機械工程博士論文精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的機械工程博士論文主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：機械工程博士論文范文

關鍵詞：工程博士教育；規(guī)范管理；特點；課程體系

中圖分類號：G72 文獻標識碼：A

工程博士專業(yè)學位研究生教育是適應我國現(xiàn)代化建設對高層次工程技術人才需要而設置的，是將高層次的人才培養(yǎng)與國家重大需求相結合的一種新型專業(yè)學位。工程博士專業(yè)學位的設置對提升學校專業(yè)學位辦學層次、完善學位授權體系結構具有極其重要的意義。面對這種新型的專業(yè)學位類型，華中科技大學機械學院（以下簡稱“學院”）試圖探索行之有效的工程博士培養(yǎng)質量保障體系。

一、加強培養(yǎng)過程的規(guī)范化管理

對于培養(yǎng)單位來說，規(guī)范管理主要是在工程博士教育過程中明確培養(yǎng)目標，建立科學的管理體系，從而達到不斷提高教育質量的目的。學院秉承“育人為本、創(chuàng)新是魂、責任以行”的辦學理念，針對工程博士教育的特殊性，制定了一系列的管理規(guī)章制度，有效保證了工程博士的教育質量。

（一）從學術方面到實際應用能力，明確工程博士的培養(yǎng)目標

知識方面：應該具備機械工程領域堅實寬廣的理論基礎和系統(tǒng)深入的專業(yè)知識；

能力方面：要具有科技開拓創(chuàng)新精神和獨立研究的能力，對新技術具有敏銳的洞察力；能夠引領企業(yè)在技術進步和技術創(chuàng)新中不斷前進，持續(xù)推動企業(yè)的技術進步；

素質方面：具有相對專業(yè)的領導能力、組織能力和溝通能力，團結并能領導企業(yè)的研發(fā)團隊，實現(xiàn)企業(yè)的組織創(chuàng)新；具有對市場的適應能力以及對企業(yè)生產發(fā)展的改革能力。

成果方面：在推動產業(yè)發(fā)展和工程技術進步方面要做出創(chuàng)造性成果。

（二）從硬件到軟件，注重導師團隊的建設

目前，學院擁有數(shù)字制造裝備與技術國家重點實驗室、制造裝備數(shù)字化國家工程研究中心、國家數(shù)控系統(tǒng)工程技術研究中心、國家CAD支撐軟件工程技術研究中心、教育部制造技術國際標準研究中心等5個國家級研究平臺；擁有國家工科機械基礎課程教學基地、國家機械實驗教學示范中心等2個國家級基礎教學平臺；擁有2個國家級教學團隊和擁有機械基礎課程實驗中心、機械學科專業(yè)課程實驗中心、先進制造與裝備技術綜合實驗中心等3個教學科研實驗平臺。

除此之外，學院教師隊伍中有20多人次分別擔任國家“973”項目首席科學家、“863”重點項目負責人、重大專項負責人。學院專門從這些專業(yè)教師中選聘承擔過國家重大專項的教授、博導擔任工程博士的導師。無論是硬件還是軟件環(huán)境，學院都為工程博士的教育質量保駕護航。

二、探索建立適應工程博士教育特點的課程體系

博士生的課程學習階段擔負著夯實基礎、拓寬視野的重要作用，是博士生進行后續(xù)課題研究、論文寫作的前提和基礎。學院根據(jù)培養(yǎng)對象的特點和培養(yǎng)目標設計了個性化的工程博士專業(yè)學位課程體系，實行多學科交叉培養(yǎng)。學院為此特開設了以下學位要求課程：先進制造工程學、現(xiàn)代設計學、現(xiàn)代優(yōu)化方法及應用、計算制造工程學、現(xiàn)代管理理論與方法。學生在其課程學習期間， 除校級公共必修課程與跨一級學科選修課程外， 在自己的專業(yè)領域從學院設置的學科課程中選修2～3門專業(yè)課程進行學習。

依托高檔數(shù)控機床與基礎制造裝備、極大規(guī)模集成電路制造裝備與成套工藝等國家重大專項招收的先進制造工程領域工程博士生，必須實質性地參與國家科技重大專項的研究，是為了服務國家重大專項需求。學院專門為工程博士開設了《先進制造工程學》課程，該課程強調信息學科與傳統(tǒng)機械制造學科的融合，要求教師以精密技術和自動化為核心，以制造學科為基礎，以數(shù)字化裝備、汽車工業(yè)及信息產業(yè)為支撐， 加強先進制造技術在信息產業(yè)、生命科學、環(huán)境工程等領域中的應用及教學， 并要求逐步加大應用性案例教學的比重。典型科研案例講座關鍵在于注重學科交叉，著眼于科研方法的創(chuàng)新、研究思路的拓展， 這種案例教學法近年來在國外的一些博士課程中廣泛采用， 并已證明有助于學生創(chuàng)新思維的形成，從而提高工程博士生的綜合科研素質。特色課程《先進制造工程學》不僅涵蓋了學院的優(yōu)勢與特色專業(yè)領域，而且依托學院在機械制造學科發(fā)展上的經驗和探索，凝煉了眾多學科專業(yè)博士生導師多年科研成果和學科經驗，使得該課程成為工程博士專業(yè)學習逐步向科研創(chuàng)新能力培養(yǎng)轉化的橋梁。

工程博士各專題課程的設置是根據(jù)學科發(fā)展動態(tài)變化的，具體內容由各授課教師策劃。近年來，數(shù)字制造及微納制造技術已成為先進制造領域的熱門，這在授課教師開設的專題講座上也得到了充分體現(xiàn)。例如，學院在《先進制造工程學》博士生專業(yè)課程中設置的專題講座有：數(shù)字化制造與智能控制類專題講座、微納制造類專題講座、其它先進制造類專題講座。這些學術專題講座主要突出一個“新”字，包括本學科最新科研動態(tài)、學科領域國內外最新研究進展或前沿性問題的新發(fā)現(xiàn)、新學說，以及教師本人的最新科研進展。該課程對學生專業(yè)領域創(chuàng)新思維培養(yǎng)是具有一定效果的。

由于工程博士的培養(yǎng)目標是要培養(yǎng)引領企業(yè)技術創(chuàng)新的工程技術領域的領軍人才，因此與學歷博士生相比，工程博士的課程體系還專門增加了15個學分的實踐環(huán)節(jié)，其中，專業(yè)課程實習實踐4個學分、專業(yè)設計3個學分、工業(yè)實習8個學分。為工程博士量身定置的實踐環(huán)節(jié)學習年限要求不少于3年，單從時間上看，這在工程博士培養(yǎng)年限中占了相當大的比重，更凸顯出工程博士在培養(yǎng)過程中注重工程實踐能力的拔高。

三、嚴把工程博士學位論文關

工程博士的培養(yǎng)實行學校與企業(yè)的雙導師制，由雙方組成指導小組共同指導工程博士生的學位論文。與學歷博士相比，工程博士更注重實際科研能力的培養(yǎng)，而工程博士學位論文是這種能力的綜合體現(xiàn)，并且最能反映工程博士培養(yǎng)質量的高低，所以，學院擬從以下3個方面保證學位論文的質量：

（一）學位論文的選題與開題

學位論文的選題應在課程學習階段后期或結束時啟動。校、企導師組根據(jù)學員的自身條件、企業(yè)的實際需求以及企業(yè)的未來發(fā)展方向，指導學生正確選題；學生在對學位論文的選題進行調研和可行性論證的基礎上，形成書面開題報告。開題報告由培養(yǎng)單位組織導師及來自企業(yè)的專家進行審議，重點考察學員擬進行的學位論文研究是否有可能達到機械工程領域工程博士專業(yè)學位論文的水準。

（二）學位論文中期考核

論文中期考核安排在開題報告后約一年左右進行。學員根據(jù)論文研究進展完成如下內容的考核報告：論文研究進展情況、存在問題分析、擬作調整的內容及方案、工作計劃調整等等。在研究過程中允許對論文研究范疇作適當調整或補充，凡對開題報告內容不存在顛覆性的改變，則可繼續(xù)論文研究工作，否則應重新開題。

（三）學位論文的評審

為了保證和提高博士學位論文質量，學院經過多年的探索和實踐，從1999年開始就在院系一級試行博士學位論文雙盲預審制度。博士學位論文雙盲預審指的是評閱人、論文作者及與作者相關的一些信息均予以匿名，然后在博士學位論文正式提交審核之前，所在學院的研究生主管部門對論文所做的最后一次把關。多年的探索充分證明了推行雙盲預審制度確實對提高博士學位論文的質量起到了非常有效和不可低估的作用。因此，學院決定沿用博士學位論文雙盲預審制度來控制工程博士的學位論文。

四、結語

與學歷博士相比，工程博士的答辯增加了論文評閱專家、答辯委員會成員，這在一定程度上提高了工程博士最后答辯管理的監(jiān)控力度?？傊瑢W院從工程博士的招生到培養(yǎng)以及最后的學位授予，都建立了一系列切實可行的培養(yǎng)質量保障管理條例。盡管如此，工程博士專業(yè)學位是我國研究生教育領域的一個新生事物，亟待提高與完善，以便工程博士培養(yǎng)更適應企業(yè)的需要和社會的發(fā)展。

參考文獻

[1]程宜.《先進制造工程學》博士生特色課程建設的探索與實踐[J].理工高教研究，2009，（5）.

[2]范巍.中國博士發(fā)展質量調查[J].學位與研究生教育，2011，（1）.

[3]程宜.博士學位論文盲預審制度的實踐與探索[J].理工高教研究， 2009，（1）.

第2篇：機械工程博士論文范文

關鍵詞：三維建模 脊柱 機械簡化模型

0引言

脊柱作為人體骨骼的重要部分，起著"承上啟下"的作用，它支撐著頭部，又連接著人體的盆骨，是整個人體的中軸支柱，因此其結構特征和作用顯得極其重要[53]。脊柱主要具有支撐體重、傳遞載荷、運動、保護及造血等功能[54]。脊柱主要由椎骨、椎間盤、小關節(jié)、關節(jié)囊等組成。隨著脊柱疾病的日益年輕化及嚴重化，脊柱疾病的研究顯得十分必要，通過查閱文獻可知，采用有限元法，研究脊柱力學特性，是可行的。建立完整的脊柱模型是有限元法的前提，但脊柱的結構及外形相對復雜， 要獲得準確的有限元模型比較困難，由于脊柱在結構及各部位之間的相對運動關系都與機械零部件有相似之處，因此，本文根據(jù)人體脊柱的數(shù)據(jù)，將脊柱的各個部位簡化成一個個機械零件，利用Solid edge軟件，建立脊柱的機械簡化模型。

1脊柱的解剖結構特征

脊柱處于人體背部中間位置，主要由7塊頸椎、12塊胸椎、5塊腰椎、5節(jié)融合骶椎和3-4節(jié)融合的尾椎以及連接各椎骨的椎間盤、處于椎骨后方的小關節(jié)、關節(jié)囊、韌帶和肌肉組織等組成。

1.1椎骨的結構特征

人體脊柱主要由頸椎段、胸椎段、腰椎段和骶椎段組成。脊柱的每塊椎骨組成是一致的，都是由一塊椎體和一塊椎弓組成的，椎弓通過椎弓根與椎體連接在一起，椎弓根部分一般比較細，椎體和椎弓之間形成的孔為椎孔，脊柱從上之下的每一個錐孔依次連接，形成椎管，保護著脊髓。

1.2小關節(jié)的結構特征

脊柱的每兩塊椎骨之間通過上面椎骨的下關節(jié)突和下面椎骨的上關節(jié)突連接起來，構成處于椎體后部的關節(jié)囊關節(jié)，臨床上又名小關節(jié)。

1.3椎間盤的結構特征

除了小關節(jié)之外，椎間盤也是連接相鄰椎體不可或缺的結構，椎間盤位于上下椎骨的椎體之間，正常人體一般有24塊椎間盤，高度約占人體脊柱總高度的30%。由上下軟骨終板、纖維環(huán)和中間的髓核構成，軟骨終板通常由透明軟骨構成，厚度小于1mm；纖維環(huán)由膠原纖維構成的25個同心環(huán)狀結構組成；

1.4關節(jié)囊的結構特征

關節(jié)囊是指生長在小關節(jié)周圍的結締組織，由外面的纖維層和里面的滑膜層組成，纖維層由結締組織構成，堅硬而不乏韌性，具有良好的延伸性，滑膜層能夠分泌一定的滑夜，對關節(jié)運動起著一定的作用，可以減小摩擦，減低小關節(jié)的損傷率。

1.5肋骨的結構特征

肋骨作為人體整個胸腔的構架，起著保護肝臟、心臟及肺部等重要器官的作用。正常人體共有12對肋骨，左右對稱。肋骨后端與胸椎骨連在一起，前端借助軟骨與胸骨長在一起的第1-7根肋骨稱為真肋；第8-12根肋骨叫做假肋，其中第8-10根肋骨借肋軟骨與上一根肋骨的軟骨相連，形成肋弓，第11、12根肋骨前端游離，又稱浮肋。

2 Solid edge軟件介紹

Solid Edge是美國EDS公司的中端CAD-PDM產品，具有強大的功能模塊和廣泛的適用范圍，是目前最優(yōu)秀的三維機械設計軟件之一。其卓越的性能、優(yōu)異的實體和曲面造型功能、專業(yè)化的設計環(huán)境和有口皆碑的易學易用性，贏得了業(yè)界廣泛的贊譽。Solid Edge功能強大，方便易用，物美價廉，可以說是中小企業(yè)進行計算機三維機械設計的首選。Solid Edge主要功能模塊包括：零件設計、裝配設計、鈑金設計、焊接設計、工程制圖、管道與線纜設計、干涉分析及測量工具、運動模擬、 虛擬現(xiàn)實、機構運動仿真、數(shù)據(jù)轉換、INSIGHT PDM、二次開發(fā)接口、CREAT 3D（二維轉三維）、工程設計手冊、網絡、特征識別等。因此，本文選用Solid Edge建立脊柱的機械簡化模型。

3脊柱機械簡化模型的建立

根據(jù)上述部分的真實結構，保持各個結構之間的連接關系和相對位置，查閱成年男性脊柱腰骶段外形結構數(shù)據(jù)，將椎骨、椎間盤、關節(jié)囊和肋骨簡化，表1為成年男性脊柱結構參數(shù)。在Solid edge軟件界面下，圖1為椎間盤及關節(jié)囊的機械簡化模型、圖2為肋骨與椎骨的機械簡化模型，且保持了肋骨與椎骨之間的連接關系，由于人體脊柱不同節(jié)段結構幾乎相同，考慮到工作量及電腦性能，本文建立了脊柱部分結構的簡化模型。圖3為本文建立的脊柱部分結構的機械簡化模型。

表1為成年男性脊柱腰骶段結構參數(shù)

圖1 椎間盤及關節(jié)囊的機械簡化模型

圖2 椎肋骨及椎骨的機械簡化模型

圖3 脊柱部分結構的機械簡化模型

參考文獻：

[1]趙迪.成人退變性脊柱側凸有限元模型的建立及后路三維矯形生物力學研究[博士論文].湖南，中南大學，2010

[2]Hooper.Orthopaedics（第2版）.天津：天津科技翻譯出版公司，200

第3篇：機械工程博士論文范文

關鍵詞：車輛；碰撞；吸能；減震

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.10.058

0 前言

目前，車輛碰撞安全性問題也成了一大隱患，主動安全防護措施已難以提供充分的安全保障，小型輕量化的被動安全防護裝置例如吸能器也越來越受到人們的重視，車輛在事故發(fā)生的瞬間通過吸能減震裝置將巨大的撞擊動能耗散，從而最大可能地保護乘員生命安全的目的。該技術的發(fā)展對于提高我國軌道車輛的安全性能具有不可忽視的現(xiàn)實意義。

1 吸能器技術原理

交通車輛碰撞時常發(fā)生，顯然，應該設計出能夠忍受碰撞沖擊的結構，結構輕量化和高的吸能減震能力已經成為當今的發(fā)展趨勢，所以各種吸能器相繼產生。目前，車輛用吸能器主要分為以下幾類：（1）薄壁金屬管吸能器，薄壁金屬管是傳統(tǒng)的吸能結構，其主要是通過圓形管道消耗動能的常見方法就是通過兩個板之間的圓形管道的塑形變形來吸收沖擊能的，這取決于金屬管的幾何物理特性、加載條件等因素。它具有結構簡單、工作可靠等優(yōu)點；（2）切削式吸能器，其是一個非常復雜的能量轉換和物料消耗的非線性過程，切削式吸能器就是利用這一原理吸收車輛碰撞能量的；（3）脹管式和縮管式吸能器，其是由兩種不同的圓環(huán)組成。將外部沖擊的能量轉換為脹環(huán)或縮環(huán)的彈塑性變形及摩擦熱能，從而達到緩沖吸能的目的，它具有結構簡單、緩沖力平穩(wěn)、適應工作環(huán)境能力強等優(yōu)點；（4）金屬蜂窩吸能器，對于金屬蜂窩吸能器主要是應用金屬蜂窩的塑形變形從而達到緩沖吸能的目的。金屬蜂窩吸能結構具有工作可靠、質量輕、壓縮變形能力大且變形可控等優(yōu)點，在各種防撞結構中有廣泛的應用；（5）泡沫鋁填充結構吸能器，對于泡沫狀材料是蜂窩狀材料的三維形式，最近泡沫金屬作為一種新型高級的材料，具有密度小、耐熱性好、抗沖擊、良好的剪切和斷裂強度等優(yōu)點，在吸能方面上有很大的潛能，（6）碳纖維吸能器，碳纖維吸能器是利用編織纖維的強韌性吸能的，具有緩沖吸能效果優(yōu)良、緩沖吸能效率高、工作可靠等無可比擬的優(yōu)點，其吸能效率甚至高于金屬材料4-5倍，目前碳纖維吸能器在賽車領域具有廣闊的應用。

2 車用吸能器專利基礎狀況分析

2.1 全球范圍車用吸能器專利分析

2.1.1 各國申請量統(tǒng)計與分析

在SIPOABS對分類號F16F7/12下的專利進行統(tǒng)計，得到關于車用吸能器位居前10名的各國專利的申請量，如圖1所示。從圖1可以看出，該技術在德國的申請量最大，此外，除了車輛吸能器，德國在車輛其它結構方面的技術基本上都是屬于世界領先的，其次為歐洲、美國，而我國車輛技術研究相對較落后，中國的申請量排在第9位。

2.1.2 申請人所在國申請量統(tǒng)計與分析

在SIPOABS對分類號F16F7/12下的專利進行統(tǒng)計，得到關于車用吸能器專利的申請人所在國的申請量，如圖2所示，德國的申請量是最大的，其次依次為美國，日本和法國，該四強在國際上都屬于汽車技術研究大國，且遙遙領先于其它國家。

2.1.3 申請量發(fā)展趨勢

在SIPOABS中，對上述F16F7/12分類號下的有關車輛專利采用年份進行統(tǒng)計，得到專利申請量隨年份的變化趨勢，如圖3所示，在1995年到2004 年十年間該項技術呈現(xiàn)發(fā)展的黃金時期，申請量也達到了高峰，隨后的2005年至今，申請量下降很快，說明該技術已經基本成熟，需要在更廣的思路上對其進行探索。

2.1.4 主要申請人統(tǒng)計與分析

在SIPOABS中，對上述分類號下的專利依據(jù)申請人進行統(tǒng)計，取前10位排名如圖4所示，其中美國的ENERGY ABSORPTION SYSTEM INC公司的申請量最大。其次為日本的豐田和本田公司，除了該三個公司，其它公司的申請量上下波動并不是很大，相對較為平穩(wěn)，由此可見，美國的ENERGY ABSORPTION SYSTEM INC公司對該方面的投入較大。排名第二和第三的分別為日本的本田和豐田汽車集團，該兩家汽車集團的汽車產量和規(guī)模也名列世界十大汽車廠家之列，屬于全球化名牌企業(yè)，其技術研發(fā)實力也不容小覷。

3 總結

通過前面章節(jié)對車輛吸能器的相關技術原理、專利分布的分析，一方面對其現(xiàn)有的技術有了整體的把握，對吸能器的研究具有重大的參考意義。

參考文獻：

[1]廖昌s，汽車懸架系統(tǒng)磁流變阻尼器研究[D].重慶大學博士論文，2001，重慶大學，P21-34.

第4篇：機械工程博士論文范文

[關鍵詞]3D打印技術；鋼鐵行業(yè)；沖擊；措施

中圖分類號：F104 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2015）40-0072-01

一、概述

3D打印技術，誕生于20世紀80年代后期，是基于材料堆積法的一種高新制造技術，是一種不再需要傳統(tǒng)的刀具、夾具和機床就可以打造出任意形狀，根據(jù)零件或物體的三維模型數(shù)據(jù)，通過成型設備以材料累加的方式制成實物模型的技術，被認為是近20年來制造領域的一個重大成果。它集機械工程、CAD、逆向工程技術、分層制造技術、數(shù)控技術、材料科學、激光技術于一身，可以自動、直接、快速、精確地將設計思想轉變?yōu)榫哂幸欢üδ艿脑突蛑苯又圃炝慵?，從而為零件原型制作、新設計思想的校驗等方面提供了一種高效、低成本的實現(xiàn)手段。

3D打印機的原理：3D 打印機可以根據(jù)零件的形狀，每次制做一個具有一定微小厚度和特定形狀的截面，然后再把它們逐層粘結起來，就得到了所需制造的立體零件。每個截面數(shù)據(jù)相當于醫(yī)學上的一張CT 像片；整個制造過程可以比喻為一個"積分"的過程。當然，整個過程是在電腦的控制下，由3D打印機系統(tǒng)自動完成的。

二、國內、外發(fā)展現(xiàn)狀

目前在歐美發(fā)達國家，3D打印技術已經初步形成了成功的商用模式。如在消費電子業(yè)、航空業(yè)和汽車制造業(yè)等領域，3D打印技術可以以較低的成本、較高的效率生產小批量的定制部件，完成復雜而精細的造型。另外，3D打印技術獲得應用的領域是個性化消費品產業(yè)。如紐約一家創(chuàng)意消費品公司Quirky通過在線征集用戶的設計方案，以3D打印技術制成實物產品并通過電子市場銷售，每年能夠推出60種創(chuàng)新產品，年收入達到100萬美元。當前，國際3D打印機制造業(yè)正處于迅速的兼并與整合過程中，行業(yè)巨頭正在加速崛起。

自20世紀90年代以來，國內多所高校開展了3D打印技術的自主研發(fā)。清華大學在現(xiàn)代成型學理論、分層實體制造、FDM工藝等方面都有一定的科研優(yōu)勢；華中科技大學在分層實體制造工藝方面有優(yōu)勢，并已推出了HRP系列成型機和成型材料；中國科技大學自行研制了八噴頭組合噴射裝置，有望在微制造、光電器件領域得到應用。但總體而言，國內3D打印技術研發(fā)水平與國外相比還有較大差距。

三、經典的應用案例

（一）3D打印汽車

2011年，世界上首款應用3D打印技術的汽車“Urbee”在經過15年的艱苦研制后在加拿大亮相，這輛名為“Urbee”的汽車包括玻璃嵌板在內的所有外部組件都是通過大型3D打印設備生產。 2012年8月，世界上第一輛3D打印賽車“阿里翁”，在德國霍根海姆賽道完成測試，最高時速達141公里。從設計到打印，“阿里翁”車身的出爐僅用時3周，所使用的3D打印機，能打印最大尺寸達到210×68×80厘米的零部件。

（二）3D打印飛機零件

北京航空航天大學材料學院王華明教授是國內激光成型技術的領軍人物。王教授提出“激光熔覆多元多相過渡金屬硅化物高溫耐磨耐蝕多功能涂層材料”研究新領域，研制出迄今世界最大、擁有核心關鍵技術的飛機大型整體鈦合金主承力結構件激光快速成形工程化成套裝備，制造出中國最大的大型整體鈦合金飛機主承力結構件，并通過裝機評審。我國成為目前世界上唯一掌握飛機鈦合金大型主承力結構件激光快速成形技術并實現(xiàn)裝機應用的國家。

四、技術優(yōu)劣勢和對鋼鐵行業(yè)的影響

（一）3D打印技術的技術優(yōu)勢

1.個性化、定制化。

3D打印這種全新的生產工藝，以及在線制造協(xié)作服務的普及，使得生產方式像輪子一樣兜了個圈又回到了原點，從大規(guī)模生產轉到更加個性化的生產定制方式?！斑@種新型的生產方式是“社會化制造”，當它得到廣泛運用，每個人都可以是一家工廠。”

2.節(jié)省勞動力。

3D打印技術會使傳統(tǒng)的，以廉價勞動力取勝的制造業(yè)發(fā)生根本性變化。一種可能的趨勢是，過去為追逐低勞動力成本轉移到發(fā)展中國家的資本，會很快移回到發(fā)達國家中去。傳統(tǒng)工廠需要大面積的車間，大量的工人，可未來，這些也許會被十幾臺3D打印機和幾名工人代替。一些專家樂觀表示，隨著3D打印技術的普及，有望緩解制造業(yè)用工荒的難題，甚至中國、印度等國所擁有的低成本勞動優(yōu)勢也會隨之減弱。

（二）3D打印技術的不足之處

1. 打印材料。

3D打印技術難點主要在于硬件，最典型的就是打印材料。目前，不同品牌的3D打印機能支持不同的材料，樹脂、尼龍、石膏、塑料使用較為普遍，隨著業(yè)界研發(fā)的進步，支持鈦、不銹鋼或鋁、鐵金屬材料的打印機也已經出現(xiàn)。不過，大多數(shù)個人桌面級3D打印機只能使用易加工、便于回收的塑料，其他只限于工業(yè)級3D打印機使用。對于工業(yè)級打印機來說，所用材料既要滿足打印精細度，還要滿足強度，這類材料的研發(fā)成本至少是千萬元級別。

2.打印精度。

由于3D打印工藝發(fā)展還不完善，特別是對快速成型軟件技術的研究還不成熟，目前快速成型零件的精度及表面質量大多不能滿足工程直接使用，不能作為功能性部件，只能做原型使用。

3. 打印速度。

現(xiàn)階段，3D打印機無法作為大規(guī)模生產的手段，只能作用于原型開發(fā)或者單件制造。在生產效率上，3D打印技術雖發(fā)端于“快速成型”，耗時還是得以小時來計，尚難滿足批量生產的要求。無論是性能雖好但價格高昂的工業(yè)級3D打印機，還是性價與之對立的個人桌面級打印機，要真正革傳統(tǒng)工業(yè)的命，還有很長的路要走。

4.機械強度。

以Stratasys公司3D打印車為例，車子固然能“打印”出來了，但是否能在路上順利跑起來？使用壽命又有多長？從現(xiàn)有的技術來看，尚有差距：由于采用層層疊加的增材制造工藝，層和層之間的粘結再緊密，也無法和傳統(tǒng)模具整體澆鑄而成的零件相媲美，這意味著在一定外力條件下，“打印”的部件很可能會散架。

五、結論

3D打印技術可以使金屬粉末按設計圖精確成型，形成各種復雜精密的結構，但對其內部的組織性能卻無法保證。與鑄造技術相比，3D成型技術在機械性能及組織結構上還是有一定差距的。鋼鐵產業(yè)的下游為家電、汽車、造船、建筑、機械制造等產業(yè)，以造船為例，其制造方式為將高性能的中、厚板采用焊接的方式組裝起來，這樣操作簡單，成本低廉。若將3D打印技術引入造船行業(yè)，不僅龐大的3D打印機難以制造，但就從經濟角度上講也是不可取的。同樣，對于建筑上的鋼結構，如橋梁，鋼結構的房屋等，3D打印技術也不適用。

現(xiàn)代鋼鐵生產的主要特點是批量化和規(guī)?；?，處于產業(yè)鏈的中游，主要為下游產品提供原材料。3D打印技術的主要特點是小批量和個性化，主要是生產終端產品，位于產業(yè)鏈的末端，與鋼鐵行業(yè)的定位不同。因此，從生產的特點與產品的定位來講，3D技術的發(fā)展對鋼鐵行業(yè)沖擊較小。

但從另一個角度考慮，當3D打印的產品為金屬制品時，鋼鐵產業(yè)需為其提供原材料――粉末金屬。隨著3D打印技術的發(fā)展，3D打印材料尤其是粉末金屬材料的研發(fā)與制造將成為一個炙手可熱的課題，也將是鋼鐵企業(yè)一個新的高附加值產品，一個新的利潤增長點。

參考文獻

[1] 王雪瑩.3D打印技術與產業(yè)的發(fā)展及前景分析[J].中國高新技術企事業(yè).2012（9）.

第5篇：機械工程博士論文范文

關鍵詞：蟻群算法；物流配送；路徑優(yōu)化；數(shù)學模型

DOIDOI：10.11907/rjdk.161974

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A 文章編號文章編號：16727800（2016）011014004

基金項目基金項目：

作者簡介作者簡介：袁文濤（1993-）男，安徽馬鞍山人，上海理工大學光電信息與計算機工程學院碩士研究生，研究方向為模式識別與智能系統(tǒng)；孫紅（1964-）女，上海人，上海理工大學光電信息與計算機工程學院副教授、碩士生導師，研究方向為模式識別與智能系統(tǒng)、 控制理論與控制工程、企業(yè)信息化系統(tǒng)與工程。

0 引言

解決組合優(yōu)化問題的最優(yōu)化求解算法有多種現(xiàn)代人工智能算法方案，優(yōu)化算法用來處理問題最優(yōu)解的求解，該問題通常由多個變量共同決定。當前，求解最短路徑問題是圖論研究中的一個典型求解組合優(yōu)化算法問題，旨在尋找圖表（由節(jié)點和路徑構成）中兩節(jié)點或多節(jié)點之間的最短路徑。常用的最優(yōu)化路徑求解方法有Bellman-Ford算法、Dijkstra算法、A*算法和蟻群算法。這些算法都有自身的優(yōu)點和不足。在對不同算法作出比較后，可以得出蟻群算法在解決網絡路由和城市交通系統(tǒng)的問題中是相對有利的。

就目前研究來看，隨著實際組合問題的變化，基本的智能算法已經不能滿足解決這類組合優(yōu)化問題，同時其優(yōu)勢也在減弱[1]。本文采取改進后的組合優(yōu)化蟻群算法以彌補傳統(tǒng)蟻群算法易陷入局部最優(yōu)解的不足，加快了求全局最優(yōu)解的構造速率。

蟻群算法（Ant Colony Optimization， ACO），是一種模擬螞蟻群體智能行為的進化仿生類優(yōu)化算法，在求解性能上具有強魯棒性、優(yōu)良的分布式計算能力、便于與其它算法相結合等優(yōu)點[2-3]。通常作為一種用來在多變量組合優(yōu)化問題的多候選解中尋找最優(yōu)化路徑的機率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在其博士論文《Ant system： optimization by a colony of cooperating agents》中首先提出，其靈感來源于通過對蟻群社會的長期跟蹤觀察后發(fā)現(xiàn)，雖然單個螞蟻沒有視力、智慧程度低、工作方式簡單，但它們卻有強大的執(zhí)行能力和協(xié)同工作能力，依靠復雜群體的自組織協(xié)同能力發(fā)揮出超出單個個體累加的智能，是一種超個體（superorganism，又稱超有機體）存在現(xiàn)象。蟻群是在這樣的超個體案例中最有名的例子。雖然蟻群算法的嚴格理論基礎和實際應用尚未成熟，國內外相關研究暫處于實驗階段，但這并不妨礙人們對蟻群算法的研究已經由當初單一的解決商旅問題（TSP）發(fā)展到解決調度問題、網絡通信等多個方向的最優(yōu)化求解應用。

目前，蟻群優(yōu)化算法已廣泛應用于多種求組合最優(yōu)化問題，在面臨路例如作業(yè)安排調度問題和路由車輛的二次分派問題上表現(xiàn)出了良好的性能，也經常被用來求旅行推銷員問題的擬最優(yōu)解。它在圖表動態(tài)變化情況問題的求解上相比螢火蟲算法和遺傳算法具有絕對優(yōu)勢：蟻群算法的最大優(yōu)點在于可以連續(xù)運行并適應實時變化；缺陷是在處理較大規(guī)模和復雜數(shù)據(jù)問題時，容易存在運算耗時長、收斂速度慢、得不到全局最優(yōu)解等問題。

在求最優(yōu)解的歷次迭代中，單個螞蟻會根據(jù)給定的規(guī)則和限定條件選擇從一個城市（節(jié)點）轉移到另一個城市（節(jié)點）：它必須對所有城市訪問一次，而相對距離越遠的城市被選中為下一個訪問點的機會越少（能見度低）；相反，在兩個城市（節(jié)點）邊際的一邊形成的信息素越濃烈，則該邊際作為路徑被選擇的概率越大；在較短路程情況下，短時間內更多螞蟻會在所有走過的路徑上留下更多信息素，在每次迭代更新后，信息素軌跡濃度會按百分比揮發(fā)從而反饋給下一只途經的螞蟻并影響它作出路徑選擇。

1 車輛路徑問題

傳統(tǒng)的車輛路徑問題也叫VRP（Vehicle Routing Problem）問題，是關系到現(xiàn)代物聯(lián)網發(fā)展過程中物流配送系統(tǒng)的一個關鍵問題，屬于NP難題。一直以來，該問題也是管理科學和物流運輸方面的重要課題[4]，受到國內外學者的廣泛關注。

VRP問題描述如下：在一些由于經濟或者地理限定的條件約束下，組織一個車隊，從一個或者多個初始點出發(fā)，規(guī)定達到多個不同的地點，設計一個成本最小、路程最短的路線集，使得：① 每個城市只能被一輛車訪問，只訪問一次；②所有送貨車輛必須從起始點出發(fā)再回到起始點；③某些特定的約束條件需要被滿足。

VRP的數(shù)學模型表示如下：一共有k個客戶，第i個客戶的貨物需求為gi，配送中心派出車輛承擔運輸任務，其載重為q。設gi

如果前提有約束條件用于車輛本身，即容量限制和總長限制，則稱為有能力約束的車輛路徑問題（Capacitated Vehicle Routing Problem）。此模型是車輛路徑問題的基本模型，這類VRP問題叫作CVRP問題[5]。

設每個客戶點只允許被訪問一次，車輛所訪問的客戶點的需求總和不能超過車輛的負載能力，且總行駛的路程也不得超過其最大的行駛距離，達到用最少的車輛最短的路徑完成既定任務。

。

2 可約束蟻群算法實現(xiàn)

2.1 算法實現(xiàn)方式

當前蟻群算法領域存在MPDACO局部更新和MPDACO全局更新兩種方式。前者指當單個螞蟻從一個節(jié)點到達下一個節(jié)點完成轉移后就立刻更新螞蟻通過路徑時所留下的的信息素，后者是當螞蟻遍歷完所有給定節(jié)點后再更新整條路徑上的信息素，不再是對所有的螞蟻，而是僅對全局最優(yōu)的螞蟻得到的路徑使用。從兩種更新方式得到的結果作對比可以得出，全局信息素更新方法雖然可以加快收斂速率，但是存在著一定的缺陷和不足，易使路徑更快地集中于單一解，易陷入局部最優(yōu)，這些缺點限制了它的廣泛傳播及應用。

本文綜合上述兩種更新方法的優(yōu)點和不足，列出了一種新的組合疊加更新方法：在路徑搜索的前十次循環(huán)中，采用局部最優(yōu)解更新，十次固定循環(huán)結束后，再采用全局最優(yōu)解進行更新，這種更新方式可以有效避免蟻群搜索得到的路徑沉入局部最優(yōu)解中，有利于發(fā)現(xiàn)更多較優(yōu)解。

2.2 算法實現(xiàn)步驟

根據(jù)改進的蟻群算法，將優(yōu)化后的蟻群算法應用于CVRP問題的實現(xiàn)步驟如下：

（1）參數(shù)初始化。設迭代次數(shù) Nc=0；每條路徑上的信息素濃度Δτij（0）=c（c為常數(shù)），并且Δτij=0；隨機將m個螞蟻放置到初始點上。

（2）更新迭代（循環(huán)）次數(shù)，即Nc=Nc+1。

（3）初始化禁忌表，螞蟻禁忌表的索引號k=1。

（4）更新螞蟻數(shù)目k=k+1。

（5）判斷路徑是否在搜索熱區(qū)內。按照式（a）～（f）計算出每只螞蟻應當轉移至下一個城市（節(jié)點）的概率并完成移動。

（6）當螞蟻從i城市（節(jié)點）出發(fā)到達j城市（節(jié)點）時，對其所經過的路徑上的信息素進行更新，并修改禁忌表，將禁忌表指針按照當前狀況進行修改，即將新城市（節(jié)點）j置于禁忌表tabuk中。

（7）執(zhí)行步驟（b）～（f），直到所有螞蟻都找到了一條包含所有城市（節(jié)點）的可行路徑解。

（8）在新生成的所有可行解中找到一條最短路徑作為本次迭代中的最優(yōu)路徑解。

（9）判斷循環(huán)次數(shù)是否小于十次，若小于十次，則對螞蟻找到的最優(yōu)路徑按照本次迭代最優(yōu)值進行信息素更新；若循環(huán)次數(shù)超過十次，則按照全局信息素進行更新。

（10）對所有螞蟻經過的路徑，按式（1）進行一次全局更新。

（11）循環(huán)執(zhí)行（b）～（j），直到連續(xù)多次的迭代中得到的解已收斂或循環(huán)次數(shù)Nc的值已經達到給定的最大迭代次數(shù)的情況下選取當前輸出值作為本次最優(yōu)解。

3 實驗仿真

設存在一個物流中心有4輛運輸車， 單輛車最大載重為1 000kg， 現(xiàn)需要同時向7個隨機分布的客戶點派送貨物， 蟻群算法的初始化參數(shù)為： 螞蟻總數(shù)為20只， 算法的最大迭代數(shù)為100次， α和β分別為1，2， 信息素的揮發(fā)速度為0.75， 實驗重復運行100次， 求得的平均結果為最終結果。同時初始時刻各邊上的信息痕跡為1，殘留信息的相對重要度為1，設置預見度為5。原始數(shù)據(jù)進行處理結果分析如圖3所示。按本文提出的優(yōu)化蟻群算法求解CVRP后的處理仿真結果如圖4所示。

觀測圖3、圖4的收斂曲線，可以知道蟻群算法優(yōu)化后的結果相比之前的行車路徑有大幅度優(yōu)化[810]，如圖5所示。針對每個收斂的點結合數(shù)據(jù)可以看出，傳統(tǒng)蟻群算法的平均路徑在迭代次數(shù)為45時可以得到最優(yōu)解，而改進后的蟻群算法可以在第5次左右得到最優(yōu)解，相當于收斂速度提高了近80%。

4 結語

在當今應用數(shù)學和理論計算機科學的領域中，組合優(yōu)化（Combinatorial Optimization）是在一個有限的對象集中找出最優(yōu)對象的一類重要課題，屬于運籌學的一個重要分支。在很多組合優(yōu)化問題中，窮舉搜索/枚舉法是不可行的。組合優(yōu)化問題的特征為可行解的集是離散或者可以簡化到離散的，并且目標是找到最優(yōu)解。解決組合優(yōu)化問題一般采用智能算法，而這些算法都有自身的優(yōu)點和缺點。組合優(yōu)化的難處，主要是加進來拓撲分析，在不同的拓撲形態(tài)下，算法也需隨著不同部分的約束關系作出相應調整。從目前研究來看，隨著實際組合問題的變化，基本的智能算法已不能解決這類組合優(yōu)化問題。

蟻群算法作為一種仿生類進化算法在求路徑最優(yōu)化解方面具有很好的效果。本文首先引出蟻群算法可以用于解決這一類問題，然后介紹了約束車輛路徑問題，也即CVRP問題，說明了其約束模型；接著研究了基本的蟻群算法步驟，并對其中信息素更新和改進了啟發(fā)因子，解析并改良了蟻群算法應用于CVRP問題的實現(xiàn)步驟和處理方法。

本文提出的組合疊加更新方法可有效克服傳統(tǒng)蟻群算法收斂質量低、耗時長、易陷入局部最優(yōu)解等缺陷，使蟻群算法的全局優(yōu)化能力得到大幅度提高。對比實驗前數(shù)據(jù)可以看出，蟻群算法找到最短路徑的收斂速度比傳統(tǒng)方法快了80%左右，確實是一種求解最短物流配送路徑的有效算法。

參考文獻：

[1] 陳昌敏.基于蟻群算法的物流配送路徑優(yōu)化研究與應用[D].成都：西華大學，2012（4）：1154.

[2] 宋留勇，王銳，周永旺，等.動態(tài)城市交通網絡優(yōu)化模型研究及算法設計[J].測繪科學，2011，36（1）：134136.

[3] 鐘石泉，賀國光.有時間窗約束車輛調度優(yōu)化的一種禁忌算法[J].系統(tǒng)工程理論方法應用，2005，14（6）：523527.

[4] CHAO YIMING.A tabu search method for the truck and trailer routing problem[J].Computer and Operations Research，2002，29（1）：3351.

[5] 楊中秋，張延華.改進蟻群算法在交通系統(tǒng)最短路徑問題的研究[J].科學計算與信息處理，2009，32（8）：7678.

[6] 李松，劉興，李瑞彩.基于混合禁忌搜索算法的物流配送路徑優(yōu)化問題研究[J].鐵道運輸與經濟， 2007， 29（3）：66 69.

[7] 陶波， 朱玉琴.改進的7動態(tài)規(guī)劃法在車輛最短路徑問題中的應用[J].重慶工學院學報， 2009，23（1）：2427.

[8] 李軍，郭耀煌.物流配送車輛優(yōu)化調度理論與方法[M].北京：中國物資出版社， 2001：101113.

[9] 張萬旭，林健良，楊曉偉.改進的最大最小螞蟻算法在有時間窗車輛路徑問題中的應用[J].計算機集成制造系統(tǒng)，2005，11（4）：572576.

[10] 余h，胡宏智.基于改進遺傳算法的物流配送路徑求解[J].計算機技術與發(fā)展，2009，19（3）：5255.

[11] 朱慶保，蟻群優(yōu)化算法的收斂性分析[J]. 控制與決策，2006，21（7）：3016.

[12] 鄭松，侯迪波，周澤魁，動態(tài)調整選擇策略的改進蟻群算法[J].控制與決策，2008，23（2）：13.

[13] 夏亞梅，程渤，陳俊亮，等.基于改進蟻群算法的服務組合優(yōu)化[J].計算機學報，2012，35（2）：311.