二级圆柱减速齿轮课程设计(三张图纸，一份说明书）

激光机大致分为三大部分组成：1、机械结构2、光电结构3、控制系统一、机械结构：由机身、工作平台、导轨滑块、皮带（或丝杠或齿轮齿条）、传动轴等1、导轨滑块分类以及作用：滚珠直线方轨、滚轮直线导轨。
用于直线往复运动，可在高负载的情况下实现高精度的直线运动。
滚珠直线方轨：速度慢，精度较高。
滚轮直线导轨：即外滑轨、内滑轨。
速度快，精度稍低。
咱们机器常用滑块品牌：台湾上银（HIWIN）、台湾银泰PMI等。
2、皮带：间隙和弹性大使精度稍低，使用寿命短。
皮带传动，传动平稳。
丝杠：分为普通丝杠和滚珠丝杠，其中滚珠丝杠精度最高，价格比较贵，普通丝杠相对精度低，价格也便宜。
丝杠的应用是将旋转运动通过丝母转变为直线运动。
丝杠传动，钢性较好，可以传递较大扭力，位置准确。
单丝杠与双丝杠的优缺点：单丝杠：安装维护方便，造价低。
但是受力点不好设计，运行的时候容易产生扭转力矩，从而影响机床的运行精度。
双丝杠：减少或消除不良力矩对机器运行精度的影响，因为是两根丝杠同时受力，所以单根丝杠受到的负载降低，有利于提高机器的运行速度和使用寿命。
齿轮齿条：在某些大型雕刻机上应用比较多，相对要求精度不高，但速度快、力量大。
二、光电部分：由激光管、光学反射镜、聚焦镜、激光电源以及配电柜组成。
1、激光管：分为CO2玻璃管、CO2射频管、光纤、YAG、半导体。
CO2激光管：主要应用与非金属材料的雕刻和切割。
常用硬质玻璃制成，一般采用层套筒式结构。
最里面一层是放电管，第2层为水冷套管，最外一层为储气管（就是咱们现在用的玻璃管）。
CO2射频管：主要也是应用于非金属材质。
和CO2玻璃管相比较使用寿命可以达到4万个小时左右，而普通玻璃管的寿命是3000个小时，热刺管10000个小时。
射频管的光斑只有0.07MM受热面积小雕刻更加精细。
玻璃管的光斑是0.25MM。
小功率的光纤、YAG、半导体（例如：10W、20W、50W)由于它们的光斑比较小精度比较高所以常常应用在激光打标机。
大功率的光纤、YAG（如、200W、400W、500W)用于金属激光切割机。

机械设计一级圆柱齿轮减速器这里面有好几个不同的文件，仅供参考

自己写的宏程序，源代码未加密可查看。
可直接据模数m,齿数z,齿厚b,螺旋升角beta,左旋或右旋生成相应的CATPart文件。
已调试通过可直接运行。
这个程序我写了7个小时

自己在CatiaV5R20下画的参数化直齿轮、斜齿轮、锥齿轮，希望对Catia初学者有所帮助

solidworks两级圆柱齿轮减速器三维图solidworks三维图手工绘制但是齿轮还有些问题需自己纠正

用于CATIA弧齿锥齿轮建模，这种方法比较简单易学

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

这些珍贵的VB资源，希望对新手有一定的参考价值。
这些代码让你知道怎么写API函数的钩子DLL。
给予这个源码可以HOOK任何微软出品的API函数编译的DLL用VB来注入到其他进程，就实现了所谓的hook补丁类的软件。
在底层开发中有着很大的作用，如果你从事底层软件研发，必须会用到这类技术。

设计带式输送机传动装置中的一级圆柱齿轮减速器设计带式输送机传动装置中的一级圆柱齿轮减速器

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。