8、便携式桌面微制造设备的发展

便携式微工厂的发展与优势

便携式桌面微制造设备的发展

1. 引言

小型工业设施是一种超小型的组装框架,由小型机床和控制器组成。这些超精密机器通常需要昂贵且特殊的结构设计,以达到理想的精度水平。机床规模中存在许多误差源,通过合理的设计可以在更经济的机床中满足精度要求。

发展桌面设备用于小型工业设施的理念,是将生产系统和流程缩小到接近产品商品的尺寸。为小零件生产设计更小的机器,是制造微型机器的核心概念。微型工厂指的是能够生产小尺寸产品的小型工厂。微型工厂有望减少环境影响和微型机械制造的成本,尤其适用于“多品种、小批量生产系统”。桌面小型机器能够实现灵活的布局更改,在产品设计修改时控制成本的增加。

“小规模加工”通常用于描述制造尺寸在 1 到 999 微米之间零件的材料去除过程。进一步对微加工过程物理的研究包括材料、微观结构、机床、工件、刀具、设计问题、软件和模拟工具等方面。小尺寸零件在航空航天到生物医学等广泛领域都有需求。研究人员描述了小型机器中产品与刀具之间定位误差的测量,分析表明机床的定位误差通常可以通过所提出的设计工具进行预测。同时,还提出了一个通过考虑产品价值、成本和环境影响来评估产品整体性能的指标。缩小制造系统规模可以带来智能解决方案,提高空间利用率,减少时间、成本和能源消耗,改善环境条件。

2. 文献综述

众多研究人员对微工厂相关概念进行了研究:
- Furuta 描述了微工厂系统的节能概念,展示了其对可持续制造系统在环境、社会和经济方面的重要性。
- Michel 等人提出了用技术套件构建微制造系统中的微型工厂,倡导小零件用小机器的理论,具有低功耗和省时的优点。
- Mekid 讨论了用于微加工的中尺度机床的发展,并提出了

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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