最小重量机器设计问题
(完整word版)最小重量机器设计问题
最小重量机器设计问题1。
问题描述设某一机器由n个部件组成，每一个部件都可以从m个不同的供应商处购得。
设wij是从供应商j处购得的部件i的重量，cij是相应的价格。
试设计一个算法，给出总价格不超过c的最小重量机器设计.算法设计:对于给定的机器部件重量和机器部件价格，计算总价格不超过d的最小重量机器设计。
2.算法流程分析设开始时bestx=［-1,—1,…,—1]则相应的排列树由x[0：n—1]的所有排列构成。
找最小重量机器设计的回溯算法Backtrack是类machine的公有成员。
私有数据成员整型数组Savex保存搜索过的路径，到达叶节点后将数据赋值给数组bestx。
成员bestw记录当前最小重量,cc表示当前花费，cw表示当前的重量。
在递归函数Backtrack中，在保证总花费不超过c的情况下：当i=n时，当前扩展结点是排列树的叶节点。
此时搜索到一个解，判断此时的最小重量是否小于当前最小重量,若小于则更新bestw, 并得到搜索路径bestx.当i〈n时，当前扩展结点位于排列树的第i—1层.当x[0:i]的花费小于给定最小花费时,算法进入排列树的第i层,否则将减去相应的子树。
算法用变量cc记录当前路径x[0：i］的费用。
3。
算法正确性证明通过几组实例证明合法的输入可以得到正确的输出.实例见附录第2部分。
4.算法复杂度分析时间复杂度是O（n2）5.参考文献［1] 王晓东编著，计算机算法设计与分析(第4版）。
北京：电子工业出版社，2012。
26。
附录（1）可执行代码如下:#include<iostream〉using namespace std；＃define N 50class MinWmechine｛int n; //部件个数int m；//供应商个数int COST; //题目中的Cint cw; //当前的重量int cc；//当前花费int bestw; //当前最小重量int bestx［N］;int savex［N］;int w[N]［N］；int c[N］[N];public:MinWmechine(）;void machine_plan（int i）;void prinout（）;};MinWmechine：:MinWmechine（）｛cw=0; //当前的重量cc=0; //当前花费bestw=-1；//当前最小重量bestx[N];savex[N］；cout<<”请输入部件个数："；cin〉〉n；cout〈〈”请输入供应商个数："; cin>〉m；cout<<”请输入总价格不超过："; cin>〉COST；for(int j=0;j<m；j++){for（int i=0;i〈n；i++）cout〈〈"请输入第"〈〈j+1〈<" 个供应商的第"〈〈i+1<〈”个部件的重量：”;cin>>w[i]［j];cout〈〈”请输入第”〈<j+1〈<”个供应商的第”〈<i+1<<”个部件的价格：";cin〉>c［i]［j]；if（w［i][j]〈0 ｜｜c[i][j]<0）｛cout〈<"重量或价钱不能为负数!\n";i=i—1；}}｝}void MinWmechine::machine_plan(int i)｛if（i>=n)｛if(cw 〈bestw ｜| bestw==—1）{bestw=cw；for（int j=0;j〈n; j++) //把当前搜过的路径记下来savex［j]=bestx[j］；return；}for(int j=0; j<m; j++）//依次递归尝试每个供应商｛if（cc+c［i]［j］〈COST）{cc+=c［i][j];cw+=w［i][j];bestx［i]=j；machine_plan（i+1)；bestx[i]=-1；cc-=c［i]［j]；cw—=w[i］［j];｝｝｝void MinWmechine：:prinout（)｛int i，j，ccc=0;for（j=0;j〈m;j++）{for(i=0;i〈n；i++)｛cout<〈"第”<<j+1〈<”供应商的第”<〈i+1〈〈”部件重量：”<〈w［i］［j]〈〈" 价格："<〈c[i］[j]<<"\n”;}｝for(j=0; j<n; j++){bestx[j］=-1;｝machine_plan(0);cout<<”\n最小重量机器的重量是："〈<bestw〈〈endl；for(int k=0；k〈n；k++）{cout<<" 第"〈〈k+1〈〈" 部件来自供应商”〈<savex［k]+1<〈"\n”;ccc+=c［k］［savex[k］]；｝cout〈〈"\n该机器的总价钱是: "<〈ccc<<endl;cout〈<endl；｝int main（void)｛MinWmechine Y；Y。
机械设计中最容易犯的几个错误
机械设计中最容易犯的几个错误一、机械设计中坚决不能出现的重大错误1. 违背法律及法规允许的设计2. 不符合合同内容，或与客户及公司内部会议所决定的事项3. 无设计根据（不包括经验设计或可行的创新设计、发明设计）4. 没有达到功能要求和生产能力要求5. 不能拆装6. 选型出现大的错误7. 重要部件的材质选择出错8. 计算书中的公式、参数出现大的错误9. 主要的尺寸、标高、坐标等出错10. 发生严重的干涉11. 设备能力的富裕量过大12. 存在安全隐患13. 其它重大错误二、机械设计中容易犯的一般错误1. 不符合制图规定2. 计算（计算书）不够3. 技术要求及操作要求（图纸上的注释）不够4. 材料表及部件表出错5. 检修维护上存在不便6. 一般性的碰撞7. 公差、粗度、几何精度等出错或者不够8. 一般性的尺寸出错9. 视图出错10. 文字或者语句等出错（累计5 个以上视即为1 个一般性错误）11. 其它一般错误三、机械设计中容易忽视的细节1. 转动部位设计润滑点（手动或自动）2. 转动部位设计安全罩（设观察门）3. 二十公斤以上重量的零部件设计起吊螺孔或吊耳4. 轴承座安装位设计定位与承力的调节螺栓5. 涉及高度变化或调整的连接面设计调整垫片6. 螺栓连接件设计定位销或定位挡块7. 分清楚现场焊接件与工厂焊接8. 注明非通用焊接要求的特殊焊接9. 剖视油封反映油封方向10. 大件连接设计双螺母放松11. 注明不涂漆范围12. 运动件的运动范围（始、终位置）和运动轨迹表示13. 工作状态与非工作状态的安全设计14. 强化承力部位（如加强筋）弱化非承力部位（如减重孔）15. 完善设计线性公差、配合公差及形位公差16. 合理设计加工粗糙度17. 准确编写技术要求四、具体案例：1.双螺母防松采用双螺线防松，禁止采用图（a)结构，应采用图（b)结构，下面采用扁螺母，上面采用厚螺母，但考虑到下面用扁螺母扳手进不去，无法拧紧，而只能用两个厚螺母结构，如图（c）。
软件工程课程实习题目
软件工程课程实习题目1、设有n个运动员要进行网球循环赛。
设计一个满足以下要求的比赛日程表：（1）每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次。
（2）每个选手一天只能赛一次。
（3）当n是偶数时，循环赛进行n-1天。
当n是奇数时，循环赛进行n天。
2、考虑国际象棋棋盘上某个位置的一只马，它是否可能只走63步，正好走过除起点外的其他63个位置各一次？如果有一种这样的走法，则称所走的这条路线为一条马的周游路线。
试设计一个程序输出这样的一条马的周游路线。
3、Gray码是一个长度为2n的序列。
序列中无相同元素，每个元素都是长度为n位的串，相邻元素恰好只有一位不同。
设计一个程序实现对任意的n构造相应的Gray码。
4、多边形游戏问题是1998年国际信息学奥林匹克竞赛试题。
该游戏是一个单人玩的游戏，开始时有一个由n个顶点构成的多边形。
每个顶点被赋予一个整数值，每条边被赋予一个运算符“+”或“*”。
所有边依次用整数从1到n编号。
游戏的地一步，将一条边删除。
随后n-1步按以下方式操作：（1）选择一条边E以及由E连接着的两个顶点V1和V2；（2）用一个新的顶点取代边E以及由E连接着的两个顶点V1和V2。
将由顶点V1和V2的整数值通过边E上的运算得到的结果赋予新的顶点；（3）最后，所有边都被删除，游戏结束。
游戏的得分就是所剩顶点上的整数值。
5、在一个圆形操场的四周摆放着n堆石子。
现要将石子有次序地合并成一堆。
规定每次只能选相邻的两堆石子合并成新的一堆，并将新的一堆石子数记为该次合并的得分。
试设计一个程序，计算出将n堆石子合并成一堆的最小得分和最大得分。
6、商店中每种商品都有标价。
例如：一朵花的价格是2元，一个花瓶的价格是5元。
为了吸引顾客，商店提供了一组优惠商品。
优惠商品是把一种或多种商品分成一组，并降价销售。
例如：3朵花的价格不是6元而是5元。
2个花瓶加1朵花的优惠价格是10元。
试设计一个程序，计算出某个顾客所购商品应付的最少费用。
机械设计创新设计题目
创新设计题目伸缩式螺旋千斤顶是随着汽车大众化而出现的新式起重器，它具有结构新颖、体积小、重量轻、操作方便、省力等特点。
试按下述参数要求进行设计：承载10000N，全升程252mm（十）、窗玻璃擦洗装置设计一窗玻璃擦洗装置，工作人员只需站在室内操作，要求操作方便、安全、原理新颖、成本较低、适合家庭及办公楼房使用。
（十一）、多功能台虎钳设计一种新型台虎钳，要求其能够满足空间不同角度的定位需求。
（十二）、手动式汽车轮胎充气装置试设计一种手动式汽车轮胎充气装置，该装置能够在没有电力驱动的情况下，完全靠手动完成对汽车轮胎的充气过程。
要求体积小、重量轻、操作方便、成本较低、造型美观。
（十三）、手动金属钻孔工具设计一手动金属钻空装置，完全依靠手动的力量实现金属钻孔过程。
要求操作方便、省力、结构合理、体积小、外型美观。
（十四）、新型联轴器设计设计一新型联轴器，要求冲击小、缓冲能力好、适用的速度范围较广、结构简单、加工方便、有创新性。
（十五）、太空仓宇航员体重测量装置设计一台能够在太空失重状态下测量宇航员体重的装置，并考虑如何在地面重力作用下进行该设备的性能测量。
（十七）、硬币分拣装置设计一硬币分拣装置，该装置能将不同面值的硬币分拣并打包。
要求体积小、外形美观、操作方便，最好具有显示功能。
（十八）、电杆爬升装置设计一新型电杆爬升装置，用于帮助电力工人攀爬电杆，要求该机构具有结构简单、重量轻、操作方便、使用可靠、攀爬速度较快等优点。
（十九）、光滑壁面爬升清洗装置设计一种可以爬升光滑壁面（比如：玻璃墙面）并进行清洗的装置，要求体积小、重量轻、能遥控（或电控）自动换向、安全、可靠、操作方便。
（二十）、可折叠变升程梯设计一种可以折叠的新型梯子，要求具有变升程功能，最大高度可达6米，载重量可达200公斤，要求使用方便、可以实现完全折叠、强度可靠、攀爬方便、重量限定在人力可及的范围。
（二十一）、水果削皮器设计一种新型的水果削皮器，要求原理新颖、结构简单、外形美观、操作方便、效率高、具有市场竞争优势。
世界上最小的无人机，让我们一起来看看吧
世界上最小的无人机，让我们一起来看看吧让小编带着你们一起来探讨一下世界上最小的无人机哪家强，在极飞无人机忙着为小麦喷洒农药，亿航载人飞行器忙着器官移植运输的时候。
不妨换个方向，盘点一下不管价格、操作、大小，我们都触手可及的最小无人机。
1、最袖珍无人机SKEYE NanoTRNDLabs 在亚马逊上架了世界最小的摄录无人机——SKEYE Nano，如果你喜好使用无人机进行航拍而碍于昂贵的价格迟迟不能实现，那么这款全球最小的无人机或许能满足你的要求。
先说一下三围尺寸，仅4.0x4.0x2.2cm，重量才14g，受限于体积问题，所以只内建了一个640×480 分辨率(300，000 像素)的摄像头，摄录的视频保存在内置的 2GB microSD 卡上，可以使用电脑进行后期处理或者分享到互联网上。
具备3种飞行模式：一种专为初学者而设;一种可以完成更加复杂的飞行动作;还有一种是为无人机操控老手准备的。
另外还配置了夜间飞行LED灯。
100mA的充电电池充满电需要30分钟，飞行续航时间是7～8分钟，14年11月此袖珍无人机刚面市即告售罄，15年重新上柜，售价34.99美元(约合人民币217元)。
2、高仅2.5厘米的Vidius的无人机初创公司Axis推出一款名为Vidius的无人机，它可以飞到100英尺高(约30米)的空中，而且还支持拍照功能，该公司宣称Vidius是世界上最小的摄像无人机。
Vidius小巧讨喜，宽4.3厘米，高2.5厘米。
无人机内置摄像头可以拍摄和记录420p视频，用户可以用手机或手柄操纵。
Vidius无人机安装150毫安电池，用USB充电20分钟最多可以飞7分钟，可以预先设定速度，共有三种选择。
Vidius还配有LED灯，可以方便用户在夜间定位。
在市场上已经有许多装备精良的无人机，但与那些摄像头更清晰、电池续航时间更长的高性能摄像无人机相比，Vidius无人机的卖点在于它的小巧轻盈。
人造昆虫——微型飞行器
人造昆虫——微型飞行器作者：沈海军王旭来源：《百科知识》2014年第01期从飞机诞生至今的百余年航空发展历史中，飞机的尺寸不断刷新记录，分别向着更大或更小两个方向发展。
目前，人类设计并成功飞行的飞机中，个头最大的当属苏联的“安225”。
“安225”翼展约88米，机长84米，是名副其实的空中“巨无霸”，它不仅是体积最大的飞机，而且也是载重量最大的飞机。
至于说世界上个头最小的、可飞行的飞机，只有1枚硬币那么大，如美国哈佛大学的扑翼微型飞行器——“机器蜂”、我国同济大学的昆虫动力飞机，其重量均仅为数百微克。
“带着刺的飞虫”若要追溯微型飞行器的由来，时间应回到1992年。
那一年，美国刚刚漂亮地取得了第一次海湾战争的胜利。
美国国防部随即召开了题为“未来科技驱动的军事变革”的研讨会。
该研讨会旨在总结海湾战争中高新技术所起的关键作用，并为美军提供一些未来作战的新型技术构想。
其中的两种新技术即是微型飞行器的原始构想，这两种飞行器分别被命名为“墙上的飞虫”及“带着刺的飞虫”。
前者指携带多种传感器并能实现特殊环境侦查的类飞虫机器人，后者则指具备瘫痪敌方系统能力的类飞虫机器人。
1997年，美国国防部制订了一个为期4年、耗资3500万美元的微小型飞行器研究与验证计划，即“国防先进研究项目”（英文缩写为DARPA）。
DARPA的研究范围涉及飞行器及其主要子系统，如推进系统、飞行控制/引导系统、传感器等相关技术。
起初，美国科学家们设想，随着技术的不断发展，可能将这些飞行机器做到1厘米大小并有约1克的有效载荷；然而，经可行性分析后，科学家们认为，15厘米最大尺寸、小于90克总重、最大有效载荷18克的飞行器比较适合目前的科技水平。
于是，15厘米成为判别微型飞行器的一把标尺，“尺寸为15 厘米大小并能靠其自身能力飞行和完成各种探测任务的飞行器”随之成为业内普遍接受的微型飞行器的定义。
与常规无人飞行器相比，微型飞行器具有体积小、重量轻、成本低的优势，它们操纵方便、机动灵活、噪音小、隐蔽性好，具有很高的军事和民用应用价值。
机械设计简答和计算题
《机械设计》精品课程习题第一篇总论第一章绪论●分析与思考题●第二章机械设计总论●分析与思考题2-1试述机器和机构的特征。
2-2说明构件、零件及部件的特点。
2-3简述现代机器的定义及特征。
2-4试述机械产品设计中对机器的主要要求。
2-5叙述机械设计的基本类型及设计的一般程序。
2-6简述方案设计的主要内容及要求.第三章机械零件的强度●分析与思考题3—1 图示各零件均受静载荷作用，试判断零件上A点的应力是静应力还是变应力；并确定应力比r的大小或范围。
题3-1图3-2 弯曲疲劳极限的综合影响系数Kσ的含义是什么？它与哪些因素有关?它对零件的疲劳强度和静强度各有何影响?3-3 零件的等寿命疲劳曲线与材料试件的等寿命疲劳曲线有何区别？在相同的应力变化规律下,零件和材料试件的失效形式是否总是相同的？为什么?3—4 试说明承受循环变应力的机械零件，在什么情况下可按静强度条件计算?什么情况下需按疲劳强度条件计算?3-5 在单向稳定变应力下工作的零件,如何确定其极限应力？3-6 疲劳损伤线性累积假说的含义是什么？写出其数学表达式。
3-7 在双向稳定变应力下工作的零件，怎样进行疲劳强度计算？3—8 影响机械零件疲劳强度的主要因素有哪些？提高机械零件疲劳强度的措施有哪些？3-9 导致机械结构发生低应力断裂的原因有哪些?3-10机械结构的裂纹是否会失稳扩展是如何判定的？第四章摩擦、磨损及润滑概述●分析与思考题4—1 按照摩擦面间的润滑状态不同，滑动摩擦可分为哪几种？4—2 膜厚比的物理意义是什么?边界摩擦、混合摩擦和液体摩擦所对应的膜厚比范围各是多少？4-3 在工程中，常用金属材料副的摩擦系数是如何得来的？4—4 什么是边界膜？边界膜的形成机理是什么？如何提高边界膜的强度?4—5 零件的磨损过程大致可分为哪几个阶段?每个阶段的特征是什么？4-6 根据磨损机理的不同，磨损通常分为哪几种类型？它们各有什么主要特点？4—7 润滑油的粘度是如何定义的?什么是润滑油的粘性定律?什么样的液体称为牛顿液体？4—8 粘度的表示方法通常有哪几种？各种粘度的单位和换算关系是什么?4-9 润滑油的主要性能指标有哪些?润滑脂的主要性能指标有哪些?4-10 在润滑油和润滑脂中加入添加剂的作用是什么？4-11 流体动力润滑和流体静力润滑的油膜形成原理有何不同？流体静力润滑的主要优缺点是什么?4—12 流体动力润滑和弹性流体动力润滑两者间有何本质区别？所研究的对象有何不同?第二篇连接第五章螺纹连接和螺旋传动分析与思考题5-1常用螺纹有哪几种类型?各用于什么场合?对联接螺纹和传动螺纹的要求有何不同?5—2 在螺栓联接中，不同的载荷类型要求不同的螺纹余留长度,这是为什么?5—3 联接螺纹都具有良好的自锁性,为什么有时还需要防松装置?试各举出两个机械防松和摩擦防松的例子。
【精选】机械设计基础问答题
机械设计基础问答题1.试述机械与机构、零件与构件、运动副与约束的涵义。
①零件是制造的基本单元；②某些零件固联成没有相对运动的刚性组合称为构件，构件是运动的基本单元；③构件与构件之间通过一定的相互接触与制约，构成保持相对运动的可动联接，称为运动副；④当构件用运动副联接以后，它们之间的某些相对运动将不能实现，这种对相对运动的限制称为运动副的约束；⑤能完成有用的机械功或转换机械能的机构组合系统称为机器；⑥机器与机构总称为机械。
2.何谓复合铰链、局部自由度和虚约束？①三个或三个以上的构件在同一轴线上用回转副相联接构成复合铰链；②局部自由度是指不影响机构中输入与输出关系的个别构件的独立运动（凸轮机构中的滚子——提高效率，减少磨损）；③运动副引入的约束中，对机构自由度的影响与其他机构重复，这些重复的约束称为虚约束（机械中常设计带有虚约束，对运动情况虽无影响，但往往能使受力情况得到改善）。
3.机构具有确定运动的条件是什么？若不满足条件，将会出现什么情况？①运动链成为具有确定相对运动的机构的必要条件为：运动链的自由度必须大于零，主动构件数必须等于运功链的自由度；②不满足条件时，当自由度为零时，运动链将成为各构件间没有相对运动的刚性构架，当主动构件数大于自由度时，可能会折断构件，当主动构件数小于自由度时，从动件的运动不确定。
4.试述机件损伤和失效的主要形式以及机件工作准则的涵义。
①机件的主要的损伤及失效形式有：机件产生整体的或工作表面的破裂或塑性变形，弹性变形超过允许的限度，工作表面磨损、胶合和其他破环，靠摩擦力工作的机构产生打滑和松动，超过允许强度的强烈震动，等等；②主要准则：强度——机件抵抗断裂、过大的塑性变形或表面疲劳破坏的能力，刚度——机件受载时抵抗弹性变形的能力，常用产生单位变形所需的外力或外力矩来表示（提高刚度的办法：改进机件结构，增加辅助支撑或肋板以及减小支点的距离，适当增加断面尺寸）耐磨性——磨损过程中抵抗材料脱落的能力，振动稳定性——机器在工作时不能发生超过容许的振动，耐热性。
第gpi十三章习题
第十三章习题1、栈式分支限界法将活结点表以后进先出(LIFO)的方式存储于一栈中．试设计一个解0-1背包问题的栈式分支限界法，并说明栈式分支限界法与回溯法的区别。
2、试修改解装载问题和解0-1背包问题的优先队列式分支限界法，使其仅使用一个最大堆来存储活结点，而不必存储所产生的的解空间树。
3、试修改解旅行售货员问题的分支限界法，使得s = n-2的结点不插入优先队列，而是将当前最优排列存储于bestp中．经这样修改后，算法在下一个扩展结点满足条件Lcost>=bestc 时结束。
4、试设计解电路板排列问题的队列式分支限界法，并使算法在运行结束时输出最优解和最优值。
5、只使用一个最大优先队列，利用最大收益分支定界法求解0/1背包问题，即不必保存一个部分解空间树，所有优先队列中的节点都记录着通往根结点的路径。
6、试修改解装载问题和解0-1背包问题的优先队列式分支限界法，使得算法在运行结束时释放所有类型为bbnode和HeapNode的结点所占用的空间。
7、试修改解旅行售货员问题的分支限界法，使得算法保存已产生的排列树。
8、试设计解电路板排列问题的队列式分支限界法，并使算法在运行结束时输出最优解和最优值。
9、设某一机器由n个部件组成，每一种部件都可以从m个不同的供应商处购得。
设w ij是从供应商j处购得的部件i的重量，c ij是相应的价格。
设计一个优先队列式分支限界法，给出总价格不超过d的最小重量机器设计。
10、世界名画陈列馆由m*n个排列成矩形阵列的陈列室组成。
为了防止名画被盗，需要在陈列室中设置警卫机器人哨位。
每个警卫机器人除了监视它所在的陈列室外，还可以监视与它所在的陈列室相邻的上、下、左、右4个陈列室。
试设计一个安排警卫机器人哨位的优先队列分支限界算法，使名画陈列馆中每一个陈列室都在警卫机器人的监视之下，且所用的警卫机器人数最少。
11、给定n个正整数和4个运算符+、-、*、/，且运算符无优先级，如2+3*5=25.对于任意给定的整数m，试设计一个优先队列分支限界算法，用以上给出的n个数和4个运算符，产生整数m，且用的运算次数最少。
常用c++算法代码
堆石子游戏的问题（多元Huffman编码）问题描述：在一个操场的四周摆放着n 堆石子。
现要将石子有次序地合并成一堆。
规定每次至少选2 堆最多选k堆石子合并成新的一堆，合并的费用为新的一堆的石子数。
试设计一个算法，计算出将n堆石子合并成一堆的最大总费用和最小总费用。
编程任务：对于给定n堆石子,编程计算合并成一堆的最大总费用和最小总费用。
Input测试数据的第1 行有2个正整数n和k，表示有n堆石子，每次至少选2堆最多选k堆石子合并。
第2行有n个数，分别表示每堆石子的个数。
Output输出最大总费用和最小总费用，用一空格隔开，每个答案一行。
Sample Input7 345 13 12 16 9 5 22Sample Output593 199代码：#include<iostream>#include<algorithm>#include<vector>using namespace std;bool cmp(int a, int b){return a>b;}void Insert(vector<int> &f, int pos, int value) {for (int i = () - 1; i > pos; i--){f[i] = f[i - 1];}f[pos] = value;}int Find(vector<int> f, int value){int pos = () - 1;while (pos >= 0 && f[pos] < value){pos--;}return pos + 1;}int MaxNum(vector<int> f){sort(), ());int Max;Max = 0;while () >= 2){int sum = f[() - 1] + f[() - 2];Max = Max + sum;() - 1);f[() - 1] = sum;}return Max;}int MinNum(vector<int> f, int len){sort(), (), cmp);int Min;Min = 0;while () >= len){int sum = 0;for (int i = () - 1; i >= () - len && i >= 0; i--){sum = sum + f[i];}Min = Min + sum;() - len + 1);if () > len){int pos = Find(f, sum);Insert(f, pos, sum);}else if () != 1){f[() - 1] = sum;for (int i = 0; i < (); i++){Min = Min + f[i];}break;}else{break;}}return Min;}bool run(){int n, m;if (!(cin >> n >> m)) return false;vector<int> f(n);for (int i = 0; i < n; i++){cin >> f[i];}int Max, Min;Max = MaxNum(f);while () % (m - 1) != 1){(0);}Min = MinNum(f, m);cout << Max << " " << Min << endl;return true;}int main(){while (run());return 0;}——————————————————————————————————————————————————登山机器人问题问题描述：登山机器人是一个极富挑战性的高技术密集型科学研究项目，它为研究发展多智能体系统和多机器人之间的合作与对抗提供了生动的研究模型。
最小重量机器设计问题
问题描述
最小重量机器设计问题： 设某一机器由n个部件组成，每一种部 件可以从m个不同的供应商处购得。设wij 是从供应商j处购得的部件i的重量，cij是相 应的价格。 试设计一个算法，给出总价格不超过c 的最小重量机器设计。
算法设计：对于给定的机器部件重量和机 器部件价格，计算总价格不超过d的最小重 量机器设计。 数据输入：由文件input.txt给出输入数据。 第一行有3个正整数n，m和d。接下来的2n 行，每行n个数。前n行是c，后n行是w。 结果输出：将计算的最小重量及每个部件 的供应商输出到文件output.txt。
ห้องสมุดไป่ตู้
2. 每一个零件的最后一个商家已经被考虑过，返回 上一个零件的选择。 其中对于最后一个零件，一旦商家的零件型号被 选中，比较已经记录的最优总重量与该采购清单的总 重量，如果比最优总重量要小，更改最优采购清单及 最优总重量，不再进入下一个零件的选择。 对于第一个零件，当其所有商家都已被考虑后， 就终止。 这里使用i表示正在选择第i个零件，使用a[i]表示 第i个零件选择的商家，i++和i--表示递进或回溯，由 于最后判断终止条件时需要判断第一个零件选择到了 最后一个商家时，是不是从下层回溯回来的，如果是， 则终止，否则，则是第一个零件选择了最后一个商家， 而且将要进入下面的零件的选择，所以使用bool型变 量direction表示是否是回溯(false表示由下一层回溯)。
算法思想
本题的实质是在解析空间进行搜索，进行深度优先搜索， 但是为了节省空间与时间资源，使用数组以及条件判断来 模拟基于深度优先的回溯法。 对于搜索中的每一步，有如下情况： 1.不是最后一个零件还没有考虑完所有商家，选择每一 个零件的商家不是最后一个商家，只有两种情况，该商家 的零件型号符合要求（即包括该零件，已经选择的零件总 价格没有超过价格上限），则确定该零件选择该商家，并 进入下一个零件的选择，或者该商家的零件型号不符合要 求，跳过该商家，该零件开始选择下一个商家。
solutions
算法设计与分析课程实验与设计福州大学王晓东第1章算法概述算法实现题1-1 统计数字问题算法实现题1-2 字典序问题算法实现题1-3 最多约数问题算法实现题1-4 金币阵列问题算法实现题1-5 最大间隙问题第2章递归与分治策略算法实现题2-1 输油管道问题算法实现题2-2 众数问题算法实现题2-3 邮局选址问题算法实现题2-4 马的Hamilton周游路线问题算法实现题2-5 半数集问题算法实现题2-6 半数单集问题算法实现题2-7 士兵站队问题算法实现题2-8 有重复元素的排列问题算法实现题2-9 排列的字典序问题算法实现题2-10 集合划分问题算法实现题2-11 集合划分问题2算法实现题2-12 双色Hanoi塔问题算法实现题2-13 标准2维表问题算法实现题2-14 整数因子分解问题第3章动态规划算法实现题3-0 独立任务最优调度问题算法实现题3-1 最少硬币问题算法实现题3-2 序关系计数问题算法实现题3-3 多重幂计数问题算法实现题3-4 编辑距离问题算法实现题3-5 石子合并问题算法实现题3-6 数字三角形问题算法实现题3-7 乘法表问题算法实现题3-8 租用游艇问题算法实现题3-9 汽车加油行驶问题算法实现题3-10 最小m段和问题算法实现题3-11 圈乘运算问题算法实现题3-12 最大长方体问题算法实现题3-13 正则表达式匹配问题算法实现题3-14 双调旅行售货员问题算法实现题3-15 最大k乘积问题算法实现题3-16 最少费用购物算法实现题3-17 收集样本问题算法实现题3-18 最优时间表问题算法实现题3-19 字符串比较问题算法实现题3-20 有向树k中值问题算法实现题3-21 有向树独立k中值问题算法实现题3-22 有向直线m中值问题算法实现题3-23 有向直线2中值问题算法实现题3-24 树的最大连通分支问题算法实现题3-25 直线k中值问题算法实现题3-26 直线k覆盖问题算法实现题3-27 m处理器问题算法实现题3-28 红黑树的红色内结点问题第4章贪心算法算法实现题4-1 会场安排问题算法实现题4-2 最优合并问题算法实现题4-3 磁带最优存储问题算法实现题4-4 磁盘文件最优存储问题算法实现题4-5 程序存储问题算法实现题4-6 最优服务次序问题算法实现题4-7 多处最优服务次序问题算法实现题4-8 d森林问题算法实现题4-9 汽车加油问题算法实现题4-10 区间覆盖问题算法实现题4-11 硬币找钱问题算法实现题4-12 删数问题算法实现题4-13 数列极差问题算法实现题4-14 嵌套箱问题算法实现题4-15 套汇问题算法实现题4-16 信号增强装置问题算法实现题4-17 磁带最大利用率问题算法实现题4-18 非单位时间任务安排问题算法实现题4-19 多元Huffman编码问题算法实现题4-20 多元Huffman编码变形算法实现题4-21 区间相交问题算法实现题4-22 任务时间表问题算法实现题4-23 最优分解问题算法实现题4-24 可重复最优分解问题算法实现题4-25 可重复最优组合分解问题算法实现题4-26 旅行规划问题算法实现题4-27 登山机器人问题第5章回溯法算法实现题5-1 子集和问题算法实现题5-2 最小长度电路板排列问题算法实现题5-3 最小重量机器设计问题算法实现题5-4 运动员最佳匹配问题算法实现题5-5 无分隔符字典问题算法实现题5-6 无和集问题算法实现题5-7 n色方柱问题算法实现题5-8 整数变换问题算法实现题5-9 拉丁矩阵问题算法实现题5-10 排列宝石问题算法实现题5-11 重复拉丁矩阵问题算法实现题5-12 罗密欧与朱丽叶的迷宫问题算法实现题5-13 工作分配问题算法实现题5-14 独立钻石跳棋问题算法实现题5-15 智力拼图问题算法实现题5-16 布线问题算法实现题5-17 最佳调度问题算法实现题5-18 无优先级运算问题算法实现题5-19 世界名画陈列馆问题算法实现题5-20 世界名画陈列馆问题（不重复监视）算法实现题5-21 2´2´2魔方问题算法实现题5-22 魔方(Rubik’s Cube)问题算法实现题5-23 算24点问题算法实现题5-24 算m点问题算法实现题5-25 双轨车皮编序问题算法实现题5-26 多轨车皮编序问题算法实现题5-27 部落卫队问题算法实现题5-28 虫蚀算式问题算法实现题5-29 完备环序列问题算法实现题5-30 离散01串问题算法实现题5-31 喷漆机器人问题算法实现题5-32 子集树问题算法实现题5-33 0-1背包问题算法实现题5-34 排列树问题算法实现题5-35 一般解空间搜索问题算法实现题5-36 最短加法链问题算法实现题5-37 n2-1谜问题算法实现题6-1 最小长度电路板排列问题算法实现题6-2 最小长度电路板排列问题算法实现题6-3 最小权顶点覆盖问题算法实现题6-4 无向图的最大割问题算法实现题6-5 最小重量机器设计问题算法实现题6-6 运动员最佳匹配问题算法实现题6-7 n皇后问题算法实现题6-8 圆排列问题算法实现题6-9 布线问题算法实现题6-10 最佳调度问题算法实现题6-11 无优先级运算问题算法实现题6-12 世界名画陈列馆问题算法实现题6-13 子集树问题算法实现题6-14 排列树问题算法实现题6-15 一般解空间的队列式分支限界法算法实现题6-16 子集树问题算法实现题6-17 排列树问题算法实现题6-18 一般解空间的优先队列式分支限界法算法实现题6-19 骑士征途问题算法实现题6-20 推箱子问题算法实现题6-21 图形变换问题算法实现题6-22 行列变换问题算法实现题6-23 重排n2宫问题算法实现题6-24 最长距离问题算法实现题7-1 模平方根问题算法实现题7-2 素数测试问题算法实现题7-3 集合相等问题算法实现题7-4 逆矩阵问题算法实现题7-5 多项式乘积问题算法实现题7-6 皇后控制问题算法实现题7-7 3SAT问题算法实现题7-8 战车问题算法实现题7-9 圆排列问题算法实现题7-10 骑士控制问题算法实现题7-11 骑士对攻问题第8章线性规划与网络流算法实现题8-1 飞行员配对方案问题算法实现题8-2 太空飞行计划问题算法实现题8-3 最小路径覆盖问题算法实现题8-4 魔术球问题算法实现题8-5 圆桌问题算法实现题8-6 最长递增子序列问题算法实现题8-7 试题库问题算法实现题8-8 机器人路径规划问题算法实现题8-9 方格取数问题算法实现题8-10 餐巾计划问题算法实现题8-11 航空路线问题算法实现题8-12 软件补丁问题算法实现题8-13 星际转移问题算法实现题8-14 孤岛营救问题算法实现题8-15 汽车加油行驶问题算法实现题8-16 数字梯形问题算法实现题8-17 运输问题算法实现题8-18 分配问题算法实现题8-19 负载平衡问题算法实现题8-20 深海机器人问题算法实现题8-21 最长k可重区间集问题算法实现题8-22 最长k可重线段集问题算法实现题8-23 火星探险问题算法实现题8-24 骑士共存问题第9章NP完全性理论与近似算法算法实现题9-1旅行售货员问题的近似算法算法实现题9-2 可满足问题的近似算法算法实现题9-3 最大可满足问题的近似算法算法实现题9-4 子集和问题的近似算法算法实现题9-5 子集和问题的完全多项式时间近似算法算法实现题9-6 2SAT问题的线性时间算法算法实现题9-7 实现算法greedySetCover《算法设计与分析》期中试卷1 试题1 数列极差问题试题2 双调TSP回路问题试题3 最佳调度问题《算法设计与分析》期中试卷2 试题1 石子合并问题试题2 整数因子分解问题试题3 汽车加油问题《算法设计与分析》期终试卷1 试题1 乘法表问题试题2 工作分配问题试题3 飞行员配对方案问题《算法设计与分析》期终试卷2 试题1 直线k中值问题试题2 图形变换问题试题3 无向图的最大割问题。
拖拉机最小质量执行标准
拖拉机最小质量执行标准拖拉机最小质量执行标准一、发动机性能1.发动机型号应符合设计要求，商标、型号、生产厂家应清晰、准确。
2.发动机应具有良好的起动性能，能在规定的冷温条件下起动。
3.发动机应具有良好的怠速稳定性。
4.发动机在正常工作条件下，排烟应无异常颜色。
5.燃油箱、油底壳等应具有防护装置，防止飞溅的油滴引起火灾。
二、整机尺寸和重量1.整机外形尺寸应符合设计要求，各部分尺寸应符合图纸规定。
2.整机重量应符合设计要求，方便运输和操作。
三、传动系统1.离合器应操作轻便、接合平稳、分离彻底。
离合器分离时打滑，接合时打滑，接合时产生抖动现象应予以调整。
2.变速箱换挡应轻便灵活，无卡滞现象。
3.传动轴应转动灵活，无摆动和异常声音。
4.最终传动部分应有足够的强度和刚度，能够承受可能出现的最大负荷。
四、制动系统1.行车制动系统应工作可靠，制动平顺，踏板力应在规定范围内。
2.手制动系统应工作可靠，锁止可靠。
3.制动器摩擦片磨损更换后其厚度应符合设计要求。
4.制动鼓和制动盘应转动灵活，无摆动和裂纹。
5.制动管路应畅通，无漏气漏油现象。
6.驻车制动器操纵装置应工作可靠，锁止可靠。
7.行车制动及驻车制动系统各零部件不允许焊接、拼接、改造。
8.行车制动及驻车制动系统各零部件锈蚀量不允许超过原厚度的20%。
锈蚀深度大于原厚度的40%或已锈穿时应更换新品。
锈蚀量及深度按产品技术文件要求执行。
不得有砂眼、裂纹等缺陷。
外露螺栓及螺母允许有螺纹局部损坏，但损坏数不得超过总数的20%。
非外露部分螺栓及螺母允许有局部锈蚀和轻微变形，但锈蚀量不得超过原厚度的20%，变形量不得超过原尺寸的10%。
外露螺栓及螺母允许有轻微的油漆剥落和轻微的锈蚀。
外露的油嘴、油管不允许有锈蚀和油污。
所有紧固件在紧固后其端面应与零件平面均匀接触。
对于细长轴类零件在拆卸紧固件时不得用加长力臂的方法紧固。
紧固后螺栓及螺母的端面与零件平面接触良好，用手锤轻击不松脱。
最小重量机器设计实验报告
最小重量机器设计实验报告1. 引言最小重量机器设计是一个重要的工程问题，它的目标是在给定的约束条件下，找到一个重量最小的机器设计方案。
这个问题在很多领域都有应用，比如航空航天、汽车制造等。
本实验旨在通过设计一个最小重量的机械结构，来探讨最小重量机器设计的方法和原理。
2. 实验目的本实验的主要目的是通过设计一个最小重量机械结构，来研究最小重量机器设计的基本原理和实现方法。
具体目标如下：1. 了解最小重量机器设计的概念和意义；2. 掌握用于最小重量机器设计的优化方法；3. 设计一个最小重量机械结构，并进行实验验证。
3. 实验原理最小重量机器设计可以归纳为一个优化问题，即在给定的约束条件下，求解一个目标函数的最小值。
在机械设计中，重量往往是一项重要的指标，因为过重的机器具有较高的材料成本和能源消耗。
常用的最小重量机器设计方法包括：- 材料优化：通过选择合适的材料和结构形式，来降低机器的重量；- 结构优化：通过优化机器的结构形式，来减少无效载荷和材料浪费；- 拓扑优化：通过调整机器的拓扑结构，来达到最小重量的设计。
4. 实验步骤本实验选择了一种简化的机械结构，以便于说明最小重量机器设计的方法和原理。
具体步骤如下：1. 设计机器的初始结构，包括主体部分和连接部件；2. 运用材料优化方法，选择合适的材料，并计算机器的初始重量；3. 运用结构优化方法，对机器的结构进行调整，以减少无效载荷和材料浪费；4. 运用拓扑优化方法，对机器的拓扑结构进行调整，以达到最小重量的设计；5. 制作并测试实验样品，记录实际重量和性能数据；6. 进行数据分析和结论总结。
5. 实验结果与讨论经过优化设计和实验测试，我们得到了最小重量机械结构的设计方案，并进行了性能测试。
实验结果表明，该设计方案在满足约束条件的前提下，成功实现了最小重量机器设计的目标。
这为机械工程领域的设备设计和产品改进提供了重要参考。
6. 结论本实验通过设计一个最小重量的机械结构，探讨了最小重量机器设计的方法和原理。
起重机械结构优化与轻量化设计考核试卷
B.优化结构布局
C.降低材料性能
D.减少不必要的附件
（以下为剩余题型的固定格式，请根据实际需要自行添加）
二、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分）
三、简答题（本题共5小题，每小题10分，共50分）
四、计算题（本题共2小题，每小题20分，共40分）
五、案例分析（本题共1题，共20分）
16.以下哪些技术常用于起重机械结构的优化？（）
A.计算机辅助设计（CAD）
B.有限元分析（FEA）
C.机器学习
D.基因算法
17.在起重机械设计时，以下哪些做法有利于减少总体重量？（）
A.使用轻量化材料
B.增加截面尺寸
C.优化支撑结构
D.减少非承载部件
18.以下哪些是起重机械结构优化所追求的目标？（）
1.起重机械的结构优化一定会增加其复杂性和制造成本。（）
2.在起重机械轻量化设计中，使用高强度材料是降低结构重量的有效方法。（）
3.结构优化可以不考虑起重机械的工作环境和载荷条件。（）
4.优化起重机械的支撑结构可以减少应力集中和提升结构稳定性。（）
5.轻量化设计意味着牺牲一定的结构强度和寿命。（）
6.有限元分析（FEA）可以用于评估起重机械在各种载荷条件下的结构响应。（）
11.以下哪些方法可用于优化起重机械的结构稳定性？（）
A.增加支腿数量
B.提高材料屈服强度
C.优化截面形状
D.减少结构高度
12.在起重机械设计过程中，以下哪些方法用于评估结构的可靠性？（）
A.有限元分析
B.静力试验
C.动力试验
D.观察法
13.起重机械轻量化设计对以下哪些方面有积极影响？（）
机械优化设计实例
机械优化设计实例压杆的最优化设计压杆是一根足够细长的直杆，以学号为p值,自定义有设计变量的尺寸限制值，求在p一定时d1、d2和l分别取何值时管状压杆的体积或重量最小?(内外直径分别为d1、d2）两端承向轴向压力，并会因轴向压力达到临界值时而突然弯曲，失去稳定性，所以，设计时，应使压应力不超过材料的弹性极限,还必须使轴向压力小于压杆的临界载荷。
解:根据欧拉压杆公式，两端铰支的压杆，其临界载荷为：I-—材料的惯性矩,EI为抗弯刚度1、设计变量现以管状压杆的内径d1、外径d2和长度l作为设计变量2、目标函数以其体积或重量作为目标函数3、约束条件以压杆不产生屈服和不破坏轴向稳定性,以及尺寸限制为约束条件，在外力为p的情况下建立优化模型：1）2）3)罚函数：传递扭矩的等截面轴的优化设计解：1、设计变量:2、目标函数以轴的重量最轻作为目标函数:3、约束条件：1）要求扭矩应力小于许用扭转应力，即:式中:——轴所传递的最大扭矩——抗扭截面系数。
对实心轴2）要求扭转变形小于许用变形。
即：扭转角：式中：G-—材料的剪切弹性模数Jp—-极惯性矩,对实心轴:3)结构尺寸要求的约束条件：若轴中间还要承受一个集中载荷，则约束条件中要考虑：根据弯矩联合作用得出的强度与扭转约束条件、弯曲刚度的约束条件、对于较重要的和转速较高可能引起疲劳损坏的轴,应采用疲劳强度校核的安全系数法，增加一项疲劳强度不低于许用值的约束条件。
二级齿轮减速器的传动比分配二级齿轮减速器，总传动比i=4，求在中心距A最小下如何分配传动比？设齿轮分度圆直径依次为d1、d2、d3、d4。
第一、二级减速比分别为i1、i2。
假设d1=d3,则：七辊矫直实验罚函数法是一种对实际计算和理论研究都非常有价值的优化方法，广泛用来求解约束问题。
其原理是将优化问题中的不等式约束和等式约束加权转换后,和原目标函数结合成新的目标函数，求解该新目标函数的无约束极小值，以期得到原问题的约束最优解。
5.4 最小重量机器设计问题
5.4 最小重量机器设计问题算法设计思想：这是最优规划问题，采用回溯法求解。
用动态数组存放选购方案，通过递归函数进行零件的搜索和方案的剪枝，最终得到最小重量的机器零件选购方案。
递归函数void Search(int i, int s, int l, int *e)有4个参数：1．i是搜索的起点，初始从i=1（第一个零件）开始，满足条件i==n+1时表示找到一种选购方案，作为递归的结束条件；2．s是当前重量，也是规划目标。
题目要找最小重量的机器，因此设置一个min，每次找到一个选购方案时比较s，保留较小的。
另外，在搜索的过程中，判断条件s>min，一旦成立，说明已经不可能是最优解，即可进行剪枝。
3．l是当前价格，题目要求机器的总价格不超过d，因此l<d是规划的约束条件。
4．*e是当前选购方案，存储已经选出的零件。
当递归达到结束条件，且满足重量和价格要求时，e中存放了一种更优的选购方案，于是更新选购方案*plan。
整个程序搜索完成之后，*plan中存放的即使整体的最优选购方案。
该算法重点是控制递归过程的参数变化，递归的结束条件和优化剪枝方法。
另外，程序有一定的鲁棒性，对非法输入和文件错误进行了检测。
程序设计代码：/*头文件最小重量机器设计问题.h*/#ifndef KNAP_H#define KNAP_H#include <iostream>#include <fstream>using namespace std;class Machine //机器类{public:Machine(char *in, char *out); //构造函数~Machine(); //析构函数void Solve(); //输出结果到文件protected:void Search(int i, int s, int l, int *e); //从第i个部件开始递归搜索void Print(); //输出结果private:int n; //部件个数int m; //供应商个数int d; //价格上限int **w; //部件重量int **c; //部件价格int min; //最小重量int *plan; //选购的部件ofstream fout; //输出结果文件};#endif/*函数实现文件最小重量机器设计问题.cpp*/#include "最小重量机器设计问题.h"Machine::Machine(char *in, char *out) : fout(out){ifstream fin(in);if( !fin ){cerr << "文件" << in << "无法打开!" << endl;exit(1);}fin >> n >> m >> d; //初始化部件个数n，供应商数m，价格限制d w = new int*[n+1];for(int i = 1; i <= n; i++){w[i] = new int[m+1];for(int j = 1; j <= m; j++)fin >> w[i][j]; //初始化部件重量}c = new int*[n+1];for(int i = 1; i <= n; i++){c[i] = new int[n+1];for(int j = 1; j <= m; j++)fin >> c[i][j]; //初始化部件价格}fin.close();min = INT_MAX; //初始化最小重量plan = new int[n+1];for(int i = 1; i <= n; i++)plan[i] = 0; //初始化选购计划if( !fout ){cerr << "文件" << out << "无法打开!" << endl;exit(1);}}Machine::~Machine(){if(fout)fout.close();for(int i = 1; i <= n; i++){if(w[i])delete[] w[i];if(c[i])delete[] c[i];}if(w)delete[] w;if(c)delete[] c;}void Machine::Solve(){int *e;e = new int[n+1];for(int i = 1; i <= n; i++)e[i] = 0;Search(1, 0, 0, e); //第一个零件开始搜索，初始重量和价格是0 Print(); //输出函数}void Machine::Search(int i, int s, int l, int *e){if(i == n+1) //选购完毕{if(s < min && l <= d) //找到一个更优解{min = s; //更新重量最小值for(int i = 1; i <= n; i++)plan[i] = e[i]; //更新选购计划}return;}if(s > min) //重量超过min，剪枝return;for(int j = 1; j <= m; j++){e[i] = j;s += w[i][j]; //加上第i部件由j供应商提供的重量l += c[i][j]; //加上第i部件由j供应商提供的价格Search(i+1, s, l, e); //递归选购下一个部件s -= w[i][j];l -= c[i][j];}}void Machine::Print(){fout << min << endl;for(int i = 1; i <= n; i++)fout << plan[i] << ' ';}/*主函数文件test.cpp*/#include "最小重量机器设计问题.h"int main(){char *in = "input.txt"; //输入文件char *out = "output.txt"; //输出文件Machine machine(in, out); //文件初始化机器machine.Solve(); //回溯法求解return 0;}。
机械人的设计原则和方法
工业机器人操作机操作机整机设计原则和设计方法1. 操作机整机设计原则（1）最小运动惯量原则由于操作机运动部件多,运动状态经常改变，必然产生冲击和振动，采用最小运动惯量原则，可增加操作机运动平稳性，提高操作机动力学特性。
为此，在设计时应注意在满足强度和刚度的前提下,尽量减小运动部件的质量，并注意运动部件对转轴的质心配置。
（2）尺度规划优化原则当设计要求满足一定工作空间要求时，通过尺度优化以选定最小的臂杆尺寸，这将有利于操作机刚度的提高，使运动惯量进一步降低。
(3）高强度材料选用原则由于操作机从手腕、小臂、大臂到机座是依次作为负载起作用的,选用高强度材料以减轻零部件的质量是十分必要的。
（4）刚度设计的原则操作机设计中，刚度是比强度更重要的问题，要使刚度最大，必须恰当地选择杆件剖面形状和尺寸,提高支承刚度和接触刚度，合理地安排作用在臂杆上的力和力矩,尽量减少杆件的弯曲变形。
(5）可靠性原则机器人操作机因机构复杂、环节较多，可靠性问题显得尤为重要。
一般来说，元器件的可靠性应高于部件的可靠性,而部件的可靠性应高于整机的可靠性。
可以通过概率设计方法设计出可靠度满足要求的零件或结构,也可以通过系统可靠性综合方法评定操作机系统的可靠性。
（6）工艺性原则机器人操作机是一种高精度、高集成度的自动机械系统，良好的加工和装配工艺性是设计时要体现的重要原则之一。
仅有合理的结构设计而无良好的工艺性，必然导致操作机性能的降低和成本的提高。
2．操作机的设计方法和步骤(1）确定工作对象和工作任务开始设计操作机之前，首先要确定工作对象、工作任务.1）焊接任务：如果工作对象是一辆汽车或是一个复杂曲面的物体，工作任务是对其进行弧焊或点焊，则要求机器人的制造精度很高，弧焊任务对机器人的轨迹精度和位姿精度及速度稳定性有很高的要求，点焊任务对机器人的位姿精度有很高的要求，两种任务都要求机器人具备摆弧的功能，同时要能在狭小的空间内自由地运动，具备防碰撞功能，故机器人的自由度至少为六个。
结构优化设计结构优化的目标方法和应用案例
结构优化设计结构优化的目标方法和应用案例结构优化设计——结构优化的目标、方法和应用案例1. 引言结构优化设计是目前工程领域中一项重要且热门的研究方向。
通过优化设计的方法，可以提高结构的性能和效率，减少材料使用量和成本，同时满足结构的强度和刚度等工程要求。
本文将介绍结构优化的目标、方法和应用案例。
2. 结构优化的目标结构优化设计的目标是通过调整结构的形状、几何参数或材料分布等方式，使结构在预定条件下达到最优的性能。
主要包括以下几个方面：(1) 最小重量设计：在满足结构强度和刚度要求的前提下，使结构的重量最小化，以减少材料使用和成本。
(2) 最大刚度设计：通过优化结构的几何参数和材料分布，使结构的刚度最大化，以提高结构的稳定性和抗震性能。
(3) 最高自然频率设计：增加结构的自然频率，提高结构的抗震性能和动力响应。
(4) 最小应力设计：通过优化结构的形状和材料分布，使结构的内部应力和位移最小化，以提高结构的寿命和可靠性。
3. 结构优化的方法结构优化设计涉及到各种优化算法和方法，以下是一些常用的方法：(1) 数学规划方法：基于目标函数和约束条件建立优化模型，通过数学规划算法求解最优解。
例如，线性规划、非线性规划、整数规划等。
(2) 进化算法：基于生物进化原理的优化算法，如遗传算法、粒子群算法、人工蜂群算法等。
这些算法通过不断迭代和变异，逐渐优化出最优解。
(3) 拓扑优化方法：通过调整结构的材料分布，实现结构重量的最小化。
例如，有限元法、拓扑优化法等。
(4) 参数优化方法：通过调整结构的几何参数和尺寸，优化结构的性能。
例如，响应面法、遗传算法等。
(5) 多目标优化方法：考虑多个相互矛盾的优化目标，通过多目标优化算法寻找一组最优解，形成一个权衡解集。
4. 结构优化的应用案例结构优化设计在多个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的案例：(1) 航空航天工程：在航天器的设计中，结构优化可用于最小化重量、减小湍流阻力、优化飞行器的空气动力学特性等。
-最小重量机器设计问题
-最小重量机器设计问题课题负责人名（学号）：- 同组成员名单（角色）：-指导教师：-评阅成绩：评阅意见：提交报告时间：xx年6 月17 日最小重量机器设计问题计算机科学与技术专业学生指导老师-[题目描述] 设某一机器由 n 个部件组成，每一种部件都可以从 m 个不同的供应商处购得。
高wij 是从供应商 j 处购得的部件 i 的重量，cij 是相应的价格。
试设计一个算法，给出总价格不超过 c 的最小重量机器设计。
编程任务：对于给定的机器部件重量和机器部件价格，编程计算总价格不超过 d 的最小重量机器设计。
数据输入：由文件 input、txt 给出输入数据。
第一行有3 个正整数 n，m 和 d。
接正业的2n 行，每行 n 个数。
前 n 行是 c，后 n 行是 w。
结果输出：将计算出的最小重量，以及每个部件的供应商输出到文件output、txt。
输入文件示例输出文件示例input、txt output、txt3344123131321222123321222[算法分析]采用回溯算法和分支定界法分别实现，对于回溯法，采用深度优先搜索对子集树进行剪枝，剪枝条件是当前的总费用不超过总费用；对于分支定界法，采用按照层次遍历对子集树进行剪枝，并将每层的结点按照重量由小到大进行排序，将相应下标保存在二维数组s中，以便构造最优解。
两种算法是时间复杂度都是O(m^n)，空间复杂度均为O(nm)，但由于分支定界法在已经排好序的序列中查找，因此查找到的第一个解即为最优解，理论上来说，时间效率会比回溯法高。
[程序实现]回溯法代码#include <iostream>#include<stdlib、h>#include <fstream>#include <vector>#include<stdio、h>#include <string、h>using namespace std;#define INF999999999#define MAXSIZE100+1intcur_solution[MAXSIZE];int solution[MAXSIZE];intw[MAXSIZE][MAXSIZE]; //weightint c[MAXSIZE][MAXSIZE];//costint minWeight; int cur_minWeight;void Backtrack(int t,int n,int m,int d){if(t>n){if(cur_minWeight < minWeight){//保存最优解和最优值minWeight =cur_minWeight;for(int r=1;r<=n;++r){solution[r] =cur_solution[r];}}}else{for(int i=1;i<=m;++i){d=w[t][i];//if(Constraint(t)&& Bound(t))Backtrack(t+1,n,m,d);d += c[t][i];}}return;}intmain(){int n,m,d;cout<<"Please input the input file path:"<<endl;charstrPath[63];while(scanf("%s",strPath)==1){ifstreamfin(strPath);cout<<"Please input the output filepath:"<<endl;cin>>strPath;ofstream fout(strPath);if(fin、good()&& fout、good()){minWeight = INF;cur_minWeight =0;fin>>n>>m>>d;intj,k;for(j=1;j<=n;++j){for(k=1;k<=m;++k){fin>>c[j][k];}}fo r(j=1;j<=n;++j){for(k=1;k<=m;++k){fin>>w[j][k];}}Backtrac k(1,n,m,d);fout<<minWeight<<endl;for(intr=1;r<=n;++r){fout<<solution[r]<<" ";}fout<<endl;fout、close();fin、close();}else{cout<<"Open fileerror!"<<endl;exit(0);}cout<<endl<<endl<<"Please input the input file path:"<<endl;}return 0;}分支定界法代码#include <stdio、h>#include <stdlib、h>#include<list>#include <iostream>using namespace std;#defineMAX_NODE256typedef struct _node{int weight,price;int level,th;struct _node *prev;}node;void qs(int *a,int*s,int b,int e)//快速排序{ int t,c=a[s[b]]; int l=b,r=e; while(l<r){ while(l<r&&a[s[r]]>=c)--r; t=s[r];s[r]=s[l];s[l]=t; while(l<r&&a[s[l]]<c)++l; t=s[r];s[r]=s[l];s[l]=t; }if(b<l)qs(a,s,b,l-1); if(l<e)qs(a,s,l+1,e);}intmain(){int *w=0,*p=0,n,m,c,i,j;int *minprice;intlevel,price,weight;list<node*> que;list<node*>::iteratorit;node *pnode;/* 读取文件 */FILE*pf;if((pf=fopen("input、txt","r"))!=0){fscanf(pf,"%d%d%d",&n,&m,&c);w=(int*)malloc(n*m*sizeof(int));//重量p=(int*)malloc(n*m*sizeof(int));//价格for(i=0;i<n;++i)for(j=0;j<m;++j)fscanf(pf,"%d",w+i*m+j);f or(i=0;i<n;++i)for(j=0;j<m;++j)fscanf(pf,"%d",p+i*m+j);fc lose(pf);}else{printf("no inputfile!!\n");getchar();exit(0);}/* 准备数据 */ints[n][m];//用来为每一种零件的质量排序，for(i=0;i<n;++i)for(j=0;j<m;++j)s[i][j]=j;minprice=(int*) malloc((n+1)*sizeof(int));//用来记录买了i个零件后，买完剩下的零件至少还要多少钱minprice[n]=0;//买了n个零件之后，不需要再买了for(i=0;i<n;++i){minprice[i]=p[i*m];for(j=1;j<m;++j)//找出买第i个零件的最低价格{minprice[i]=minprice[i]<p[i*m+j]?minprice[i]:p[i*m+j];}} for(i=n-2;i>=0;--i)//计算买剩下的零件至少要多少钱{minprice[i]=minprice[i+1]+minprice[i];}for(i=0;i<n;++i)/ /每种零件按重量排序，排序下标记录的s中,排序后w[i*m+s[i][j]]，i相同时，对于变量j是递增的qs(w+i*m,s[i],0,m-1);/* 开始计算 */for(i=0;i<m;++i)//初始数据把第一种零件的所有情况放入活结点队列{pnode=new node;pnode->weight=w[s[0][i]];pnode->price=p[s[0][i]];if(pnode->price+minprice[2]<=c){pnode->th=i;pnode->level=1;pnode->prev =0;que、push_back(pnode);}else delete pnode;}while(!que、empty())//计算，直到得出结果或者队列为空{level =que、front()->level;price =que、front()->price;weight=que、front()->weight;if(level<n)for(i=0;i<m;++i)//如果队首不为叶子结点，扩展队首结点{pnode=new node;pnode->weight=weight+w[level*m+s[level][i]];pnode->price=price+p[level*m+s[level][i]];if(pnode->price+minprice[level+1]<=c)//剪枝，如果当前结点剩下的钱不够买全所有零件，则剪掉{pnode->th=s[level][i];pnode->level=level+1;pnode->prev =que、front();for(it=que、begin();it!=que、end();++it)//按重量递增构造优先队列if(pnode->weight<(*it)->weight)break;que、insert(it,pnode);if(level==n-1)break;//如果已经找到答案，退出循环}else delete pnode;}que、pop_front();if(i<m)break;//如果已经找到答案，退出循环}/* 输出答案 */if(pnode->level!=n){printf("can not find answer!!");getchar();exit(0);}pf=fopen("output、txt","w");if(pf){fprintf(pf,"%d\n",pnode->weight);int count=n,ans[n];while(pnode){ans[--count]=pnode->th;pnode=pnode->prev;}for(i=0;i<n;++i)fprintf(pf,"%d ",ans[i]);fputc('\n',pf);fclose(pf);}if(minprice)free(min price);if(w)free(w);if(p)free(p);return 0;}[运行结果]回溯法运行结果如下，分支定界法结果与下列一致，读者可以自行运行比对参考文献[1] 王晓东、计算机算法设计与分析、--3版、--北京：电子工业出版社xx、5。
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提示
N 和 M 均不超过 8 所有配件的重量和价格都是不超过 50 的正整数 样例解释: 第一个供应商提供的 1 号配件价格是 6, 重量是 2. 2 号配件价格是 5, 重 量是 1. 第二个供应商提供的 1 号配件价格是 4, 重量是 1. 2 号配件价格是 3, 重 量是 1. 最小的重量和显然是 2, 可以两种配件都选择第二个供应商, 也可以 1 号配件选第 二个, 2 号配件选择第一个供应商 根据题目表述，应该选择后面这个方案
最小重量机器设计问题
描述
某设备需要 N 种配件(编号 1~N), 每种 1 个. 有 M 个供应商(编号 1~M), 每一个供应 商都能提供这 N 种配件. 然而, 不同供应商提供的同一种配件不仅有不同的价格, 也拥有不用的重量. 现在, 你可以从这 M 个供应商中任意购买 N 种配件(每种 1 个), 但是你只有 V 元钱. 求使得总重量最小的方案.
输入
第一行有 3 个正整数, 分别为 N,M,V. 接下来的 N 行, 每一行都有 2*M 个用空格分开的正整数, 其中: 第 i+1 行的第 2*j-1 个数表示第 j 个供应商提供的第 i 种零件的价格(单位:元), 第 i+1 行的第 2*j 个数表示第 j 个供应商提供的第 i 种零件的重量 1<=i<=N, 1 如果没有可行方案, 输出-1 否则, 这一行应该包含用空格分隔的 N 个整数, 第 i 个整数表示你选择的第 i 种零 件的供应商. 如果有多个方案, 那么输出第 1 种零件供应商编号最小的那个, 如果还是有多个, 输出第 2 种零件供应商编号最小的那个, 类推.
样例输入
2 2 10 6 2 4 1 5 1 3 1