文采用在Vs2015开发平台上,基于MFC框架类和OpenGL的函数库来开发仿真软件.

ISO14229-1-2020标准是关于道路车辆统一诊断服务（UDS）的应用层部分，正式名称为“道路车辆—统一诊断服务（UDS）—第1部分：应用层”。
该标准是由国际标准化组织（ISO）发布的第三版，出版日期为2020年2月。
该标准为道路车辆的诊断系统提供了一系列标准化的接口和服务，旨在提高不同制造商间车辆诊断系统的互操作性。
该标准涉及的车辆范围包括乘用车、轻型商用车、重型商用车、公共汽车、拖拉机以及非道路移动机械等。
它主要规范了车辆的电子控制单元（ECU）与诊断工具之间的通信协议。
ECU通常负责车辆的发动机、变速箱、制动系统、转向系统、悬挂系统等关键部件的控制与管理。
ISO14229-1-2020标准定义了统一诊断服务（UDS）应用层的参数和功能，它详细描述了如何通过诊断接口与车辆进行通信，并对诊断服务、会话管理、安全要求等方面做出了详细规定。
这些规定涵盖了车辆故障诊断、数据读取和清除、编程控制单元、远程信息处理等多种诊断服务。
此标准的制定旨在解决车辆制造商开发和实现诊断服务时面临的兼容性问题。
通过应用层协议的统一，诊断工具能够更容易地与不同品牌和型号的车辆进行通信，这样可以提高诊断的效率，简化维护工作，并降低车主维修的成本。
此外，它也方便了车辆诊断数据的共享和标准化处理，促进了相关行业技术的快速发展。
在实施方面，该标准强调了制造商必须遵守协议中定义的各项服务和通信要求。
它还规定了在车辆诊断过程中对通信数据进行加密的要求，以确保数据传输的安全性。
这种安全性要求对于现代汽车来说尤为重要，因为随着车辆越来越多地接入网络并依赖软件控制，它们更容易受到外部攻击或恶意软件的威胁。
ISO14229-1-2020标准为制造商、维修人员、诊断设备制造商、信息技术供应商以及任何涉及车辆诊断与服务的实体提供了一个清晰的规范，有助于推动行业朝着更加开放和互操作的方向发展。
此外，该标准的实施有助于车辆制造商遵守相关的法律法规要求，提升车辆的整体安全和可靠性。
ISO14229-1-2020标准的版权受到法律保护，使用标准内容需获得授权。
对标准文档的复制、分发或利用必须符合ISO的规定，未经许可的使用是禁止的。
标准的发布机构提供了一个明确的联系方式，以便在需要的情况下请求版权许可。

SysML，SystemModelingLanguage，系统建模语言，这抽象的名字就让人望而生畏，九种不同的模型图令初学者手足无措，学习资料的匮乏、说明书的枯燥，令许多想学习的人把SysML拒之门外。
而国外的NASA实验室、洛克希德.马丁等多家知名单位早已采用SysML进行产品设计，巴西海军甚至在某项目的招标文件中，明确提出竞标单位要使用SysML描述解决方案。
SysML究竟是什么，有何过人之处？就让我为您揭开SysML的神秘面纱。
现阶段的装备都是高复杂性大系统，装备设计制造越来越复杂，往往涉及多学科领域，如机械、电子、控制、传感器等等。
另一方面，一个项目往往由多个团队组成，不同团队和人员的

常用算法设计方法详细解析（含源代码）算法是问题求解过程的精确描述，一个算法由有限条可完全机械地执行的、有确定结果的指令组成。
指令正确地描述了要完成的任务和它们被执行的顺序。
计算机按算法指令所描述的顺序执行算法的指令能在有限的步骤内终止，或终止于给出问题的解，或终止于指出问题对此输入数据无解。
通常求解一个问题可能会有多种算法可供选择，选择的主要标准是算法的正确性和可靠性，简单性和易理解性。
其次是算法所需要的存储空间少和执行更快等。
算法设计是一件非常困难的工作，经常采用的算法设计技术主要有迭代法、穷举搜索法、递推法、贪婪法、回溯法、分治法、动态规划法等等。
另外，为了更简洁的形式设计和藐视算法，在算法设计时又常常采用递归技术，用递归描述算法。
一、迭代法二、穷举搜索法三、递推法四、递归五、回溯法六、贪婪法七、分治法八、动态规划法

设计了无标定视觉伺服的仿人智能控制器，仿真完成了无标定双目视觉下机械臂的五自由度运动空间定位。
选取点特征作为双目视觉图像特征，设计了视觉特征模型与多模态视觉伺服控制器，并在Matlab平台下设计了五自由度运动空间的视觉定位仿真实验，验证了方法的有效性。

中央广播电视大学《机械设计基础（专）》期末总复习资料（含答案）

说明书+PLC+机械原理图都有了，不好你骂我，保证让你感受什么是人间温暖

论文研究-总参工程兵科研二所研制成《军用工程机械总体性能系统评价模型》.pdf, 由总参工程兵科研二所研制的《军用工程机械总体性能系统评价模型》,最近在北京通过部级鉴定。
该《模型》将机械、作业手和地面环境条件作为一个系统,从用户和决策者所追求的

机械设计基础，机械类书籍（教材），拿出来和大家分享！

：模块化设计并制作一种通过传感器探测栅格化地图的智能扫地机器人，采用混合路径规划算法确立机器人的运动轨迹。
在机械上设计了分离式吸尘结构，通过不同结构的吸尘口来清理不同体积大小的垃圾，提高清扫效果。
在传感器上采用了精度较高的激光测距和精度较低超声波测距传感相互配合，完成对清扫环境的感知和运动路径的规划，提高清洁效率。
硬件采用ＳＴＭ３２微处理器，根据既定算法驱动机器人按照规划路径移动。
软件上以传感器、电机的底层驱动为基础，运算和数据处理为核心，根据混合路径规划方法完成智能扫地机器人智能清扫和拖地的功能，达到实时避障、覆盖率高、重复率低、耗时少又节能的指标。
扫地模块和拖地模块独立设计，方便更换，解决了市面上前扫后拖扫地机器人清洁效果不佳的问题。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。