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机械原理思考题
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机械原理思考题
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3秒自动关闭窗口机械原理中 机器机构和机械三者有何联系与区别
问题描述：
机械原理中 机器机构和机械三者有何联系与区别
问题解答：
机械是利用力学等原理组成的各种装置.各种机器、齿轮、枪炮等均是机械.机器是由各种金属和非金属部件组装成的装置,消耗能源,可以运转、做功.它是用来代替人的劳动、进行能量变换、以及产生有用功.机构是由两个或两个以上构件通过活动联接形成的构件系统.按组成的各构件间相对运动的不同,机构可分为平面机构（如平面连杆机构、圆柱齿轮机构等）和空间机构（如空间连杆机构、蜗轮蜗杆机构等）；按运动副类别可分为低副机构（如连杆机构等）和高副机构（如凸轮机构等）；按结构特征可分为连杆机构、齿轮机构、斜面机构、棘轮机构等；按所转换的运动或力的特征可分为匀速和非匀速转动机构、直线运动机构、换向机构、间歇运动机构等 ；按功用可分为安全保险机构、联锁机构、擒纵机构等.
我来回答：
剩余:2000字
有确定运动轨迹,有若干构件组合体叫机构 构件运动方向与受力方向之间夹角叫压力角 加速度值过大产生刚性冲击
一个活动的构件的自由度是3；这个是四杆机构,机架不是活动构件；一个低副限制2个自由度,一个高副限制1个自由度；在这个四杆机构中,有3个活动机构,有4个低副,所以该机构的自由度的计算,如上图所示,机构的自由度是1 . 再问： 呵呵，真不好意思，初学者不懂老是乱用词语。 这个机架的自由度为1是表明了它只有一个沿着z转动的可
1：速度瞬心就是瞬时,等速,重合点.可能你对重合点有疑问.觉得有的瞬心在物体外,不满足重合点的要求.其实机械原理中的刚性构件,都是可以无限延伸至整个平面的.如一个连杆,虽然他在机构简图上只是个线段,但这只是简便画法.我们可以把他无限延伸（因为无论怎么延伸,只要它两个转动副的相对位置不变,所代表的构件是有同等作用的）当我
有急回特性的机构,当曲柄与连杆两次重合时即摇杆极限位置与水平轴的夹角的差.
零件,是制造的单元；构件（部件）是运动的单元.构件可以是一个零件或多个零件组成的.供参考.
对,就是这样的!
自由度是说“自由运动空间的维数”.譬如一个构件,在空间上完全没有约束,那么它可以在3个正交方向上平动,还可以有三个正交方向的转动,那么就有6个自由度.约束增加,自由度就减少,如果该构件的所有运动都被限制,那自由度就是0（相对惯性坐标系静止的构件）.
很大的可能是巧合,不会每个都结果一样的,书本上的方法很严谨了
构件就是由机械原理中的几个连在一起相对不动的零件组合而成.构成一个运动整体.构件就是由机械原理中的几个连在一起相对不动的零件组合而成.构成一个运动整体.构件就是由机械原理中的几个连在一起相对不动的零件组合而成.构成一个运动整体.构件就是由机械原理中的几个连在一起相对不动的零件组合而成.构成一个运动整体.构件就是由机械原
活动件数量的确定方法：除了机架,其余都是活动件,在分析注意,凡是有焊接符号的,说明它们是同一活动件.例如：将原来铰接的两个杆件,现在两杆铰接处焊接,则两杆为一个活动件.运动副数目与类型的确定方法,篇幅较长,可参照机械设计基础,在此不赘述.
划在图上的尺寸是将图标尺寸缩小n倍
两杆三副称2级杆组 ,四杆六副称3、4级杆组,有高副的先要进行高副低代,杆件只能是低副再就是每一基本杆组自由度都是零,机械拆分,每拆分一个基本杆组后,剩下的机械自由度和原来机械自由度相等
垂直于移动副的运动方向之无穷远处为移动副的瞬心.你说的题目应该是没有瞬心.
看过教自由度的判断的 两杆的点连接、杆块的滑动连接是低副 转子滑动连接是高副
每个物件在空间中都有6个自由度,你要确定约束的话,就是看他有没有向那个自由度运动的趋势,如果没有,就是受约束,如果有就是没有受到约束 再问： 假如一木块在平面上运动，它受几个约束并且都是什么约束？老是搞不清，谢谢啊。6个自由度分别是什么运动啊？ 再答： 在平面中运动的话，有沿xyz方向的平动，和绕xyz轴的转动
我简单的说一下.理论力学中的瞬心其实单指绝对瞬心,也就是刚体与定参考系的瞬心.（实质还是两个物体间的瞬心）而机械原理中的瞬心,可能是指绝对瞬心,也可能是指相对瞬心
是在渐开线齿轮中的展角和压力角的函数关系invαk=θk =αk-tan(αk),θk是展角,αk是压力角,机械原理中有详细推导过程的
有的,但是人家不会给你的,需要自己动手做这样的公式. 再问： 举个例子，比如n=10，PL=13，PH=2，虚约束=0，局部自由度=1，机构的自由度算出来=1，那机构的级别是多少 再答： 你这里的“n，PL，PH”是什么意思？级别一般是按照资金交易量来计算的。 不好意思，你的问题是“机械原理”还是“股票“问题？
是图轮结构的一种形式部件. 再答： ?????????????????????С??????????й??????????γ?????????????????????????? 再答： ??????_??
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循 环神经网络和编码。通过巧妙地结合这两个想法，我们可以建立一个能够自学的翻译系统。循环神经网络我们已经在第2章讨论过了循环神经网络，让我们快速回顾一下。一个常规（非循环）神经网络是泛型机器学习算法，接收一序列数字并计算结果（基于先前的训练）。神经网络可以用作一个黑盒子，来解决很多问题。例如，我们可以基于房子的属性，使用神经网络来计算房屋的近似价格：但是像大多数机器学习算法一样，神经网络是无状态(Stateless)的。你输入一序列数字，神经网络计算并输出结果。如果再次输入相同的数字，它总是计算出相同的结果。它没有进行过的计算的记忆。换句话说，2 + 2总是等于4。一个循环神经网络（Recurrent Neural Network或简称RNN）是一个稍微改进过的神经网络的版本，区别是RNN先前的状态是可以被当做输入，再次带入到下一次计算中去。这意味着之前的计算结果会更改未来计算的结果！人类痛恨他：一个黑科技就让机器变得更聪明！我们为什么要这样做？无论我们上次计算结果是什么，2 + 2不应该总是等于4么？这个技巧允许神经网络学习数据序列中的规律。例如，基于句子的前几个词，你可以使用它来预测句子中下一个最有可能的单词是什么：实现智能手机输入法的“自动更正”的方法之一…当你想要学习数据中的规律时，RNN将会非常有用。因为人类语言其实只是一个大而复杂的“规律”，自然语言处理的各个领域越来越多地使用RNN。如果你想了解更多关于RNN，你可以阅读第2章，我们使用了RNN来生成一本海明威写作风格的假书，然后使用同一个RNN生成了超级马里奥兄弟的游戏关卡。编码我们需要回顾的另一个想法是编码Encoding。在第4章中作为脸部识别的一部分，我们谈到了编码。为了解释编码，让我们稍作调整，了解一下如何用电脑区分两个人。当你试图用电脑区分两张脸时，你从每张脸收集不同的测量值，并与其他脸部比较这些测量值。例如，我们可以测量耳朵的大小或眼间的间距，比较两个图片的测量值以确定他们是否是同一个人。你可能已经从观看热门影视剧CSI当中对这个想法耳熟能详了（知乎无法上传太大的GIF，看图请戳原文）。把面部特征转换为一系列测量值的想法就是编码的例子之一。我们获取到原始数据（面部图片），并将其转换为代表这张脸的一系列测量值（编码）。但是像我们在第4章中看到的，我们不必提出一个具体的面部特征列表来测量我们自己。相反，我们可以使用神经网络，让它自动从面部生成测量值。找出哪些测量值能够区分两个相似的人，计算机在这方面比我们做的更好：这些是由神经网络产生的面部特征测量值，训练后的该神经网络可以保证不同的数字代表了不同人的面部。这是我们的编码。它让我们用简单的东西（128个数字）代表非常复杂的东西（一张脸的图片）。现在比较两张脸更加容易了，因为我们只需要比较这128个数字而不是比较整张脸的图像。你猜怎么着？我们可以用句子做同样的事情！我们可以把任何一个句子表达成一系列独特的编码：这一序列数字代表的是英语句子“有趣的机器学习！”。不同的句子将由不同的数字集表示。为了生成这个编码，我们将句子输入到RNN中，一次一个词。最后一个词处理之后的最终结果，就将是表示整个句子的数值：因为RNN具有记忆功能，能够记住处理过得每个词，所以它计算的最终编码表示句子中的所有词。棒极了，所以现在我们有一种方法来把一个整个句子表示成一组独特的数字！我们不知道编码中的每个数字是什么意思，但这并不重要。只要每一句话都能由一组独特的数字标识出来，那么我们就不需要准确地知道这些数字是如何生成的。让我们开始翻译吧！好的，所以我们知道怎样使用RNN去个一句话编码并生成一组独特的数字。它有什么用呢？事情从这儿开始变得酷炫了！如果我们使用两个RNNs并将它们首尾相连呢？第一个RNN可以给句子生成编码。然后，第二RNN遵循相反的逻辑，解码得到原始句子：当然，编码然后再解码并得到原始语句并没有太大用处。但是如果（这里是问题的关键），我们训练第二个RNN，使它解码成西班牙语而不是英语，这会怎样？我们可以使用平行语料库训练数据来训练它：就像这样，我们有一个通用的方法，将一序列英语单词转换成同样的西班牙语单词序列！这是一个强有力的想法：l 这种方法主要受限于你拥有的训练数据量和你可以投入的计算机生产力。机器学习研究人员仅仅在在两年前发明了这个方法，但它已经表现的和统计机器翻译系统一样好了，而后者花了20年时间才开发完善。l 这不依赖于任何关于人类语言规则的了解。算法自己计算出这些规则。这意味着你不需要专业人士来调整“翻译流水线”的各个步骤，计算机为你把这个做好了。l 这种方法适用于几乎任何种类的序列到序列sequence-to-sequence问题！而且事实证明，许多有趣的问题都实际上是 序列到序列的问题。继续阅读了解其他你可以做的酷炫的事！注意，我们忽略了一些处理真实数据会碰到的问题。例如，如何处理不同长度的输入和输出？这还需要一些额外的工作（请参见bucketing和padding）。非常用词翻译也是一个问题。构建你自己的序列到序列翻译系统如果你想建立自己的语言翻译系统，这儿有一个包括可以在英语和法语之间翻译的TensorFlow的demo。然而，这并不是给胆小鬼或预算有限的人准备的。这仍然是一项新技术，并且资源有限。即使你有一台带有高级显卡的高级电脑，可能也需要连续一个月的时间来训练你自己的语言翻译系统。此外，序列到序列语言翻译技术正在及快速地改进，以至于难以跟上。许多最近的改进（如添加注意机制attention mechanism或上下文跟踪tracking context）显着改善了翻译结果，但这些发展太过前沿，以至于他们甚至还没有维基百科页面。如果你想做认真的去做任何序列到序列学习，随着技术的发展，你需要持续保持更新，。序列到序列模型的无穷力量那么，我们还能用序列到序列模型做什么呢？大约一年前，Google的研究人员表示，你可以使用序列到序列模型来建造AI机器人。这个想法是如此简单，并且令人震惊的是，它真的有效。首先，他们获取了一些Google员工和Google技术支持小组之间的聊天记录。然后他们训练了序列到序列模型，其中输入的句子就是雇员的问题，而技术支持团队的回复是该句子的“翻译”。当用户与机器人进行交互时，他们将使用该系统“翻译”每个用户的消息以获得机器人的响应。他们最终得到的是一个半智能机器人，（有时）可以回答真正的技术支持问题。下面是一部分用户和机器人之间的对话示例：人：连接被拒绝或类似的东西机器：我可以知道你连接的网络连接的版本吗？人：我不确定我知不知道机器：是网络连接提示任何用户证书？人类：是的机器：你现在在家还是在工作？办公室？人：我在家机器：试试这个。 goto &URL redacted&页面，然后输入您的姓名和密码人类：完成机器：尝试使用&NAME redacted&登录，然后检查其是否正常工作人类：是的，现在它在工作！机器：棒极了。还有什么我可以帮助你的？他们还试图建立一个基于数百万部电影字幕的聊天机器人。他们的想法是，使用电影角色之间的对话作为一种训练机器人像人一样说话的方式。输入句子是一名角色的一句话，“翻译”是另一名角色在对话里回应他的内容：他们得到了很有意思的结果。机器人不仅仅像一个人，更是显示出了一点点智能化：人类：我的名字是david。我的名字是什么？机器：david。人：我的名字是约翰。我的名字是什么？机器：约翰。人类：你是领导还是追随者？机器：我是领导者。人类：你是追随者还是领导者？机器：我是领导者。这只是可能性的开始。我们将不局限于将一个句子转换成另一个句子，同样，我们制作一个图像到序列的模型，它可以将图像转换为文本！Google的另一个团队通过将第一个RNN替换为卷积神经网络（如我们在第3章中所了解的那样）。这允许输入是图片而不是句子，其余的工作基本相同：就像这样，（只要我们有很多很多的训练数据）我们就可以把图片变成单词！Andrej Karpathy把这个想法进行了拓展，以构建一个通过分别处理图像的多个区域，来详细描述图像的系统：Andrej Karpathy论文中的图片这个想法使得我们可以构建一个，能够按照奇怪的要求找到特定图片的图片搜索引擎：例子来自甚至有研究人员正在研究相反的问题，仅仅基于文本描述产生一个完整的图片！从这些例子，你可以开始想象的各种可能性。 到目前为止，序列到序列应用在从语音识别到计算机视觉各个领域。 我猜，明年会有更多的应用。如果您想更深入地了解序列到序列模型和翻译，以下是一些推荐的资源： (video) (PDF)(PDF)赞同 837 条评论分享收藏感谢收起页面不存在
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