设计步骤，包括：问题陈述；概念设计和功能规范；系统和所有子系统的并行（并发）设计和整体集成，包括：机械、电子、软件、控制单元、控制算法和接口子系统的选择、设计和协同集成；建模和仿真；原型设计、测试和优化；最后是制造和商业化（Farhan A. Salem 等人，2013 年）（Yu Wang 等人 2012 年）（Devdas Shetty 等人，2011 年）（Sarah Brady，2008 年）（L. Al-Sharif，2010 年）。本文提出了基于机电一体化设计方法的智能太阳能跟踪系统的构想和开发。2.预研究过程-问题陈述。在可再生能源中，太阳能是可持续能源最基本和先决条件的资源，因为它无处不在、丰富且