• 回答数

    3

  • 浏览数

    285

飞毛腿0615
首页 > 学术期刊 > 科学数据可视化毕业论文

3个回答 默认排序
  • 默认排序
  • 按时间排序

yiyi1169681829

已采纳

没有指导的实践是盲目的实践,没有实践的理论是空洞的理论。我国从事数控机床编程、加工工艺与维修工作的技术人员数以万计,然而由于此项技术的复杂性、多样性和多变性以及一些客观环境因素的制约,还没有形成一套成熟的、完整的理论体系。当今控制理论与自动化技术的高速,尤其是微技术和机技术的日新月异,使得数控技术也在同步飞速发展,数控系统结构形式上的PC基、开放化和性能上的多样化、复杂化、高智能化不仅给其应用从观念到实践 ,带来了巨大变化,也在其维修理论、技术和手段上带来了很大的变化。因此,一篇论文形式的文章不可能把已经形成了一门专门学科的数控机床技术理论完整地表述出来,本文仅是将业内众老师及同仁的经验加以适当的归纳整理,以求对该学科有更深刻的认识数控技术的发展趋势浅析简要介绍了国内外数控技术及装备发展的趋势及我国数控装备技术发展和产业化的现状。制造技术和装备就是人类生产活动的最基本的生产资料,而数控技术又是当今先进制造技术和装备最核心的技术。当今世界各国制造业广泛采用数控技术,以提高制造能力和水平,提高对动态多变市场的适应能力和竞争能力。在此基础上,从性能发展 体系结构等各方面深入讨论了我国数控技术的发展趋势,得出数控技术会向智能化 网络化 集成化 微机电控制系统和数字化的方向发展的结论;并从产业发展的角度考虑,进行了对数控技术与产业发展途径的思考,分别从总体战略和技术途径两方面进行了探讨。并对我过数控产业发展进行了思考。一、数控技术是制造业的重要基础数控技术是用数字信息对机械运动和工作过程进行控制的技术;是制造业实现自动化、柔性化、集成化生产的基础;是提高产品质量、提高劳动生产率必不可少的物质手段;是国防现代化的重要战略物质;是关系到国家战略地位和体现国家综合国力水平的重要基础性产业。当今世界各国制造业广泛采用数控技术,以提高制造能力和水平,提高对动态多变市场的适应能力和竞争能力。大力发展以数控技术为核心的先进制造技术已成为世界各发达国家加速经济发展、提高综合国力和国家地位的重要途径.装备工业的技术水平和现代化程度决定着整个国民经济的水平和现代化程度,数控技术及装备是发展新兴高新技术产业和尖端工业的使能技术和最基本的装备。马克思曾经说过“各种经济时代的区别,不在于生产什么,而在于怎样生产,用什么劳动资料生产”。制造技术和装备就是人类生产活动的最基本的生产资料,而数控技术又是当今先进制造技术和装备最核心的技术。因此,专家们预言: 机械制造的竞争,其实质是数控技术的竞争。根据国民经济发展和国家重点建设工程的具体需求,设计制造“高、精、尖”重大数控装备,打破国外封锁,掌握数控装备关键技术,创出中国数控机床品牌,提高市场占有率是全面提升我国基础制造装备的核心竞争力的关键所在。二、数控技术发展趋势2.1 性能发展方向(1)高速高精高效化 速度、精度和效率是机械制造技术的关键性能指标。由于采用了高速CPU芯片、RISC芯片、多CPU控制系统以及带高分辨率绝对式检测元件的交流数字伺服系统,同时采取了改善机床动态、静态特性等有效措施,机床的高速高精高效化已大大提高。(2)柔性化 包含两方面:数控系统本身的柔性,数控系统采用模块化设计,功能覆盖面大,可裁剪性强,便于满足不同用户的需求;群控系统的柔性,同一群控系统能依据不同生产流程的要求,使物料流和信息流自动进行动态调整,从而最大限度地发挥群控系统的效能。(3)工艺复合性和多轴化 以减少工序、辅助时间为主要目的的复合加工,正朝着多轴、多系列控制功能方向发展。数控机床的工艺复合化是指工件在一台机床上一次装夹后,通过自动换刀、旋转主轴头或转台等各种措施,完成多工序、多表面的复合加工。数控技术轴,西门子880系统控制轴数可达24轴。2.2 功能发展方向(1)用户界面图形化 用户界面是数控系统与使用者之间的对话接口。由于不同用户对界面的要求不同,因而开发用户界面的工作量极大,用户界面成为计算机软件研制中最困难的部分之一。当前INTERNET、虚拟现实、科学计算可视化及多媒体等技术也对用户界面提出了更高要求。图形用户界面极大地方便了非专业用户的使用,人们可以通过窗口和菜单进行操作,便于蓝图编程和快速编程、三维彩色立体动态图形显示、图形模拟、图形动态跟踪和仿真、不同方向的视图和局部显示比例缩放功能的实现。(2)科学计算可视化 科学计算可视化可用于高效处理数据和解释数据,使信息交流不再局限于用文字和语言表达,而可以直接使用图形、图像、动画等可视信息。可视化技术与虚拟环境技术相结合,进一步拓宽了应用领域,如无图纸设计、虚拟样机技术等,这对缩短产品设计周期、提高产品质量、降低产品成本具有重要意义。在数控技术领域,可视化技术可用于CAD/CAM,如自动编程设计、参数自动设定、刀具补偿和刀具管理数据的动态处理和显示以及加工过程的可视化仿真演示等。(3)插补和补偿方式多样化 多种插补方式如直线插补、圆弧插补、圆柱插补、空间椭圆曲面插补、螺纹插补、极坐标插补、2D+2螺旋插补、NANO插补、NURBS插补(非均匀有理B样条插补)、样条插补(A、B、C样条)、多项式插补等。多种补偿功能如间隙补偿、垂直度补偿、象限误差补偿、螺距和测量系统误差补偿、与速度相关的前馈补偿、温度补偿、带平滑接近和退出以及相反点计算的刀具半径补偿等。(4)内装高性能PLC 数控系统内装高性能PLC控制模块,可直接用梯形图或高级语言编程,具有直观的在线调试和在线帮助功能。编程工具中包含用于车床铣床的标准PLC用户程序实例,用户可在标准PLC用户程序基础上进行编辑修改,从而方便地建立自己的应用程序。2.3 体系结构的发展(1)集成化 采用高度集成化CPU、RISC芯片和大规模可编程集成电路FPGA、EPLD、CPLD以及专用集成电路ASIC芯片,可提高数控系统的集成度和软硬件运行速度。应用FPD平板显示技术,可提高显示器性能。平板显示器具有科技含量高、重量轻、体积小、功耗低、便于携带等优点,可实现超大尺寸显示,成为和CRT抗衡的新兴显示技术,是21世纪显示技术的主流。应用先进封装和互连技术,将半导体和表面安装技术融为一体。通过提高集成电路密度、减少互连长度和数量来降低产品价格,改进性能,减小组件尺寸,提高系统的可靠性。(2)模块化 硬件模块化易于实现数控系统的集成化和标准化。根据不同的功能需求,将基本模块,如CPU、存储器、位置伺服、PLC、输入输出接口、通讯等模块,作成标准的系列化产品,通过积木方式进行功能裁剪和模块数量的增减,构成不同档次的数控系统。(3)网络化 机床联网可进行远程控制和无人化操作。通过机床联网,可在任何一台机床上对其它机床进行编程、设定、操作、运行,不同机床的画面可同时显示在每一台机床的屏幕上。(4)通用型开放式闭环控制模式 采用通用计算机组成总线式、模块化、开放式、嵌入式体系结构,便于裁剪、扩展和升级,可组成不同档次、不同类型、不同集成程度的数控系统。闭环控制模式是针对传统的数控系统仅有的专用型单机封闭式开环控制模式提出的。由于制造过程是一个具有多变量控制和加工工艺综合作用的复杂过程,包含诸如加工尺寸、形状、振动、噪声、温度和热变形等各种变化因素,因此,要实现加工过程的多目标优化,必须采用多变量的闭环控制,在实时加工过程中动态调整加工过程变量。加工过程中采用开放式通用型实时动态全闭环控制模式,易于将计算机实时智能技术、网络技术、多媒体技术、CAD/CAM、伺服控制、自适应控制、动态数据管理及动态刀具补偿、动态仿真等高新技术融于一体,构成严密的制造过程闭环控制体系,从而实现集成化、智能化、网络化。三、中国数控的出路纵观目前我国的数控市场,我国数控产品在性能、外观、可靠性方面与国外产品有一定差距,特别是国外企业有雄厚的资金,加上外国企业为占领中国市场,对我国能够生产的数控系统压价销售,而对我国未能生产的数控系统,不仅高价而且附加许多限制。在国外数控企业采用技术封锁和低价倾销的双重策略下,中国数控产业经历了坎坷的历程,我国曾花巨资引进西门子和FANUC的技术,并希望在此基础上吸收消化,开发我国自己的数控技术。如北京密云所引进了FANUC的数控系统,可是,FANUC卖给我们的都是即将过时的落后技术。我国引进后,尚未来得及吸收消化和批量生产,FANUC即宣布停止生产该系统的生产,并将性能价格比更好、质量更高、体积更小的数控系统推向中国市场。这种总是跟在别人后面走的做法,必然受人制约,永远落在后面。中国数控出路何在?随着计算机技术日新月异的发展,基于微机的开放式数控是数控技术发展的必然趋势。在传统数控技术方面,我国处于相对落后的状态,开放式数控为我国数控产业的发展提供良好的契机,加强和重点扶持开放性数控技术的研究和应用,我国的数控产业才有发展壮大可能,才有可能在未来的市场竞争中立于不败之地四、结语制定符合中国国情的总体发展战略,确立与国际接轨的发展道路,对21世纪我国数控技术与产业的发展至关重要。本文在对数控技术和产业发展趋势的分析,对我国数控领域存在的问题进行研究的基础上,对21世纪我国数控技术和产业的发展途径进行了探讨,坚持可持续发展道路的总体发展战略。在此基础上,研究了发展新型数控系统、数控功能部件、数控机床整机等的具体技术途径。我们衷心希望,我国科技界、产业界和教育界通力合作,把握好知识经济给我们带来的难得机遇,迎接竞争全球化带来的严峻挑战,为在21世纪使我国数控技术和产业走向世界的前列,使我国经济的发展和数控技术共同腾飞!还是自己写吧!一生也就写一次!何必呢?

343 评论

深夜黑暗厨房

数据可视化实训总结

总结是对某一阶段的工作、学习或思想中的经验或情况进行分析研究的书面材料,它能使我们及时找出错误并改正,让我们一起认真地写一份总结吧。总结怎么写才不会千篇一律呢?下面是我精心整理的数据可视化实训总结,仅供参考,希望能够帮助到大家。

数据可视化是指将数据间的关系利用图表直观地展示出来。通过数据可视化将大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。

一、数据分析可视化常用的图表类型有如下几种:

1、表格

2、散点图

3、折线图

4、柱状图

5、条形图

二、可视化分析

2.1想分析购买数量前10名的用户是否是回头客还是客单量大?

对该项分析使用 表格 分析,按购买数量排名前10的用户根据购买日期的次数分析:都是一次性购买,并非回头客用户,企业应该想办法维护这些大客户群。

2.2 根据2.1分析结果继而想到那些回头客购买力度怎么样呢?从而再次对后买日期统计,分析购买次数多的用户:得出本次共分析29944个用户,回头客只有25个,占比0.083%;其中只有1名用户是购买4次的, 其余24名用户只购买2次。商家需要拉些回头客,考虑是否质量过关,是否活动力度不够?

使用一个饼状图更直接看出回头客比重之小

2.3 根据商品种类cat_id统计出销量前10名的商品种类,使用条形图做了可视化分析:

2.4 对20xx年和20xx年总销量分别按照月度和按照季度做 折线图 可视化分析,很明了看出销售变化趋势如下;11月度销量最高,第四季度销量最高。

2.5 分析表2数据,想知道哪个年龄段的儿童服装销量比较高?如下分别用 柱形图 和 散点图 进行可视化图表分析(感觉点状图效果稍好一些),可以看出相同年龄段的男女生销量走势是一致的,且随着年龄增长销量呈下降趋势。

若以3岁为一个阶段,0—3岁为婴儿期间的销量最高,淘宝和天猫市场需求量大。

三、作为数据分析职责的思想总结

在此总结下两篇初步学习数据分析的心得:数据分析首先要掌握常用的数据分析方法,数据分析工具,然后再根据自己公司的产品调整,灵活组合。接下来我要系统学习数据分析知识。数据分析师是一个实践的职位,要在实际项目中不断的训练,才能成为高手。

作为数据分析师我认为的主要职责是要将业务数据清晰、准确、明了的呈现给数据使用者和决策者,比如预测用户的流失,对用户进行自动分类等。你能提供的价值大了。决策者和管理者能够根据呈现的数据结果及时合理调整业务活动,以使企业得到利润最大化。

一、数据可视化的定义

数据可视化(Data Visualization)是涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科交叉领域,通过将非数字的信息进行可视化以表现抽象或复杂的概念和信息的技术。简单的说,这种技术将数据以图表的方式呈现,用以传递信息。人类有五官,能通过5种渠道感受这个物质世界,那么为什么单单要青睐可视化的方式来传递信息呢?这是因为人类利用视觉获取的信息量巨大,人眼结合大脑构成了一台高带宽巨量视觉信号输入的并行处理器,具有超强模式识别能力,有超过50%功能用于视觉感知相关处理的大脑,大量视觉信息在潜意识阶段就被处理完成,人类对图像的处理速度比文本快6万倍,所以数据可视化是一种高带宽的信息交流方式。

如果我们的视野再开阔些,数据可视化从广义上来说包含了三个分支:科学可视化(Scientific Visualization),信息可视化(Information Visualization)和可视分析学(Visual Analytics)。科学可视化是跨学科研究与应用领域,关注三维现象的可视化,在建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统中有广泛的应用,这个领域研究的数据具有天然几何结构(如磁感线、流体分布等)。

scientific_data_viz。png

信息可视化则研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。抽象数据包括数字和非数字数据,如地理信息与文本,这个领域研究的数据具有抽象的结构,比如柱状图,趋势图,流程图和树状图,这些图表将抽象的概念转化成为可视化信息,常常以数据面板的形式体现。

info_data_viz。png

可视分析学结合了交互式视觉表示以及基础分析过程(统计过程、数据挖掘技术),执行高级别、复杂的活动(推理、决策)。

viz_analysis。png

二、在数据科学全过程中的位置

数据科学的主要组成部分包含三个大的阶段:数据整理,探索性数据分析和数据可视化。站在一个更高的位置来看,数据可视化在数据科学中的位置是比较靠后的,是属于最后的成果展示阶段。如果要从头说起的话,首先,在数据整理阶段,我们的主要任务是数据的获取和解析,包括一系列对原始数据的清洗和加工工作,这一块的知识领域主要涉及计算机科学。紧接着是探索性数据分析阶段,这个阶段要大量使用统计和数据挖掘方面的专业知识,也需要绘制图表来解释数据和探索数据,这个阶段的主要任务是过滤和挖掘。但这个阶段的可视化分析只是你和数据之间的“对话”,是数据想要告诉你什么,而数据可视化则是数据和你的读者之间的对话,是你通过数据想要告诉读者什么,这是它们之间最大的区别。完成了上面两个阶段的内容,才到了我们最后的数据可视化阶段,这是一个多学科交叉的领域,涉及到图形设计,信息可视化和人机交互,我们的主要任务是对信息进行精炼,然后通过可视化表示出来,并与读者产生交互。然而,如果将数据科学的这三个阶段理解为按严格顺序进行的“线性”的模型那就大错特错了,它经历的是一个迭代的,非线性的过程。后面的步骤会让你更了解之前所做的工作,可能到了数据可视化阶段,才意识到还有太多疑点要弄明白,我们需要回到上一步重新进行之前的工作,就像画家翻来覆去才能最终完成一幅杰作一样,数据可视化的过程并不是给数据分析这个刚出炉的蛋糕加点糖霜,,而是有一个反复迭代,不断优化的过程。

三、数据可视化的技术栈

数据可视化是一个再典型不过的多学科交叉领域了,可以说数据可视化所需要用到的知识,就是数据科学庞大知识体系的一个剪影。你会感受到数据科学理性的.一面,同样也会感受到她感性的一面。你可以穷尽自己的一生,在这个浩如烟海的领域中尽情的探索,常学常新,其乐无穷。

四、数据可视化过程

数据可视化的本质,是充分理解业务的基础上对数据进行深入分析和挖掘,然后将探索数据所得到的信息和知识以可视化的形式展现出来。也就是说我们做的工作其实就是从数据空间映射到图形空间。我们要做的第一步工作是充分的结合业务理解数据,然后采用某些方法选择合适的图表类型,这又要求我们先对图表类型有个比较全面的了解。绘制完图表是不是就完成了呢?其实不是。我们还要对图表进行优化,优化所针对的对象是各种图表元素,对此我们有一系列的设计技巧,下面将一步一步的来介绍这些知识。

4.1 结合业务理解数据

离开对业务的理解谈数据分析都是耍流氓。这里介绍一种快速了解数据与业务以开展进一步的探索与分析的方法,叫“5W2H法”。

步骤一:WHAT,这是关于什么业务的什么事?数据所描述的业务主题是什么?

步骤二:HOW,即如何采集的数据?采集规则会影响后续分析,比如如果是后端数据埋点,那么数据一般是实时的;而如果是前端数据埋点,那么就要进一步弄清楚数据在什么网络状态会上传?无网络状态下是如何处理的?这些都会影响最后数据的质量进而影响分析质量。

步骤三:WHY,为什么搜集此数据?我们想从数据中了解什么?数据分析的目标是什么?

步骤四:WHEN,是何时段内的业务数据?

步骤五:WHERE,是何地域范围内的业务数据?

步骤六:WHO,谁搜集了数据(Who)?在企业内可能更关注是来自哪个业务系统。

步骤七:HOW MUCH,各种数据有多大的量,足够支持分析吗?数据充足和不足的情况下,分析方法是有所不同的。如果七个问题中有一个答复不能令人满意,则表示这方面有改进余地。

4.2 选择图表类型

用简单的三个步骤就可以选择合适的图表类型:一看数据类型,二看数据维度,三看要表达的内容。

我们有两种数据类型,每种数据类型又有两个子类别。首先,我们有分类数据和定量数据。分类数据用来表示类别,比如苹果,香蕉,梨子和葡萄,就是水果的4种类别,称为分类定类;有的分类变量是有一定顺序的,比如可以把红酒的品质分为低,中,高三档,人的身材有偏瘦,正常和肥胖等等,这种特殊的分类变量称为分类定序。定量数据也可以进一步分为两类,一类叫连续值数据,比如人的年龄;一类叫离散值数据,比如猫咪的数量。

292 评论

Candice18611

个人建议可以参考

181 评论

相关问答

  • 化学毕业论文数据

    随着科技负效应的显现,工程伦理越来越受的人们的重视。化学工程有着与其他工程不同的特点。下面是我为大家整理的化学工程应用 毕业 论文,供大家参考。 《 化学工

    绝妙蓝调 2人参与回答 2023-12-09
  • 本科毕业论文可不可以编数据

    不可以。 问:本科毕业论文数据假造会不会被老师发现? 答:不会的吧,写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的,那时候我的指导老师让我自己做设计,我是全

    xiaoyoubaobei 2人参与回答 2023-12-11
  • 论文数据可视化模板怎么写的

    数据可视化及哦了实操示例下面使用数据举例如何使用哦了创建可视化图形 基础数据如下:excel中大概有2000多行数据,我们要分析的有该数据中,edu的比例,cl

    易火贝木 6人参与回答 2023-12-10
  • 论文数据可视化模板怎么做的

    有的可视化目标是为了观测、跟踪数据,所以就要强调实时性、变化、运算能力,可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表;有的为了分析数据,所以要强调数据的呈现度、可能

    lucherking18 5人参与回答 2023-12-11
  • 数学可视化论文参考文献

    你参考的什么文章或书籍那就是什么。参考文献自己找就好。

    VV爱吃007 4人参与回答 2023-12-10