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机电一体化中的计算智能技术
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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。
使用机电一体化软件实现高效的机器...
5.1.3.耦合器 ................................................................................................................ 36 5.1.4.传感器 ................................................................................................................ 37 5.1.5.执行器 ................................................................................................................ 38 5.2.用户程序 ...................................................................................................... 38 5.3.控制器模拟 ...................................................................................................... 41 5.4.数据交换 ...................................................................................................... 41 5.5.驾驶员行为模拟 ............................................................................................. 42
智能控制在机电一体化系统中的应用
目前市场对机电一体化的技术要求越来越高，为推动机电一体化发展迈上新阶段，必须利用好信息技术，将智能控制运用到工业生产过程中，通过设备来控制生产进度和质量，降低人力物力成本，为机电一体化提供更大的经济效益。随着工业产品附加值的不断提高，对产品的精度要求越来越高，加速了工业生产过程的复杂程度，对机电一体化系统的功能提出了更高的要求。基于此，本次我们将重点探讨智能控制的特点及其在机电一体化中的应用。关键词
来自竞争铁性有序的超高机电响应
具有机电耦合作用的材料对于换能器和声学设备而言至关重要，因为它们是机能和电能之间的可逆转换器 1–6。高机电响应通常存在于结构不稳定性较强的材料中，传统上通过两种策略实现 - 准同型相边界 7 和纳米级结构异质性 8 。在这里，我们展示了一种不同的策略，通过从竞争的反铁电和铁电序中诱导极端的结构不稳定性来实现超高的机电响应。在相图和理论计算的指导下，我们设计了铌酸钠薄膜中反铁电正交和铁电菱面体相的共存。由于电场诱导的反铁电-铁电相变，这些薄膜显示出高于 5,000 pm V −1 的有效压电系数。我们的研究结果为设计和开发用于机电设备的反铁电材料提供了一种通用方法。
静态机电通用测试机 - BL金属
负载框架负载框架是刚性构造的，具有高轴向和侧向刚度。带有多个带有反射的无反弹球螺钉组件的线性模块，带有阳极氧化铝框架结合了高性能与合并尺寸。无反冲球螺钉组件提供高负载能力，高定位精度和可重复性。它不仅在张力或压缩方向上测试，而且还通过零测试进行测试。线性模块受到耐腐蚀的钢带的保护，这些钢带易于清洁并且在高温下也具有抗性。该机器配备了乘数极限探测器，以最佳保护操作，测试样品和机器。其他负载框架有两个，一个电子和质量超负荷保护。无反弹的线性模块由数字控制，由伺服电机控制，以使其更快地和停止，最佳控制和最高精度。可以在三个位置之间轻松更改十字头位置，以扩大可用的测试空间。这些紧凑型工作站提供了力，分离或变形闭环测试。它结合了高性能与合理尺寸。
2024 年德累斯顿工业大学机电一体化会议
用于优化内陆油轮装载过程的部分自动化机器人系统的概念设计 Markus Nieradzik（杜伊斯堡-埃森大学）;尼尔斯·诺弗 (杜伊斯堡-埃森大学)；马文·布德（Marvin Budde）（DST-船舶技术和运输系统发展中心）;维蕾娜·斯塔布（杜伊斯堡-埃森大学） Gerald Hebinck (mercatronics GmbH)；西里尔·阿利亚斯（Cyril Alias）（DST-船舶技术和运输系统发展中心e.V.）； Jens Diepenbruck (mercatronics GmbH)；马格努斯·利勃海尔 (杜伊斯堡-埃森大学)迪特·施拉姆 (杜伊斯堡-埃森大学)； Tobias Bruckmann（杜伊斯堡-埃森大学）
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
教学大纲：机电一体化技术学士学位（2018 字）
向量微积分：梯度、散度和旋度，它们的物理意义和恒等式。线、表面和体积积分。格林定理、散度陈述和斯托克斯定理、应用。傅里叶级数：周期函数的傅里叶级数、欧拉公式。奇函数、偶函数和任意周期函数的傅里叶级数。半程展开。傅里叶积分。正弦和余弦积分、傅里叶变换、正弦和余弦变换。谐波分析。偏微分方程：基本概念、仅涉及一个变量的导数的方程解。通过指示变换和变量分离求解。用分离变量法推导一维波动方程（振动弦）并求其解。达朗贝尔波动方程解。用高斯散度定理推导一维热方程并求一维热方程解。用分离变量法求解。数值方法：一阶和二阶导数（常导数和偏导数）的有限差分表达式。边界值问题的解，二阶偏微分方程的分类。用标准五点公式求拉普拉斯和泊松方程的数值解，用显式方法求热和波动方程的数值解。参考文献： 1.Kreyszig, Erwin，《高级工程数学》，John Wiley & Sons，（第 5 版），2010 年。2.3.S. S. Sastry，《数值分析入门方法》（第 2 版），1990 年，Prentice Hall。B. S. Grewal，《高等工程数学》，1989 年，Khanna Publishers 4。Murray R. Spiegel，《矢量分析》，1959 年，Schaum Publishing Co.
基于硅基氮化镓的微机电加速度计
1 G. Langfelder、M. Bestetti 和 M. Gadola，《微机械与微工程杂志》31 (8)，084002 (2021)。2 Chen Wang、Fang Chen、Yuan Wang、Sina Sadeghpour、Chenxi Wang、Mathieu Baijot、Rui Esteves、Chun Zhao、Jian Bai、Huafeng Liu 和 Michael Kraft，《传感器》20 (14)，4054 (2020)。3 V. Narasimhan、H. Li 和 M. Jianmin，《微机械与微工程杂志》25 (3)，033001 (2015)。4 DK Shaeffer，《IEEE 通信杂志》51 (4)，100 (2013)。5 LM Roylance 和 JB Angell，《IEEE 电子设备学报》26 (12)，1911 (1979)。 6 AA Barlian、W. Park、JR Mallon、AJ Rastegar 和 BL Pruitt，IEEE 97 论文集 (3)，513 (2009)。7 S. Tadigadapa 和 K. Mateti，测量科学与技术 20 (9)，092001 (2009)。8 O. Le Traon、J. Guérard、M. Pernice、C. Chartier、P. Lavenus、A. Andrieux 和 R. Levy，在 2018 年 IEEE/ION 位置、定位和导航研讨会 (PLANS) 上发表，2018 年（未发表）。9 O. Lefort、I. Thomas 和 S. Jaud，在 2017 年 DGON 惯性传感器和系统 (ISS) 上发表，2017 年（未发表）。