智能自适应数控加工技术研究综述

人工智能算法综述

人工智能算法综述人工智能算法大概包括五大搜索技术，包括一些早期的搜索技术或用于解决比较简单问题的搜索原理和一些比较新的能够求解比较复杂问题的搜索原理，如遗传算法和模拟退火算法等。 1、盲目搜索盲目搜索又叫做无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题。包括图搜索策略，宽度优先搜索和深度优先搜素。 1、图搜索（GRAPH SERCH）策略是一种在图中寻找路径的方法。在有关图的表示方法中，节点对应于状态，而连线对应于操作符。 2、如果搜素是以接近其实节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜素就叫做宽度优先搜素（breadth-first search 。 3、深度优先搜索属于图算法的一种,英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次。二、启发式搜索盲目搜索的不足之处是效率低，耗费过多的时间和空间。启发信息是进行搜索技术所需要的一些有关具体问题的特性的信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。 3、博弈树搜索诸如下棋、打牌、竞技、战争等一类竞争性智能活动称为博弈。博弈有很多种，我们讨论最简单的"二人零和、全信息、非偶然"博弈，其特征如下： (1 对垒的MAX、MIN双方轮流采取行动，博弈的结果只有三种情况：MAX方胜，MIN方败；MIN方胜，MAX方败；和局。 (2 在对垒过程中，任何一方都了解当前的格局及过去的历史。

文献综述_人工智能

人工智能的形成及其发展现状分析冯海东（长江大学管理学院荆州434023）摘要：人工智能的历史并不久远，故将从人工智能的出现、形成、发展现状及前景几个方面对其进行分析，总结其发展过程中所出现的问题，以及发展现状中的不足之处，分析其今后的发展方向。关键词：人工智能，发展过程，现状分析，前景。一．引言人工智能最早是在1936年被英国的科学家图灵提出，并不为多数人所认知。当时，他编写了一个下象棋的程序，这就是最早期的人工智能的应用。也有著名的“图灵测试”，这也是最初判断是否是人工智能的方案,因此，图灵被尊称为“人工智能之父”。人工智能从产生到发展经历了一个起伏跌宕的过程，直到目前为止，人工智能的应用技术也不是很成熟，而且存在相当的缺陷。通过搜集的资料，将详细的介绍人工智能这个领域的具体情况，剖析其面临的挑战和未来的前景。二．人工智能的发展历程 1. 1956年前的孕育期 (1) 从公元前伟大的哲学家亚里斯多德(Aristotle)到16世纪英国哲学家培根(F. Bacon)，他们提出的形式逻辑的三段论、归纳法以及“知识就是力量”的警句，都对人类思维过程的研究产生了重要影响。（2）17世纪德国数学家莱布尼兹(G..Leibniz)提出了万能符号和推理计算思想，为数理逻辑的产生和发展奠定了基础，播下了现代机器思维设计思想的种子。而19世纪的英国逻辑学家布尔（G. Boole）创立的布尔代数，实现了用符号语言描述人类思维活动的基本推理法则。（3） 20世纪30年代迅速发展的数学逻辑和关于计算的新思想，使人们在计算机出现之前，就建立了计算与智能关系的概念。被誉为人工智能之父的英国天才的数学家图灵（A. Tur-ing）在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机之后,1946年就由美国数学家莫克利（J. Mauchly）和埃柯特（J. Echert）研制出了世界上第一台数字计算机，它为人工智能的研究奠定了不可缺少的物质基础。1950年图灵又发表了“计算机与智能”的论文，提出了著名的“图灵测试”，形象地指出什么是人工智能以及机器具有智能的标准，对人工智能的发展产生了极其深远的影响。（4） 1934年美国神经生理学家麦克洛奇(W. McCulloch) 和匹兹(W. Pitts )建立了第一个神经网络模型，为以后的人工神经网络研究奠定了基础。 2. 1956年至1969年的诞生发育期 (1)1956年夏季，麻省理工学院（MIT)的麦卡锡（J．McCarthy）、明斯基（M. Minshy）、塞尔夫里奇（O. Selfridge)与索罗门夫(R. Solomonff)、 IBM的洛

群智能优化算法综述

现代智能优化算法课程群智能优化算法综述学生姓名：学号：班级： 2014年6月22日

摘要工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍，在求解过程中，人们创造与发现了许多优秀实用的算法。群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。群智能优化是智能优化的一个重要分支，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。关键词：群智能；最优化；算法

目录摘要 (1) 1 概述 (3) 2 定义及原理 (3) 2.1 定义 (3) 2.2 群集智能算法原理 (4) 3 主要群智能算法 (4) 3.1 蚁群算法 (4) 3.2 粒子群算法 (5) 3.3 其他算法 (6) 4 应用研究 (7) 5 发展前景 (7) 6 总结 (8) 参考文献 (9)

1 概述优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。很多实际优化问题往往存在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 和粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。 2 定义及原理 2.1 定义群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。它将搜索和优化过程模拟成个体的进化或觅食过程，用搜索空间中的点模拟自然界中的个体；将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力；将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索和优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。从而，形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法，是一种求解极值问题的自适应人工智能技术。各类优化算法实质上都是建立问题的目标函数，求目标函数的最优解，因而实际工程优化问题均可转化为函数优化问题。其表达形式如下：求： ,,2,1,0)(..), (min , ,,2,1,),,,(21Lm j X g t s X f n L i x L x x X i T n i =≤== 。Ω∈X 其中， i X 为设计变量；)(X f 为被优化的目标函数；0)(≤X g j 为约束函数；Ω为设计变量的可行域。

cnc加工工艺概述1

CNC加工工艺概述第一节CNC的主要加工对象第二节CNC加工工件的安装第三节CNC加工的对刀与换刀第四节制定CNC加工工艺选择并确定CNC加工的内容 CNC加工工艺性分析加工工序的划分选择走刀路线 CNC加工工艺参数的确定第1节CNC的主要加工对象 CNC的主要加工对象铣削是机械加工中最常用的加工方法之一，主要包括平面铣削和轮廓铣削，也可以对零件进行钻、扩、铰和镗孔加工与攻丝等。适于采用CNC的零件有：（1）平面类零件平面类零件的特点是各个加工表面是平面，或可以展开为平面。目前在数控铣床上加工的绝大多数零件属于平面类零件。平面类零件是CNC]加工对象中最简单的一类，一般只须用三轴数控铣床的两轴联动（即两轴半坐标加工）就可以加工。带平面轮廓的平面类零件带斜平面的平面类零件带正台和斜筋平面类零件图3.2.1 平面类零件（2）变斜角类零件图3.2.2飞机上变斜角梁缘条加工面与水平面的夹角成连续变化的零件称为变斜角类零件。加工变斜角类零件最好采用四轴或五轴数控铣床进行摆角加工，若没有上述机床，也可在三轴数控铣床上采用两轴半控制的行切法进行近似加工，但精度稍差。（3）曲面类（立体类）零件

加工面为空间曲面的零件称为曲面类零件。曲面类零件的加工面与铣刀始终为点接触，一般采用三轴联动数控铣床加工，常用的加工方法主要有下列两种： A、采用两轴半联动行切法加工。行切法是在加工时只有两个坐标联动，另一个坐标按一定行距周期行进给。这种方法常用于不太复杂的空间曲面的加工。 B、采用三轴联动方法加工。所用的铣床必须具有X、Y、Z三轴联动加工功能，可进行空间直线插补。这种方法常用于发动机及模具等较复杂空间曲面的加工。第二节CNC加工工件的安装 1、CNC加工选择定位基准应遵循的原则（1）尽量选择零件上的设计基准作为定位基准选择设计基准作为定位基准定位，不仅可以避免因基准不重合引起的定位误差，保证加工精度，而且可以简化程序编制。在制定零件的加工方案时，首先要按基准重合原则选择最佳的精基准来安排零件的加工路线。这就要求在最初加工时，就要考虑以哪些面为粗基准把作为精基准的各面加工出来。（2）当零件的定位基准与设计基准不能重合，且加工面与设计基准又不能在一次安装内同时加工时，应认真分析零件图纸，确定该零件设计基准的设计功能，通过尺寸链的计算，严格规定定位基准与设计基准间的公差范围，确保加工精度。（3）当在数控铣床上无法同时完成包括设计基准在内的全部表面加工时，要考虑用所选基准定位后，一次装夹能够完成全部关键精度部位的加工。（4）定位基准的选择要保证完成尽可能多的加工内容。为此，需考虑便于各个表面都能被加工的定位方式。对于非回转类零件，最好采用一面两孔的定位方案，以便刀具对其它表面进行加工。若工件上没有合适的孔，可增加工艺孔进行定位。（5）批量加工时，零件定位基准应尽可能与建立工件坐标系的对刀基准（对刀后，工件坐标系原点与定位基准间的尺寸为定值）重合。批量加工时，工件采用夹具定位安装，刀具一次对刀建立工件坐标系后加工一批工件，建立工件坐标系的对刀基准与零件定位基准重合可直接按定位基准对刀，减少定位误差。（6）当必须多次安装时，应遵从基准统一原则。第三节CNC加工的对刀与换刀对刀点与换刀点的确定对于数控机床来说，在加工开始时，确定刀具与工件的相对位置是很重要的，它是通过对刀点来实现的。“对刀点”是指通过对刀确定刀具与工件相对位置的基准点。在程序编制时，不管实际上是刀具相对工件移动，还是工件相对刀具移动，都把工件看作静止，而刀具在运动。对刀点往往也是零件的加工原点。选择对刀点的原则是：（1）方便数学处理和简化程序编制；（2）在机床上容易找正，便于确定零件的加工原点的位置；（3）加工过程中便于检查；（4）引起的加工误差小。对刀点可以设在零件上、夹具上或机床上，但必须与零件的定位基准有已知的准确关系。当对刀精度要求较高时，

水处理技术综述

水处理综述摘要：随着科学技术的进步与发展，近几年来，各种新型的水处理技术和设备层出不穷，水处理技术在工业、环保等方面都取得了长足的进步。本文从水处理工艺、水处理技术应用领域等方面阐述了水处理技术的最新发展情况，并对国内外水处理技术的研究进展与市场化情况进行了分析，进而对水处理技术的前景进行了展望。关键词：水处理水处理技术国内外水处理发展现状 1.引言随着生产力的极大提高，工业废水、废渣、废气的大量排放，造成了地球水污染、土壤污染、大气污染、温室效应等污染问题，使人类面临地球环境恶化和可用淡水资源缺乏的难题。地球水资源虽丰富，但其中海水约占97%，冰川水约占2%，地面和地下淡水的总量仅占总水量的0.63%[1-2]。世界许多地方淡水资源贫乏，而水污染进一步减少了可用淡水资源，严重威胁人类的生存和发展。因此，必须对水的问题予以高度重视，而正确掌握和合理利用现有水处理技术并研究新的水处理技术是解决水环境污染和合理利用水资源的重要途径。水处理是指通过物理或化学手段，去除水中一些生产、生活不需要的有害物质的过程，是为了适用于特定的用途而对水质进行的调理过程。由于社会生产、生活与水密切相关。因此，水处理领域涉及的应用范围十分广泛，构成了一个庞大的应用产业。按照水体的来源，水处理可以简单的分成两类，一类是对自然水体进行处理用于人类的生产、生活（即给水处理）。另一类是将生产、生活中产生的污水经过处理，使其中的污染物浓度达到自然界能承受的范围，再将其排放回大自然中（即污水处理）。目前，水处理方法主要分为物理方法、化学方法和生物方法。其中，物理方法包括沉淀法，过滤法，吸附法等；化学法包括酸碱中和法，氧化还原法，絮凝法等；生物方法则包括需氧法，厌氧法等。实际操作中我们通常从中选择多种组合成能够达到处理要求的工艺流程。 2.水处理技术应用领域

数控加工工艺学课程标准

《数控加工工艺学》课程标准（数控专业）职业技术教育中心二〇一四年五月八日

目录 1.概述 (3) 1.1课程性质 (3) 1.2课程设计思路 (3) 2．课程目标 (3) 3．课程内容和要求 (4) 4．实施建议 (8) 4.1 教学建议 (8) 4.2 教材编写建议 (9) 4.3考核评价建议 (9) 4.4实验实训设备配置建议课程资源的开发与利用 (10)

一、概述（一）课程性质 1、授课对象《数控加工工艺学》课程是一门以数控技术基本理论为基础，并与生产实际紧密相关的专业理论课。课程要体现以就业为导向，以学生职业能力发展为本的思想。它的主要授课对象是数控专业二年级的学生，目的是为了让学生掌握数控加工工艺的技能。 2、参考课时总课时为210课时，理论教学课140时，实践教学70课时。 3、课程性质《数控加工工艺学》课程是中等职业学校数控专业学生必修的专业课程，也是一门重要的专业基础课程。本课程的内容包括：数控入门知识、数控机床的组成，数控编程基础、数控机床切削加工工艺和数控机床电加工工艺。（二）课程设计思路 1．知识与技能并重，通过实践巩固知识，通过知识的掌握扩展实践方法和技巧。 2．任务驱动，促进以学生为中心的课程教学改革。 3．设置学生思考和实践环节。二、课程目标（一）总目标使学生掌握数控机床加工操作工所需要的技术基础理论；对本专业所需要的数控加工技术具有一定的分析、处理能力；能与数控加工编程和数控机床操作实训课程相配合，掌握数控加工全过程所必需的基础理论，为其职业生涯的发展和终身学习奠定基础。（二）具体目标 1、知识教学目标熟悉数控与数控机床的概念；掌握数控机床的工作原理；了解数控技术的发展。了解数控机床各部分的组成及工作原理。以手工编程作为重点，掌握数控编

人工智能综述

人工智能 “人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。是计算机科学技术的前沿科技领域。人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。在世界各地对人工智能的研究很早就开始了。但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后．因为一些科学家的努力使它得以发展。但人工智能的进展并不像我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整．我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活[1]。一、人工智能涉及的技术或方法的基本功能、特点与适用对象目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域[2]： 1)问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2)逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而

人工智能研究方法的文献综述

人工智能研究方法的文献综述 1、前言本文综述了人工智能的主要研究方法，并对各方法进行分析和总结，并阐述了目前人工智能研究方法日趋多样化的研究现状。 2、主题研究方法，对一个问题的研究方法从根本上说分为两种：其一，对要解决的问题扩展到他所隶属的领域，对该领域做一广泛了解，研究该领域从而实现对该领域的研究，讲究广度，从对该领域的广泛研究收缩到问题本身；其二，把研究的问题特殊化，提炼出要研究问题的典型子问题或实例，从一个更具体的问题出发，做深刻的分析，研究透彻该问题，再一般化扩展到要解决的问题，讲究研究深度，从更具体的问题入手研究扩展到问题本身。人工智能的研究方法主要可以分为三类：一、结构模拟，神经计算，就是根据人脑的生理结构和工作机理，实现计算机的智能，即人工智能。结构模拟法也就是基于人脑的生理模型，采用数值计算的方法，从微观上来模拟人脑，实现机器智能。采用结构模拟，运用神经网络和神经计算的方法研究人工智能者，被称为生理学派、连接主义。二、功能模拟，符号推演，就是在当前数字计算机上，对人脑从功能上进行模拟，实现人工智能。功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机器智能。以功能模拟和符号推演研究人工智能者，被称为心理学派、逻辑学派、符号主义。三、行为模拟，控制进化，就是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性。以行为模拟方法研究人工智能者，被称为行为主义、进化主义、控制论学派。人工智能的研究方法，已从“一枝独秀”的符号主义发展到多学派的“百花争艳”，除了上面提到的三种方法，又提出了“群体模拟，仿生计算”“博采广鉴，自然计算”“原理分析，数学建模”等方法。人工智能的目标是理解包括人在内的自然智能系统及行为，而这样的系统在实在世界中是以分层进化的方式形成了一个谱系，而智能作为系统的整体属性，其表现形式又具有多样性，人工智能的谱系及其多样性的行为注定了研究的具体目标和对象的多样性。人工智能与前沿技术的结合，使人工智能的研究日趋多样化。 3、总结人工智能的研究方法会随着技术的进步而不断丰富，很多新名词还会被提出，但研究的目的基本不变，日趋多样化的研究方法追根溯源也就是研究问题的两种方法的演变。对人工智能中尚未解决的众多问题，运用基本的研究问题的方法，结合先进的技术，不断实现智能化。人工智能与前沿技术密切联系，人工智能的研究方法必然日趋多样化。 4、参考文献（1）人工智能技术导论廉师友西安电子科技大学出版社2007.8 （2）人工智能研究方法及途径熊才权2005年第三期（3）人工智能学派及其在理论、方法上的观点蔡自兴1995.5 （4）人工智能研究的主要学派及特点黄伟聂东陈英俊2001第三期（5）人工智能研究对思维学的方法论启示尹鑫苏国辉2002.10第四期

数字信号处理技术综述

数字信号处理数字信号处理是20世纪60年代，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数值计算方法进行各种处理，达到提取有用信息便于应用的目的。例如：滤波、检测、变换、增强、估计、识别、参数提取、频谱分析等。信号处理技术—直用于转换或产生模拟或数字信号，其中应用的最频繁的领域就是信号的滤波。此外，从数字通信、语音、音频和生物医学信号处理到检测仪器仪表和机器人技术等许多领域中，都广泛地应用了数字信号处理技术。在本文中，主要介绍数字信号处理中两个方面：傅立叶变换和数字滤波器。首先，从信号处理的发展来看，傅立叶的思想及其分析方法毫无疑问具有极其重要的地位，因为它开创了对信号进行频谱分析的理论，从而解决了许多复杂的处理过程。传统的信号分析方法分别在时域和频域使用傅立叶变换进行处理。傅立叶变换以及其数字实现方法——快速傅立叶变换允许把一个信号分解成多个独立的频率分量和幅度分量。这样很容易区分开有用信号和噪声。但是经典傅立叶变换工具的主要缺陷是不能把时间和频率信息结合起来给出频率是怎样随时间变化的。对于非平稳信号，传统的傅立叶变换显然不行，因为它无法给出所需信号频率出现的时间区域，也就无法真正了解频率随时间的变化情况。短时傅立叶变换是一种能对信号同时进行时间域和频率域分析的工具。它的基本思想是：通过对所感兴趣的时刻附近的一小部分信号进行傅立叶分析，以确定该时刻的信号频率。因为时间间隔与整个信号相比是很短的（如语音信号），因此把这个处理过程叫做短时傅立叶变换。为实现STFT，研究人员一开始使用的是窗口。实际上，它只给了我们关于信号的部分信息，STFT分析的精度取决于窗的选取。这正难点所在，比如：时间间隔应取多大；我们要确定什么样的窗口形状才能给中心点一个较大的权值，而给边缘点一个较小的权值；不同的窗口会产生不同的短时分布。还应该注意到的是：信号的特性由于窗函数的特性有所扰乱，信号恢复原状需要适当的整理并对信号进行估计。因此，STFT并不总能给我们一个清晰的表述。这就需要更好的方法来表示事件和频率的关系。因此，研究时间—频率分布的动机是为了改进STFT，其基本思想是获得一个时间和频率的联合函数，用于精确的描述时域和频域的信号能量。经典傅立叶分析只能把信号分解成单个的频率分量，并且建立其每一个分量的相对强度，但能量频谱并没有告诉我们那些频率在什么时候出现。时—频分布

第一章数控加工技术概述

第一章数控加工技术概述 1.1数控机床概述 1.1.1数控机床的组成用数控机床加工零件，是按照事先编制好的加工程序自动地对零件进行加工。它是把零件的加工工艺路线、刀具运动轨迹、切削参数等，按照数控机床规定的指令代码及程序格式编写成加工程序单，再把程序单的内容输入到数控机床的数控装置中，从而控制机床加工零件。数控加工的过程见图1.1。图1.1 数控加工过程数控机床由数控系统和机床本体两大部分组成，而数控系统又由输入输出设备、数控装置、伺服系统、辅助控制装置等部分组成。图1.2所示为数控机床的组成示意图。图1.2 数控机床的组成 1．输入输出设备输入输出设备的作用是输入程序，显示命令与图形，打印数据等。数控程序的输入是通过控制介质来实现的，目前采用较多的方法有软盘、通信接口和

MDI方式。MDI即手动输入方式，它是利用数控机床控制面板上的键盘，将编写好的程序直接输入到数控系统中，并可通过显示器显示有关内容。随着计算机辅助设计与制造（CAD／CAM）技术的发展，有些数控机床可利用CAD／CAM软件在通用计算机上编程，然后通过计算机与数控机床之间的通信，将程序与数据直接传送给数控装置。 2．数控装置数控装置是数控机床的“指挥中心”。它的功能是接受外部输入的加工程序和各种控制命令，识别这些程序和命令并进行运算处理，然后输出控制命令。在这些控制指令中，除了送给伺服系统的速度和位移指令外，还有送给辅助控制装置的机床辅助动作指令。现在的数控机床一般都采用微型计算机作为数控装置，这种数控装置称为计算机数控(CNC)装置。 3．伺服系统数控机床的伺服驱动系统分主轴伺服驱动系统和进给伺服驱动系统。主轴伺服驱动系统用于控制机床主轴的旋转运动，并为机床主轴提供驱动功率和所需的切削力。进给伺服驱动系统是用于机床工作台或刀架坐标的控制系统，控制机床各坐标轴的切削进给运动，并提供切削过程所需的转矩。每—坐标轴方向的进给运动部件配备一套进给伺服驱动系统。相对于数控装置发出的每个脉冲信号，机床的进给运动部件都有一个相应的位移量，此位移量称为脉冲当量，也称为最小设定单位，其值越小，加工精度越高。 4，辅助控制装置数控机床除对各坐标轴方向的进给运动部件进行速度和位置控制外，还要完成程序中的辅助功能所规定的动作，如主轴电机的启停和变速、刀具的选择和交换、冷却泵的开关、工件的装夹、分度工作台的转位等。由于可编程序控制器（PLC）具有响应快、性能可靠、易于编程和修改等优点，并可直接驱动机床电器，因此，目前辅助控制装置普遍采用PLC控制。 5．机床本体机床本体即为数控机床的机械部分，主要包括主传动装置、进给传动装置、床身、工作台等。与普通机床相比，数控机床的传动装置简单，而机床的

人工智能发展综述_田金萍

科技广场２００７．１２３０

１９８７年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。第五阶段：　９０年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。３研究热点ＡＩ研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的三个热点是：　智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。（１）　智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。（２）　数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：　数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。（３）主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。　４实际应用人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，籍此使读者对我们身边的人工智能应用有一个感性的认识。（１）符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算，科学计算可分为两类：　一类是纯数值的计算，例如求函数的值，方程的数值解，比如天气预报、油藏模拟、航天等领域；　另一类是符号计算，又称代数运算，这是一种智能化的计算，处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数，也可以代表多项式，函数，集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展，相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件，其中Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ和Ｍａｐｌｅ是它们的代表，由于它们都是用Ｃ语言写成的，所以可以在绝大多数计算机上使用。（２）模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里，我们把环境与客体统称为“模式”，随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以“语音识别”为例：　语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在人工智能发展综述２３１

人工智能发展现状与趋势分析

人工智能发展现状与趋势分析从互联网到物联网,我们到底还有几步路要走? 电影里刷脸、在办公室遥控家中电器、无人驾驶那些看似天方夜谭的镜头,正在一一变成现实,未来还会变得更神奇吗? 从人口密集型大国变成人工智能(AI)大国,中国可以吗? …… 打破怀疑,这是追逐信仰的时代。而新产品层出不穷,科技日新月异,对富有创新精神的企业来说,这也是一个最好的时代。一、AI之战互联网行业的诸神之战,始于AI。谷歌、微软、百度等巨头的开发者大会,更像是一场AI的角力。时间的指针拨向2019,战火未燃,硝烟弥漫。谷歌开发者大会发布新系统Android Q,强调在新技术、保护隐私、时间管理等方面的创新,方便用户关闭各类涉及隐私的功能,同时让用户更好地管理使用时间。微软开发者大会推出Azure SQL数据库工具,凭借“无服务器”的能力处理计算任务。这意味着开发人员不必设置和管理数据库的底层资源。苹果开发者大会推出新款MacPro,宣布关闭iTunes服务。 2017年7月,百度在AI开发者大会上李彦宏把无人车开上了五环,并正式宣布酝酿多年的“Apollo”计划——向汽车行业及自动驾

驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台,帮助他们结合车辆和硬件系统,快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。 2018年7月,百度AI开发者大会再曝重磅消息——一是没有方向盘的百度无人车量产下线,标志着中国第一辆全自动无人驾驶车具备了量产能力;二是AI(人工智能)芯片昆仑发布。时间迈入2019年7月,百度AI开发者大会上,首席执行官李彦宏与吉利集团董事长李书福登台互动,体验“车家互联”。李书福一直是百度阿波罗(Apollo)的坚定支持者,从博越pro开始,吉利全线搭载小度车载OS。与传统的语音交互不同,小度车载 OS升级到了包括视觉在内的完整自然交互体验,可以实现从被动响应到主动感知的用户需求。车主在车内可以实时操控家中电器,比如提前预热家里空调、或者关闭家里的电器开关等等。 “双李”会,不仅是树立了产业智能化的标签,更是将AI战争推向了新的高度。二、百度AI先行有这样一首波斯诗歌:蜘蛛在帝国的宫殿里织下它的丝网,猫头鹰却已在阿弗拉希阿卜的塔上唱完了夜歌。这恰如汽车产业目下的“丝网”和“夜歌”——传统汽车巨头过去百年都在编织着自家整车制造的“丝网”,而科技巨头半路杀出, 在朝着技术变革的路上吟唱着“夜歌”。

油泥处理方法综述

油泥处理方法综述50 油泥处理方法综述；含油污泥是在石油开采、运输、炼制及含油污水处理过；从80年代中期开始，美国、日本、德国、前苏联等发；(1）焚烧法；法国、德国的石化企业多采用焚烧的方式，污泥先经过；处理，浓缩后的污泥再经设备脱水干燥，将泥饼送至焚；采用旋转式焚烧炉对油泥进行焚烧实验，结果表明焚烧；(2）热化学洗涤法；热水洗涤法是美国环保局处理含油污泥优先采用的方法；采用化学油泥处理方法综述含油污泥是在石油开采、运输、炼制及含油污水处理过程中产生的含油固体废物。污泥中一般含油率在10一50%，含水率在40一90%,我国石油化学行业中，平均每年产生80万t罐底泥、池底泥，胜利油田每年产生含油污泥在10万吨以上，大港油田每年产生含油污泥约15万吨，河南油田每年产生5×104m3含油污泥。含油污泥中含有大量的苯系物、酚类、蒽、芘等有恶臭的有毒物质，若不加以处理直接排放，不但占用大量耕地，而且对周围土壤、水体、空气都将造成污染，污泥中还含有大量的病原菌、寄生虫（卵）、铜、锌、铬、汞等重金属，盐类以及多氯联苯、二恶英、放射性核素等难降解的有毒有害物质。目前，油泥砂己经被国家列为危险废物。从80年代中期开始，美国、日本、德国、前苏联等发达国家开始研究高效低耗处理油泥的方法和工艺。现今国内外处理含油污泥的方法一般有：焚烧法、生物处理法、热洗涤法、溶剂萃取法、化学破乳法、固液分离法等。尽管处理的方法很多，但都因针对性不强、处理成本高等缺点没有推广。对含油污泥进行无

害化、清洁化并回收其中资源的综合处理，成为国内外环境保护和石油工业的重点之一。 (1）焚烧法法国、德国的石化企业多采用焚烧的方式，污泥先经过调制和脱水预处理，浓缩后的污泥再经设备脱水干燥，将泥饼送至焚烧炉进行焚烧，灰渣用于修路或埋入指定的灰渣填埋场，焚烧产生的热能用于供热发电。焚烧的处理对象主要是含油量在5-10％的油泥，焚烧温度一般控制在800-1000℃，焚烧时间控制在0.5一1.5h，采用50-100％过量空气。我国绝大多数炼油厂都建有污泥焚烧装置，如湖北荆门石化厂、长岭石化厂采用的顺流式回转焚烧炉；燕山石化采用的流化床焚烧炉。含油污泥在经焚烧处理后，多种有害物质几乎全部除去，效果良好。但其投资大，成本高，常需加入助燃燃料，焚烧过程中伴有严重的空气污染，而且不能回收原油，所以在我国焚烧装置的实际利用率较低。采用旋转式焚烧炉对油泥进行焚烧实验，结果表明焚烧后灰分中含油率仅有0.3%，焚烧耗油量平均为18.5kg/t，旋风除尘器出口烟气中的二氧化硫和颗粒物浓度达不到国家标准，需经喷淋塔进一步处理方能达到排放标准。 (2）热化学洗涤法热水洗涤法是美国环保局处理含油污泥优先采用的方法，主要用于含泥沙多颗粒大的含油污泥的处理。一般以热碱水溶液反复洗涤，再通过气浮实现固液分离。洗涤温度多控制在70℃左右，液固比2:l，洗涤时间20min，能将含油量为30％落地油泥洗至残油率l%以下。混合碱可由廉价的无机碱和无机盐组成。该方法能量消耗低，费用不高，是我国目前研究较多、较普遍采用的含油污泥处理方法。

人工智能综述(原创论文)

人工智能及其发展 ***** 201000445 模式识别与智能系统（***科技大学信息工程学院）摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。本文从人工智能的概念出发 , 首先介绍了人工智能研究的历史与现状 , 并分析了人工智能与具体领域相结合形成的不同学科领域 , 阐述了人工智能主要的应用领域 , 并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析 , 最后介绍了人工智能未来的发展趋势及潜力。关键词：人工智能；机器人；专家系统；模式识别；计算机科学；发展方向 Artificial Intelligence and its development ***** ,2010000445 ,Pattern Recognition and Intelligent Systems (School of Information Engineering,Southwest University of Science) Abstrac t:AI is the major achievements in the development of computer of the 20th century,and it has been widely applied in many fields. In this paper ,based on the concepts of artificial intelligence, we firstly introduce the history and current situation of artificial intelligence research and analyse artificial intelligence combined with specific areas in different disciplines,then,we describe the main application areas of artifical intelligence,and from the view of a philosophical point,we analyse whether Artifical intelligence can exceed human intelligence.Finally,we introduce the trend of the future development of artificial intelligence and its potential. 1 引言人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。 1.1人工智能的定义顾名思义,人工智能就是人造智能, 其英文表示是“Artificial Intelligence”, 简称AI。“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实现的智能, 因此人工智能又称机器智能。当然, 这只是对人工智能的字面解释或一般解释。关于人工智能的科学定义, 学术界目前还没有统一的认识。是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊

第1章群体智能算法概述

第1章群体智能算法概述 1975年，美国Michigan大学的John Holland[1]教授发表了其开创性的著作《Adapatation in Natural and Artificail System》，在该著作中John Holland教授对智能系统及自然界中的自适应变化机制进行了详细阐述，并提出了计算机程序的自适应变化机制，该著作的发表被认为是群体智能（Swarm Intelligence）[2]算法的开山之作。随后，John Holland和他的学生对该算法机制进行了推广，并正式将该算法命名为遗传算法（Gentic Algorithm，GA）[3]~[5]。遗传算法的出现和成功，极大地鼓舞了广大研究工作者向大自然现象学习的热情。经过多年的发展，已经诞生了大量的群体智能算法，包括：遗传算法、蚁群优化（Ant Colony Optimization，ACO）[6]~[7]算法、差异演化（Differential Evolution，DE）[8]~[12]算法、粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）[13]~[16]算法等。随着群体智能算法在诸如机器学习、过程控制、经济预测、工程预测等领域取得了前所未有的成功，它已经引起了包括数学、物理学、计算机科学、社会科学、经济学及工程应用等领域的科学家们的极大兴趣。目前关于群体智能计算的国际会议在全世界各地定期召开，各种关于信息技术或计算机技术的国际会议也都将智能进化技术作为主要研讨课题之一。甚至有专家指出，群体智能计算技术、混沌分析技术、分形几何、神经网络等将会成为研究非线性现象和复杂系统的主要工具，也将会成为人们研究认知过程的主要方法和工具。 1.1 群体智能算法的特点 1.1.1 智能性群体智能算法通过向大自然界中的某些生命现象或自然现象学习，实现对于问题的求解，这一类算法中包含了自然界生命现象所具有的自组织、自学习和自适应性等特性。在运算过程中，通过获得的计算信息自行组织种群对解空间进行搜索。种群在搜索过程中依据事先设定的适应度函数值，采用适者生存、优胜劣汰的方式进化，所以算法具有一定的智能性。由于群体智能算法具有的这种优点，应用群体智能算法求解问题时，不需要事

数控加工工艺的分析和处理

数控加工工艺的分析和处理姓名：专业：机械加工与自动化班级：

前言：数控加工作为一种先进的加工方法, 被广泛地用于航空工业、舰船工业以及电子工业等高精度、复杂零件的加工生产。在数控加工中，影响数控加工质量的因素很多，即工艺系统中的各组成部分，包括机床、刀具、夹具的制造误差、安装误差以及刀具使用中的磨损等都直接影响工件的加工精度。也就是说，在加工过程中整个工艺系统会产生各种误差，从而改变刀具和工件在切削运动过程中的相互位置关系而影响零件的加工精度及质量。

摘要从加工工艺角度论述了提高数控加工精度，表面加工质量的解决措施，只在提高数控加工质量，利于更高效的使用数控机床，提高数控车床质量，第一要合理考虑工艺因素；第二要掌握数控车床的三大操作技巧，即一刀多尖、刀具圆弧半径补偿和刀具磨损参数的有效运用。浅谈提高数控车床加工质量的措施一：机床的合理选择数控加工在中国制造业中已经有了较长的使用时间，虽然有严格的数控机床操作规范、良好的机床维护保养，但是其本身的精度损失是不可避免的。为了控制产品的加工质量，我们定期对数控设备进行检测维修，明确每台设备的加工精度，明确每台设备的加工任务。对于大批量成批生产的零件加工工厂，应严格区分粗、精加工的设备使用，因为粗加工时追求的是高速度、高的去除率、低的加工精度，精加工则相反，要求高的加工精度。而粗加工时对设备的精度损害是最严重的，因此我们将使用年限较长、精度最差的设备定为专用的粗加工设备，新设备和精度好的设备定为精加工设备，做到对现有设备资源的合理搭配、明确分工，将机床对加工质量的影响降到了最低，同时又保护了昂贵的数控设备，延长了设备的寿命。二：图纸分析 1确定正确的加工工艺方案（1）合理实际切入切出路线。在数控机床上加工零件时，为减少接到痕迹，保证轮廓的表面质量，对刀具的切入和切除的程序要仔细设计。刀具的切入切点要沿零件周边外延，以保证工件的轮廓光滑，如刀具沿零件轮廓直接垂直切入零件，将在零件的外形上留下明显的痕迹，刀具要沿零件轮廓的法线切入和切除。在轮廓加工过程中应避免进给停顿，否则由于切削力的变化也会产生刀痕，刀具切入过程一般需要采取较小的进给速度，为提高切削效率。切入时从一个切削层换到另一个切削层，比切除后在突然切入好，这样可以保证恒定的切削参数，包括切削速度，进给量与切削速度的一致性，要尽量的提高毛培的成型精度，使表面加工余量均匀。（2）例如