机械与材料工程系的研究生可以使用设备齐全的实验室,这些实验室包含最先进的设备和软件,用于支持生物医学工程、先进材料、机器人技术、机械设计和人工智能/机器学习等领域的研究。小班授课通过提供学生和教师之间的密切联系来支持我们的多学科和实时关注,使我们能够满足学生的个人和职业目标。
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确,细致和灵活的任务的能力[17],[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19],依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近,深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20],[21],而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把,操纵和组装方面[22]。此外,多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展,但在多尺度操作整合,动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐,并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性,以优化精确的操纵能力。
在6.1.1.4或6.5.4.1下的包装或IBC制造商的质量保证计划应包括在包装或IBC上的6.1.5或6.5.6中的适当机械设计类型测试,并从包装或IBC上进行,并从每批再生塑料材料中制造。在此测试中,可以通过适当的动态压缩测试而不是静态负载测试来验证堆叠性能。
4.2 实验接口、4.2.3 热、4.4 机械设计、4.6 电子设计、4.8 电源系统、5.2.3.1 选定的清洁方法、5.2.4.1 洁净室、7.1.3。发射场要求、附录 A(实验评审和总结)已更新,包括 CDR 评审、附录 C(外展活动)已更新,包括自 CDR 以来的活动、附录 E(时间表)已更新,以反映当前进展、附录 J 示意图。
摘要。参数计算机辅助设计(CAD)对于临时机械设计至关重要。但是,它在实现精确的参数草图建模方面遇到了挑战,并且缺乏适合机械设计的实际评估指标。我们利用预先训练的基础模型的能力,以其在自然语言处理和计算机视觉方面的成功而闻名,以开发专门针对CAD的生成模型。这些模型擅长理解复杂的几何形状和设计推理,这是CAD技术的关键进步。在本文中,我们提出了CADVLM,这是CAD生成的端到端视觉语言模型。我们的方法涉及改编预训练的基础模型以有效地操纵工程素描,从而构成草图原始序列和草图图像。广泛的实验表明,在多个CAD草图生成任务上的表现出色,例如CAD自动完成,CAD自动构成和图像条件生成。据我们所知,这是成功将多模式大型语言模型(LLM)成功地用于参数CAD生成的第一个实例,代表了计算机辅助机械设计领域的开创性步骤。
机器人1行业认证考试评估了对电气,机械和工程原理的理解。学习者展示了他们对如何设计,构建,编程和控制机器人设备的了解。考试包括对电气概念的严格研究和应用,例如能源的来源,电气安全,使用和识别基本电子组件,传感器和执行器。评估的工程概念包括机械设计,原型开发,设计测试,编程和适当的工程文档。
本论文中介绍的工作是在瑞典林雪平大学 (LiU) 管理与工程系 (IEI) 的机械设计系进行的。我要感谢几位在工作期间给予我支持和建议的人;首先,我要感谢我的导师 Petter Krus 教授的指导和支持。这段时间最有趣和最令人鼓舞的工作是我们进行 ModuLiTH(模块化电动汽车)项目课程的时候。我要感谢我在萨博航空系统的工业赞助商和主管:Anders Pettersson 提出了启动研究项目的想法,Stefan Andersson 让我深入参与了萨博航空系统的 MBSE 计划,以及 Erik Herzog 的学术观点和在 SPEEDS 项目中一起度过的有趣时光。在林雪平大学机械设计系,我还要感谢 Olof Johansson 对 NFFP 项目的支持和合作,以及 Björn Lundén 对研究生阶段研究和学习的介绍。我要感谢几位在萨博航空系统公司和机械设计部门的 MBSE 领域进行论文、演示和讨论的愉快团队合作,其中我想提到的有:Bengt-Göran Sundqvist、Johan Ölvander、Anders Weitman、Sören Steinkellner、Hampus Gavel、Gert Johansson、Lars Karlsson、Ingela Lind 和 Ulrik Pettersson。这项工作得到了 ProViking 的资金支持