机器学习常见分类算法汇总
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT 经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。
机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。
学习方式
根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。
监督式学习：
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的
“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）
非监督式学习：
在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori 算法以及k-Means 算法。
半监督式学习：
在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。
强化学习：
在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning 以及时间差学习（Temporal difference learning）
在企业数据应用的场景下，人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。在图像识别等领域，由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据，目前半监督式学习是一个很热的话题。而强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行系统控制的领域。
算法类似性
根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，比如说基于树的算法，基于神经网络的算法等等。当然，机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一
类。而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。
回归算法
回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习领域，人们说起回归，有时候是指一类问题，有时候是指一类算法，这一点常常会使初学者有所困惑。常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）
基于实例的算法
基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型，这样的模型常常先选取一批样本数据，然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较。通过这种方式来寻找最佳的匹配。因此，基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。常见的算法包括k-Nearest Neighbor (KNN)，学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ，SOM）
正则化方法
正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。常见的算法包括：Ridge Regression，Least Absolute Shrinkage and Selection Operator （LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）。
决策树学习
决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，决策树模型常常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括：分类及回归树（Classification And Regression Tree，CART），ID3 (Iterative Dichotomiser 3)，C4.5，Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID)，Decision Stump, 随机森林（Random Forest），多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine，GBM）
贝叶斯方法
贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（Averaged One-Dependence Estimators，AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）。
基于核的算法
基于核的算法中最著名的莫过于支持向量机（SVM）了。基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间，在这些高阶向量空间里，有些分类或者回归问题能够更容易的解决。常见的基于核的算法包括：支持向量机（Support Vector Machine，SVM），径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)，以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等。
聚类算法
聚类，就像回归一样，有时候人们描述的是一类问题，有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照最大的共同点将数据进行归类。常见的聚类算法包括k-Means 算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization，EM）。
关联规则学习
关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大量多元数据集中有用的关联规则。常见算法包括Apriori 算法和Eclat 算法等。
人工神经网络
人工神经网络算法模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。（其中深度学习就是其中的一类算法，我们会单独讨论），重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（Perceptron Neural Network），反向传递（Back Propagation），Hopfield 网络，自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）。学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）
深度学习
深度学习算法是对人工神经网络的发展。在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBN），Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network），堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）。
降低维度算法
像聚类算法一样，降低维度算法试图分析数据的内在结构，不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。常见的算法包括：主成份分析（Principle
Component Analysis，PCA），偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS），Sammon 映射，多维尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS），投影追踪（Projection Pursuit）等。
集成算法
集成算法用一些相对较弱的学习模型独立地就同样的样本进行训练，然后把结果整合起来进行整体预测。集成算法的主要难点在于究竟集成哪些独立的较弱的学习模型以及如何把学习结果整合起来。这是一类非常强大的算法，同时也非常流行。常见的算法包括：Boosting，Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（Stacked Generalization，Blending），梯度推进机（Gradient Boosting Machine, GBM），随机森林（Random Forest）。
机械动力学考试题201207012 1.“机械动力学”主要研究哪些内容，请以任一机器为对象举例说明研究内容及其相互关 系。（10分） 答：机械动力学是研究机械在力的作用下的运动和机械在运动中产生的力，并从力与运动的相互作用的角度进行机械设计和改进的科学。 动力学主要研究内容概括起来有：1，共振分析；2，振动分析与动载荷计算；3，计算机与现代测试技术的运用；4，减震与隔振。 柴油机上的发动机，发动机不平衡时会产生很强的地面波，从而产生噪声，而承受震动的结构，发动机底座，会由于振动引起的交变应力而导致材料的疲劳失效，而且振动会加剧机械零部件的磨损，如轴承和齿轮的磨损等，并使机械中的紧固件如螺母等变松。在加工时还会导致零件加工质量变差。通过对共振的研究和分析，使机械的运转频率避免共振区，避免机械共振事故的发生，通过振动分析与动载荷计算可以求出在外力作用下机械的真实运动，运用计算机和现代测试技术对机械的运行状态进行检测，以及故障诊断，模态分析以及动态分析，现实中机器运转时由于各种激励因素的存在，不可避免发生振动，为了减小振动，通常在机器底部加装弹簧，橡胶等隔振材料。 2.机构动态静力分析主要研究哪些内容，请描述分析过程，此分析在机器设计中是为了解 决什么问题？（10分） 答：根据达朗贝尔原理，将惯性力和惯性力矩计入静力平衡方程，求出为平衡静载荷和动载荷而需要加在原动构件上施加的力或力矩，以及各运动副中的反作用力。这就是动态静力分析。 随着机械速度的提高，构件的惯性力不能再被忽略，而且采取动态静力学方法可以最大限度的优化设计，保证产品没有设计上的问题。使得机械系统在设定的限制条件下得到最佳的动态性能。 机构动态静力分析的基本步骤是：首先将所有的外力、外力矩（包括惯性力和惯性力矩以及待求的平衡力和平衡力矩）加到机构的相应构件上；然后将各构件逐一从机构中分离并加上约束反力后、写出一系列平衡方程式；最后通过联立求解这些平衡方程式，求出各运动副中的约束反力和需加于机构上的平衡力或平衡力矩。 3.转子动平衡的精度是指什么？G2.5是什么意思？（5分） 答：转子的平衡精度规定了转子的许用不平衡量，只要转子的剩余不平衡量小于许用不平衡量就可以满足工作要求。 G2.5，转子的许用不平衡量即平衡精度为2.5mm/s 4.简述在刚性运动前提下，如何进行运动构件的真实运动分析求解（请列出步骤）？（10 分） 答：首先建立等效力学模型，将复杂的机械系统简化为一个构件，即等效构件，根据质点系动能定理，将作用于机械系统上的所有外力和外力矩、所有构件的质量和转动惯量，都向等效构件转化；其次计算等效构件上的等效量（包括等效力矩，等效力，等效质量，等效转动惯量）；再次建立等效构件的运动方程式，有两种形式，能量形式和力矩形式；最后通过方程式求出等效构件的角速度函数和角加速度函数，这样便可以求出机械系统的真实运动规律。 5.在弹性运动假设下，有哪些弹性动力学建模方法，各有什么特点？请解释“瞬时刚化” 的概念。（5分） 答：弹性动力学模型有集中参数模型和有限元模型。集中参数模型建立起的运动方程为常微
工业机器人应用技术课程标准 、课程基本信息 先修课程：机械设计基础、电气控制与PLG机电设备故障诊断与维修 后续课程：工业机器人现场编程、自动化工业生产的安装与调试 课程类型：专业选修课 二、课程性质 工业机器人技术是一种综合性的机电一体化技术，包括传动机构、伺服系统、数据处理、人机对话以及与机器人工作性质对应的控制功能等。 本门课程致力培养学生具有机器人安装、调试和维护方面等基础知识的专业选修课，课程理论和应用技术紧密结合，使学生能在较短的时间内了解生产现场最需要的工业机器人的实际应用技术。 三、课程的基本理念 以典型案例为载体，设计课程结构；以职业岗位能力要求为基础，改革课程内 容；以职业素质培养为主线，提升学生职业能力。 四、课程设计 该课程以工业机器人常用的技术原理与应用知识为载体，让学生了解工业机器人基 本原理和应用技能为目标，选取基本工业机器人的机械机构和运动控制、基本操作、搬运机器人及其操作应用、码垛机器人及其操作应用、焊接机器人及其操作应用、涂装机器人及其操作应用、装配机器人及其操作应用等内容，采用任务驱动的方式组织教学内容，以典型案例为载体讲述工业机器人的基础知识，培养学生了解和掌握工业机器人应
用能力。教学的过程是：案例导入T相关知识一案例讲解一知识拓展。 五、课程的目标 （一）总目标 通过本门学习领域课程工作任务的完成，使学生了解工业机器人的分类、特点、组成、工作原理等基本理论和技术，掌握工业机器人的使用的一般方法与流程，具备工业机器人选型、操作以及工作站设计等解决实际问题的基本技能，使学生达到理论联系实际、活学活用的基本目标，提高其实际应用技能，并使学生养成善于观察、独立思考的习惯，同时通过教学过程中的案例分析强化学生的职业道德意识和职业素质养成意识以及创新思维的能力。 （二）具体目标： 1知识: 通过本课程的学习，使学生掌握工业机器人的结构，工业机器人的环境感觉技术，工业机器人控制，工业机器人系统等方面的知识。 2、能力 （1）了解如何操作工业机器人，完成简单的动作。 （2）掌握各种工业机器人的构造原理以及特点。 （3）能分析出简单的故障所在。 （4）能设计出简单的末端操作器。 3、素质 （1）培养学生对机器人的兴趣，培养学生关心科技、热爱科学、勇于探索的精神 （2）培养科学的学习态度与作风，利用先进技术进行开拓创新的专业思维。 （3）培养良好的专业触觉。 六、课程内容与学时分配 （一）课程内容与学时分配表
机械动力学 一、选择题 (共33题) 1、 动力学反问题是已知机构的（）,求解输入转矩和各运动副反力及其变化规律。 A、 运动状态 B、 运动状态和工作阻力 C、 工作阻力 D、 运动状态或工作阻力 考生答案：B 2、 平衡的实质就是采用构件质量再分配等手段完全地或部分地消除（）。 A、 加速度 B、 角加速度 C、 惯性载荷 D、 重力 考生答案：C 3、 摆动力的完全平衡常常会导致机械结构的（）。 A、 简单化 B、 轻量化 C、 复杂化 D、 大型化 考生答案：C 4、 输入功大于输出功,其差值是（）。 A、
B、 亏功 C、 正功 D、 负功 考生答案：C 5、 在含有连杆机构或凸轮机构等变速比传动的系统中,传动比仅与机构的（）有关。 A、 速度 B、 角速度 C、 加速度 D、 位置 考生答案：D 6、 在研究摆动力的平衡时,不涉及惯性力矩,可以采用（）。 A、 静代换 B、 动代换 C、 静力代换 D、 摆动力代换 考生答案：A 7、 以下几种方法中,不是机械刚体动力学研究的分析方法的是（）。 A、 静力分析 B、 动态静力分析 C、 动力分析 D、 弹性动力分析 考生答案：D 8、 机构摆动力完全平衡的条件为:机构运动时机构的动量矩为（）。
B、 关于速度的函数 C、 关于质量的函数 D、 常数 考生答案：D 9、 摆动力完全平衡的缺点有（）。 A、 减少振动 B、 减小摩擦 C、 使机械结构复杂化 D、 使机械体积增加 考生答案：C 10、 描述等效构件运动的方程式形式有（）。 A、 能量形式 B、 动量形式 C、 加速度形式 D、 平衡力形式 考生答案：A 11、 动态静力分析应用于（）。 A、 动力学正问题 B、 运动学正问题 C、 动力学反问题 D、 运动学反问题 考生答案：C 12、
安徽工业大学 2015级工程硕士期末考核答题卷 专业：机械工程 课程：机器人学 姓名： 学号：1521190215
2017年1月
第一章引言 随着计算机技术的不断向智能化方向发展，机器人应用领域的不断扩展和深化，产业机器人已成为一种高新技术产业，为产业自动化发挥了巨大作用，将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。 本文概括了工业机器人的概念和发展、国外国内机器人的发展现状、未来机器人的发展方向。
第二章机器人的概念与发展 2.1 机器人的定义 工业机器人的问世, 大约是25年前；微处理机的诞生, 大约是15年前。正是由于微处理机的出现, 以及各种LSI、VLSI的飞跃发展, 才使得工业机器人控制系统的机能大幅度提高, 从而使数百种不同结构、不同控制方法、不同用途的工业机器人终于在八十年代,真正进人了实用与普及的阶段, 并发挥了令人难以置信的巨大威力与经济效益。 那么, 什么是工业机器人？回答是令人遗憾的。因为关于工业机器人的定义, 仍在专家们的争议之中, 至今还没有人能够提出一个令人信服的明确定义。美国机器人协会（RIA）对机器人的定义是：“ 所谓工业机器人, 是为了完成不同的作业, 根据种种程序化的运动来实现材料、零部件、工具或特殊装置的移动并可重新编程的多功能操作机。”日本产业机器人协会（JIRA）的定义是：“ 所谓工业机器人, 是在三维空间具有类似人体上肢动作机能及其结构, 并能完成复杂空间动作的多自由度的自动机械” 或“根据感觉机能或认识机能, 能够自行决定行动的机器（智能机器人）。” 不管各国机器人专家们如何定义和解释工业机器人, 有一点是可以明确的, 这就是人们开发研究工业机器人的最终目标, 在于要研制出一种能够缥合人的所有动作特性——通用性、柔软性、灵活性的自动机械。 2.2 机器人的发展 自动化技术的发展，特别是计算机的诞生，推动了机器人的发展。人们通常把机器人划分为三代。第一代是可编程机器人。这种机器人一般可以根据操作人员所编的程序,完成一些简单的重复性操作。这一代机器人是从60年代后半叶开始投入实际使用的,目前在工业界已得到广泛应用。第二代是“感知机器人”,又叫做自适应机器人,它在第一代机器人的基础上发展起来的,能够具有不同程度的“感知”周围环境的能力。这类利用感知信息以改善机器人性能的研究开始于70年代初期,到1982年,美国通用汽车公司为其装配线上的机器人装配了视觉系统,宣告了感
佛山乐博机器人学校初级课程介绍 初级课程 课程特色： 初级课程使用积木机器人进行教学，积木机器人使用由韩国ROBOROBO公司研发的ROBO KIDS 机器人产品，其各个零部件均为积木模块，使得由于年龄太小而不能学习中高级课程的幼儿也能进行搭建和编程的学习。这一创举弥补了国内幼儿机器人教育的空白，使得幼儿也能接受机器人的启蒙教育。 课程内容简介： 初级课程为积木机器人课程，该课程分成启蒙课程、拓展课程和进阶课程三个部分，目前每个部分都有16个主题。 （1）启蒙课程：基础搭建和程序体验。 主要内容是机器人的基本部件的认识和机器人基本功能的介绍，老师会随着课程的进度，以每节课介绍一种零部件、搭建一个机器人、学习一个科学知识点、认知一个程序的模式进行课堂教学，学员在这个过程中，会由浅入深，由少到多的掌握机器人的相关知识和搭建方法，通过设计与组装机器人、输入预设的程序，培养孩子动手能力与创造力，激发对机器人的兴趣。 （2）拓展课程：编程体验。 在启蒙课程的基础之上，增加新的传感器，熟悉各种编程程序卡，学会用卡片做简单的编程。开始体会编程的思维和带来的乐趣。完成拓展课程的学习，学员会理解机器人其实就是能够完成人类给予的各种任务的智能机器。 （3）进阶课程：模拟现实（主题任务）。 孩子们在熟悉各种程序的意义基础之上，观察思考生活中的机器人，搭建出这些机器的基本构造，通过程序编辑模拟功能。进阶课程在大量引导孩子们思考功能和程序之间的关系，以及按照主体任务完成编程任务的过程中，培养孩子的创造力和分析能力。 课程教学目标 （1）启蒙课程目标 知识目标： 通过对机器人课程的学习，让孩子了解机器人智能的简单原理，认识机器人各部分装置，明白控制机器人的关键在于程序的输入。 能力目标： 通过自主创意搭建和按步骤有序搭建，培养孩子的创意力和动手能力，促进手部小肌肉群的发展。情感目标： 通过机器人的组装与程序的输入，让孩子感受到科技的魅力与机器人的神奇，从而对机器人产生浓厚的兴趣。 （2）拓展课程目标
机械动力学复习试题 1、试求图1-1所示系统的等效弹簧常数，并导出其运动微分方程。 2、一无质量的刚性杆铰接于O ，如图2-1所示。试确定系统振动的固有频率，给出参数如下：k 1=2500磅/英寸(4.3782×105N/m ）， K 2=900磅/英寸(1.5761×105N/m ）， m=1磅*秒2/英寸（175.13kg ）， a=80英寸 (2.03m)， b=100英寸（2.54m ）。 3、试求出图3-1所示系统的固有频率。弹簧是线性的，滑轮对中心0的转动惯量为I 。设R=2500磅/英寸（4.3782×105N/m ）， I=600磅*英寸*秒2（67.79N*m*s 2）， m=2.5磅*秒2/英寸（437.82kg ）， R=20英寸（0.5/m ） 4、一台质量为M 的机器静止地置于无质量的弹性地板上，如图4-1所示。当一单位载荷作用于中心点时的挠度为x st 。今在机器上放有一总质量为ｍｓ并带有两个旋转的不平衡质量的振动器提供一铅垂的谐波力mlw 2sinwt ，这里，转动的频率w 是可以改变的。试说明怎样用此振动器来测定系统弯曲振动的固有频率。 2 k 图3-1 图2-1
5,、图5-1中所示的系统模拟一在粗糙道路上运动的车辆，速度为均匀，即V=常数。试计算其响应Z(t)和传给车辆的力。 图5-1 6,、试导出如图6-1所示系统的运动微分方程，并求解位移X1(t)。
7、转动惯量分别为I 1和I 2的两个圆盘安装在扭转刚度分别为GJ 1和GJ 2的圆轴上如图7-1。导出这两个圆盘的转动微分方程。 8、导出图8-1所示系统当θ为微小角时的运动微分方程。 图 6-1 GJ 1 GJ 2 1() t θ2()t θ M 2(t) M 1(t) I 1 I 2
第一章绪论 1. 机器人学（Robotics）它包括有基础研究和应用研究两个方面，主要研究内容有：(1) 机械手设计；(2) 机器人运动学、动力学和控制；(3) 轨迹设计和路径规划；(4) 传感器(包括内部传感器和外部传感器)；(5) 机器人视觉；(6) 机器人语言；(7) 装置与系统结构；(8) 机器人智能等。 2. 机器人学三原则：（1）机器人不得伤害人（2）机器人应执行人们的命令，除非这些命令与第一原则相矛盾（3）机器人应能保护自己的生存，只要这种保护行为不与第一第二原则相矛盾。 3. 6种型式的机器人： (1) 手动操纵器：人操纵的机械手，缺乏独立性； (2) 固定程序机器人：缺乏通用性； (3) 可编程机器人：非伺服控制； (4) 示教再现机器人：通用工业机器人； (5) 数控机器人：由计算机控制的机器人； (6) 智能机器人：具有智能行为的自律型机器人。 4. 按以下特征来描述机器人： （1）机器人的动作机构具有类似于人或其他生物体某些器官 ( 如肢体、感官等 ) 的功能； （2）机器人具有通用性，工作种类多样，动作程序灵活易变，是柔性加工主要组成部分； （3）机器人具有不同程度的智能，如记忆、感知、推理、决策、学习等；（4）机器人具有独立性，完整的机器人系统，在工作中可以不依赖于人的干预。 5. 机器人主要由执行机构、驱动和传动装置、传感器和控制器四大部分构成 6. 控制方式主要有示教再现、可编程控制、遥控和自主控制等多种方式。 7. 示教－再现即分为示教－存储－再现-操作四步进行。 8. 控制信息顺序信息：位置信息：时间信息： 9. 位置控制点位控制－PTP（Point to Point）： 连续路径控制－CP（Continuous Path）： 10. 操纵机器人可分为两种类型：能力扩大式机器人：遥控机器人： 11. 第三代智能机器人应具备以下四种机能：运动机能感知机能： 思维能力：人－机对话机能： 智能机器人是一种“认知－适应"的工作方式。 12.目前我国机器人的发展正朝着实用化、智能化和特种机器人的方向发展。
二自由度机械臂动力 学分析
平面二自由度机械臂动力学分析 姓名：黄辉龙 专业年级：13级机电 单位：汕头大学 摘要：机器臂是一个非线性的复杂动力学系统。动力学问题的求解比较困难，而且需要较长的运算时间，因此，这里主要对平面二自由度机械臂进行动力学研究。拉格朗日方程在多刚体系统动力学的应用方法分析平面二自由度机械臂的正向动力学。经过分析，得出平面二自由度机械臂的动力学方程，为后续更深入研究做铺垫。 关键字：平面二自由度 动力学方程 拉格朗日方程 相关介绍 机器人动力学的研究有牛顿-欧拉（Newton-Euler ）法、拉格朗日 (Langrange)法、高斯（Gauss ）法等，但一般在构建机器人动力学方程中，多采用牛顿-欧拉法及拉格朗日法。 欧拉方程又称牛顿-欧拉方程，应用欧拉方程建立机器人机构的动力学方程是指研究构件质心的运动使用牛顿方程，研究相对于构件质心的转动使用欧拉方程，欧拉方程表征了力、力矩、惯性张量和加速度之间的关系。 在机器人的动力学研究中，主要应用拉格朗日方程建立机器人的动力学方程，这类方程可直接表示为系统控制输入的函数，若采用齐次坐标，递推的拉格朗日方程也可以建立比较方便且有效的动力学方程。 在求解机器人动力学方程过程中，其问题有两类： 1)给出已知轨迹点上? ??θθθ、及、 ，即机器人关节位置、速度和加速度，求相应的关节力矩矢量τ。这对实现机器人动态控制是相当有用的。 2)已知关节驱动力矩，求机器人系统相应各瞬时的运动。也就是说，给出关节力矩矢量τ，求机器人所产生的运动? ??θθθ、及、 。这对模拟机器人的运动是非常有用的。 平面二自由度机械臂动力学方程分析及推导过程 1、机器人是结构复杂的连杆系统，一般采用齐次变换的方法，用拉格朗日方程建立其系统动力学方程，对其位姿和运动状态进行描述。机器人动力学方程的具体推导过程如下： 1) 选取坐标系，选定完全而且独立的广义关节变量n r ,,2,1,r ???=θ。 2) 选定相应关节上的广义力r F ：当r θ是位移变量时，r F 为力；当r θ是角度变量时，r F 为力矩。 3)求出机器人各构件的动能和势能，构造拉格朗日函数。 4) 代入拉格朗日方程求得机器人系统的动力学方程。 2、下面以图1所示说明机器人二自由度机械臂动力学方程的推导过程。
《机器人技术》教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：050361 课程名称：机器人技术 英文名称：Robot Techniques 课程类别：专业选修课 学时：36 学分： 2 适用对象: 机械电子工程专业（本科） 考核方式：考查 先修课程：《微机原理》，《电工电子学》，《机械设计基础》，《可编程控制器原理》二、课程简介 机器人学是一门高度交叉的前沿学科，机器人技术是集力学、机械学、生物学、人类学、计算机科学与工程、控制论与控制工程学、电子工程学、人工智能、社会学等多学科知识之大成，是一项综合性很强的新技术。通过该课程的学习，使得学生基本熟悉这门技术以及其发展状况，为今后从事光机电一体化与系统设计、制造的研究工作打下基础。 Robotics is a new interdiscipline, Robot techniques include mechanics, mechanics, biology, anthropology, computer science, project, cybernetics and controlling engineering, electronic engineering, artificial intelligence, sociology,etc., It is a comprehensive technology. Through studying this course, the students can be familiar with this technology and the development state, and make the foundation in optical, mechanical and electronic integration and research work including system design and manufacture in the future. 三、课程性质与教学目的 本课程是机械电子工程的专业选修课，通过本课程的学习，使学生掌握机器人机构设计、运动分析、控制和使用的技术要点和基础理论。机器人是典型的机电一体化装置，它不是机械、电子的简单组合，而是机械、电子、控制、检测、通信和计算机的有机融合，通过这门课的学习，使学生对机器人有一个全面、深入的认识。培养学生综合运用所学基础理论和专业知识进行创新设计的能力。·
连续介质力学 它是研究质量连续分布的可变形物体的运动规律，主要讨论一切连续介质普遍遵从的力学规律。例如，质量守恒、动量和角动量定理、能量守恒等。弹性体力学和流体力学有时综合讨论称为连续介质力学。 转子动力学 固体力学的分支。主要研究转子-支承系统在旋转状态下的振动、平衡和稳定性问题，尤其是研究接近或超过临界转速运转状态下转子的横向振动问题。转子是涡轮机、电机等旋转式机械中的主要旋转部件。 大朗贝尔原理 在质点受力运动的任何时刻，作用于质点的主动力、约束力和惯性力互相平衡。利用达朗贝尔原理，可将质点系动力学问题化为静力学问题来解决 模态分析是研究结构动力特性一种近代方法，是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。模态是机械结构的固有振动特性，每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。这些模态参数可以由计算或试验分析取得，这样一个计算或试验分析过程称为模态分析。这个分析过程如果是由有限元计算的方法取得的，则称为计算模记分析；如果通过试验将采集的系统输入与输出信号经过参数识别获得模态参数，称为试验模态分析。通常，模态分析都是指试验模态分析。振动模态是弹性结构的固有的、整体的特性。如果通过模态分析方法搞清楚了结构物在某一易受影响的频率范围内各阶主要模态的特性，就可能预言结构在此频段内在外部或内部各种振源作用下实际振动响应。因此，模态分析是结构动态设计及设备的故障诊断的重要方法。 机器、建筑物、航天航空飞行器、船舶、汽车等的实际振动千姿百态、瞬息变化。模态分析提供了研究各种实际结构振动的一条有效途径。首先，将结构物在静止状态下进行人为激振，通过测量激振力与胯动响应并进行双通道快速傅里叶变换（FFT）分析，得到任意两点之间的机械导纳函数（传递函数）。用模态分析理论通过对试验导纳函数的曲线拟合，识别出结构物的模态参数，从而建立起结构物的模态模型。根据模态叠加原理，在已知各种载荷时间历程的情况下，就可以预言结构物的实际振动的响应历程或响应谱。
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军用机器人 1. 国内外研究状况和应用情况 历史上，高新技术大多首先出现在战场上，军用机器人更不例外。早在第二次世界大战期间，德国人就研制并使用了扫雷及反坦克用的遥控爆破车，美国则研制出了遥控飞行器，这些都是最早的机器人武器。随着科学技术的飞速发展，军用机器人的研制也倍受重视。二战以后，现代军用机器人的研究首先从美国开始，1966年，美国海军使用机器人“科沃”，潜至750m深的海底，成功地打捞起一枚失落的氢弹。之后，美、前苏联等国又先后研制出“军用航天机器人”、“危险环境工作机器人”、“无人驾驶侦察机”等。 机器人的战场应用也取得突破性进展。1969年，美国在越南战争中，首次使用机器人驾驶的列车，为运输纵队排险除障，获得巨大成功。自此以后，世界各军事大国开始竞相“征召”这种不畏危险恶劣环境、可连续工作、不避枪林弹雨、不食人间烟火的“超级战士”服役。 据外刊透露，前苏联、美、日、英等国，都制订了发展军用机器人的宏伟计划，仅美国列入研制计划的各类军用机器人就达100多种，前苏联也有30多种，有的已获得可喜成果。上世纪90年代，在接连不断的局部战争的推动下，军用机器人的发展产生了质的飞跃。在海湾、波黑及科索沃战场上，无人机大显身手；在海洋，机器人帮助人们清除水雷、探索海底的秘密；在地面，机器人为联合国维和部队排除爆炸物、扫除地雷；在宇宙空间，机器人成了考察火星的明星。 总之，随着新一代军用机器人自主化、智能化水平的提高并陆续走上战场，“机器人战争”时代已经不太遥远。美国《未来学家》杂志预测，到2020年，战场上的机器人数量将超过士兵的数量。一种高智能、多功能、反应快、灵活性好、效率高的机器人群体，将逐步接管某些军人的战斗岗位。机器人成建制、有组织地走上战斗第一线已不是什么神话，可以肯定，在未来军队的编制中，将会有“机器人部队”。尸横遍野、血流成河的战斗恐怖景象很可能随着机器人兵团的出现而成为历史。机器人大规模走上战争舞台，将带来军事科学的真正革命。
机器人动力学研究的典型方法和应用 （燕山大学 机械工程学院） 摘 要：本文介绍了动力学分析的基础知识，总结了机器人动力学分析过程中比较常用的动力学分析的方法：牛顿—欧拉法、拉格朗日法、凯恩法、虚功原理法、微分几何原理法、旋量对偶数法、高斯方法等，并且介绍了各个方法的特点。并通过对PTl300型码垛机器人弹簧平衡机构动力学方法研究，详细分析了各个研究方法的优越性和方法的选择。 前 言：机器人动力学的目的是多方面的。机器人动力学主要是研究机器人机构的动力学。机器人机构包括机械结构和驱动装置，它是机器人的本体，也是机器人实现各种功能运动和操作任务的执行机构，同时也是机器人系统中被控制的对象。目前用计算机辅助方法建立和求解机器人机构的动力学模型是研究机器人动力学的主要方法。动力学研究的主要途径是建立和求解机器人的动力学模型。所谓动力学模指的是一组动力学方程（运动微分方程），把这样的模型作为研究力学和模拟运动的有效工具。 报告正文： （1）机器人动力学研究的方法 1）牛顿—欧拉法 应用牛顿—欧拉法来建立机器人机构的动力学方程，是指对质心的运动和转动分别用牛顿方程和欧拉方程。把机器人每个连杆（或称构件）看做一个刚体。如果已知连杆的表征质量分布和质心位置的惯量张量，那么，为了使连杆运动，必须使其加速或减速，这时所需的力和力矩是期望加速度和连杆质量及其分布的函数。牛顿—欧拉方程就表明力、力矩、惯性和加速度之间的相互关系。 若刚体的质量为m ，为使质心得到加速度a 所必须的作用在质心的力为F ，则按牛顿方程有：ma F = 为使刚体得到角速度ω、角加速度εω= 的转动，必须在刚体上作用一力矩M ， 则按欧拉方程有：εωI I M += 式中，F 、a 、M 、ω、ε都是三维矢量；I 为刚体相对于原点通过质心并与刚
《机械动力学》期末复习题及答案1、判断 1.机构平衡问题在本质上是一种以动态静力分析为基础的动力学综合，或动力学设计。 答案:正确 2.优化平衡就是采用优化的方法获得一个绝对最佳解。 答案:错误 3.惯性力的计算是建立在主动构件作理想运动的假定的基础上的。 答案:正确 4.等效质量和等效转动惯量与机械驱动构件的真实速度无关。 答案:正确 5.作用于等效构件上的等效力（或等效力矩）所作的功等于作用于系统上的外力所作的功。答案:错误 6.两点动代换后的系统与原有系统在静力学上是完全等效的。 答案:错误 7.对于不存在多余约束和多个自由度的机构，动态静力分析是一个静定问题。 答案:错误 8.摆动力的完全平衡常常会导致机械结构的简单化。 答案:错误 9.机构摆动力完全平衡的条件是：机构运动时，其总质心作变速直线运动。 答案:错误 10.等效质量和等效转动惯量与质量有关。 答案:错误 11.平衡是在运动设计完成之前的一种动力学设计。 答案:错误 12.在动力分析中主要涉及的力是驱动力和生产阻力。 答案:正确 13.当取直线运动的构件作为等效构件时，作用于系统上的全部外力折算到该构件上得到等效力。 答案:正确 14.摆动力的平衡一定会导致机械结构的复杂化。 答案:错误 15.机器人操作机是一个多自由度的闭环的空间机构。 答案:错误 16.质量代换是将构件的质量用若干集中质量来代换，使这些代换质量与原有质量在运动学上等效 答案:正确 17.弹性动力分析考虑构件的弹性变形。 答案:正确 18.机构摆动力矩完全平衡的条件为机构的质量矩为常数。 答案:错误 19.拉格朗日方程是研究约束系统静力动力学问题的一个普遍的方法。 答案:正确
1、请为工业机器人和智能机器人给出定义。 答：工业机器人是一种用于移动各种材料、零件、工具或专用装置，通过可编程动作来完成各种任务并具有编程能力的多功能机械手。 智能机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。 2、简述工业机器人的组成部分及其作用。 答：工业机器人是由机械系统、驱动系统、控制系统和感知系统四部分组成。 其中，机械系统由机身、肩部、手腕、末端操作器和行走机构组成；工业机器人的机械系统的作用相当于人的身体。 驱动系统可分为电气、液压、气压驱动系统以及它们结合起来应用的综合系统组合；该部分的作用相当于人的肌肉。 控制系统的任务是根据机器人的作业指令程序及从传感器反馈回来的信号，控制机器人的执行机构，使其完成规定的运动和功能；该部分的作用相当于人的大脑。 感知系统由内部传感器和外部传感器组成。其中，内部传感器用于检测各关节的位置、速度等变量，为闭环伺服控
制系统提供反馈信息；外部传感器用于检测机器人与周围环境之间的一些状态变量，如距离、接近程度、接触程度等，用于引导机器人，便于其识别物体并作出相应的处理。 该部分的作用相当于人的五官。 3、简述工业机器人各参数的定义：自由度、重复定位精度、工作范围、工作速度、承载能力。 答：自由度：自由度是指机器人所具有的独立坐标轴运动的数目，不包括手爪（末端操作器）的开合自由度。 重复定位精度：工业机器人的精度指定位精度和重复定位精度。重复定位精度是指机器人重复定位其手部于同一目标位置的能力。 工作范围：工作范围是指机器人手臂末端或手腕中心所能达到的的所有点的集合，也叫工作区域。 工作速度一般指最大工作速度，可以是指自由度上最大的稳定速度，也可以定义为 手臂末端最大的合成速度（通常在技术参数中加以说明）。 承载能力：承载能力是指机器人的工作范围内的任何位姿上所能承受的最大质量。 4、工业机器人按坐标形式分为哪几类？各有什么特点？ 答：工业机器人的坐标形式有直角坐标型、圆柱坐标型、球坐标型、关节坐标型和平面关节型。 直角坐标型：机器人的运动方程可独立处理，且方程是
工业机器人技术课程总结 任课： 班级： 学号： 姓名： 之前在工厂实习见识和操作过很多工业机器人，有焊接机器人，涂装机器人，总装机器人等，但是学习了盖老师教授的工业机器人课程，才真正算是进入了工业机器人的理论世界学习机器人的相关知识。以下是课程总结。 一、第一章主要是对机器人的概述，从机器人的功能和应用、机器人的机构以及机器人的规格全面呈现学习机器人的框架。 研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动，以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到服务娱乐行业，也都开始使用机器人。本书主要介绍工业机器人，对譬如军用机器人等涉及不多。 机器人的机构方面，主要介绍了操作臂的工作空间形式、手腕、手爪、和闭链结构操作臂。工作空间形式常见的有直角坐标式机器人、圆柱坐标式机器人、球（极）坐标式机器人、SCARA机器人以及关节式机器人。手腕的形式也可分为二自由度球形手腕、三轴垂直相交的手腕以及连续转动手腕。同时手爪也可分为夹持式手爪、多关节多指手爪、顺应手爪。机器人的其他规格主要介绍驱动方式、自动插补放大、坐标轴数、工作空间、承载能力、速度和循环时间、定位基准和重复性以及机器人的运行环境。第一章的内容主要是对机器人各个方面有个简单的介绍使机器人更形象化和具体化。工业机器人定义为一种拟人手臂、手腕和手功能的机电一体化装置，能将对象或工具按照空间位置姿态的要求移动，从而完成某一生产的作业要求。工业机械应用：主要代替人从事危险、有害、有毒、低温和高热等恶劣环境中的工作；代替人完成繁重、单调重复劳动。它带来的好处：减少劳动力费用提高生产率改进产品质量增加制造过程柔性减少材料浪费控制和加快库存的周转消除了危险和恶劣的劳动岗位。机器人的直角坐标型：结构简单；定位精度高；空间利用率低；操作范围小；
第1课机器人简介 目的意义概述:本课以科普的形式介绍机器人的发展及应用,并在此基础上初步给出机器人的定义;机器人的分类与机器人的基本组成;最后向学生介绍了款教学机器人。 1.1什么就是机器人？ 本节以科普的形式机器人的诞生及其广泛应用,并简单地给出了“机器人的定义”。教学中让学生在自学的基础上,通过上网了解更多的机器人诞生的背景,目前的应用范围以及科学家目前的努力方向。关于机器人的定义目前国际上还没有准确的定义,因此让学生理解什么就是机器人,机器人与普通机器人的主要区别就是什么就可以了。 1.2 机器人的分类 与计算机的分类一样,机器人按照不同的分类方式有着多种不同类别的机器人,教材中介绍了多种分类机器人。同样建议在教学中采用自学与上网探究的学习方式,主要就是了解各种不同类型的机器人的应用情况,以及在我国现阶段机器人工业机器人、服务机器人以及仿人型机器人主要有哪些方面的应用。 1.3常见教学机器人简介 教材在介绍各种教学机器人的基础上,主要介绍了乐高机器人与纳英特机器人的特点。有条件的情况下,一定要向学生展示与演示教学机器人完成任务的过程,以提高学生的感性认识,激发学生的学习兴趣。 1.4机器人的基本组成 本节教学中应让学生明白,机器人系统与计算机系统一样,包括硬件与软件两部份。机器人硬件包括思维器官、动作器官与感应器官,而软件系统包括操作系统与高级计算机语言编程系统。 同时应让学生明白机器人学习中,主要就是学习科学家就是如何分析问题,并针对问题设计与搭建机器人来解决问题的。重点应落实到分析问题与解决问题的方法上。上学生树立信心:随着机器人的技术的不断提高,设计与制作自己的机器人就是完全可行的。 第2课机器人的编程系统 目的意义概述:本课通过实际操作纳英特机器人与乐高机器人了解与学习机器人的编程系统。教学时可根据学校的实际,选用一种类型的教学机器人实施教学,教师应尽可能的创造条件让学生有机会亲自操作,至少应能给同学演示。本课的重点就是机器人与机器人的连接方法、为机器人下载操作系统。学生的兴奋点在如何让“机器人前进”的任务上。 概述:首先让同学明确,机器人的微处理器实际就是一台微型计算机,它只懂得机器语言,不同类型的机器人一般都有自己专门的操作系统。另外,由于机器人的微处理器体积小,功能简单,一般不提供直接编程。因为大多数情况下人们都需要在计算机上为机器人编写程序,再通用下载线将程序下载到机器人内存中,以便控制机器人的行为。 2.1纳英特机器人编程系统
斯坦福大学公开课《机器人学》课程简介 01机器人历史及机器人的应用[ 主题：课程概要，机器人历史的视频，机器人应用，相关的斯坦福机器人课程，讲座和阅读计划，机械臂运动学，机械臂动力学，机械臂控制，机械力臂控，前沿论题 02空间描述，广义坐标 主题：空间描述，广义坐标，操作坐标，旋转矩阵，旋转矩阵实例，转化，齐次变换实例，操作方法，通用操作方法 03东芝公司开发的柔性致动器 机器人学导论第三课开始的视频介绍了东芝公司开发的柔性致动器，体积小，由气压驱动，可以简单模仿手脚的运动。接着本课介绍了齐次变换的几个功能：描述坐标系；旋转或平移矢量以及得到某一矢量在另外坐标系的描述，即映射。此外，还有作为运算式的齐次变换转换。齐次变换即为已知某个矩阵和多个坐标系时，将它们相乘即可。如果已知所有坐标系间的关系，基座也是固定的，于是就可以计算出末端执行器的位置，进而得到基座的位置。如果一组变换只有一个是缺失的，就可以通过它与其它坐标系的关系确定出来。表达式包括空间的描述和旋转的表述，具体来说就是如何在空间中定位末端执行器以及怎样把它移动到某个位置。最后本课讨论了如何运用三个角的表述来表示坐标系的变换、奇异性、固定角以及欧拉参数等问题，并围绕着这些基本问题讨论了欧拉角，旋转等具体实例。 04机器人“蜂鸟” 机器人学第四课主要介绍了如何通过各个连杆和末端执行器来控制一个机械手，也就是建立正运动学。本课首先播放机器人“蜂鸟”的视频来演示机械臂的快速工作过程，然后实际地利用学过的坐标系变换和描述来分析一个机械手。末端执行器通过连杆连接到基座上，连杆之间接有关节轴。用DH参数描述连杆，可以精确地定义坐标系。每一个连杆可以附着一个坐标系，通过设置不同的参数，进行坐标变换，最终得到一个可以用在所有坐标系中的总的变换，接着就可以建立正运动学了。 05灵长类仿生机器人 机器人学导论第五课主要介绍了悬臂运动的理论依据以及一个实际的例子。首先通过一个短片讲解了灵长类仿生机器人和悬臂运动的由来。接着通过讲解一个RPRR（转动-移动-转动-转动机制）的例子来告诉同学们如何具体实现上述运动。课程的后半段，在一个真实的机械臂例子中，教授介绍了找到这个臂的正运动学的基本步骤，即首先要知道DH参数并计算与其相关的变换来得到机器人的变换，进而找出末端执行器处的XYZ，通过关节角和移动关节的位置得到末端执行器的姿态。 06瞬态运动学 机器人学第六课开始播放了关于链式机器人Polypod的视频片段，它们是可重构及模块化的，由连接杆和关节点组成。它可以通过伸长和缩回模式实现一系列复杂的诸如搬运和转弯的步态和运动。接下来教授开始运用之前讲过的雅可比矩阵来分析瞬态运动学：定位末端执行器，在坐标系中描述其位置和姿态。雅可比矩阵的模型在建立运动学的过程中非常重要。用一个简单的有两个自由度的例子可以说明上述的讨论过程。接着教授讲述了另一个例子：斯坦福沙因曼机械臂是如何伸展的，通过微分运算求得关于位置和姿态的雅可比矩阵，从而得到机器人的线速度和角速度。接着讨论了物体绕某一固定轴转动的时候，距离轴的
机械动力学期末复习题 及答案 Company number【1089WT-1898YT-1W8CB-9UUT-92108】
《机械动力学》期末复习题及答案1、判断 1.机构平衡问题在本质上是一种以动态静力分析为基础的动力学综合，或动力学设计。 答案:正确 2.优化平衡就是采用优化的方法获得一个绝对最佳解。 答案:错误 3.惯性力的计算是建立在主动构件作理想运动的假定的基础上的。 答案:正确 4.等效质量和等效转动惯量与机械驱动构件的真实速度无关。 答案:正确 5.作用于等效构件上的等效力（或等效力矩）所作的功等于作用于系统上的 外力所作的功。答案:错误 6.两点动代换后的系统与原有系统在静力学上是完全等效的。 答案:错误 7.对于不存在多余约束和多个自由度的机构，动态静力分析是一个静定问题。答案:错误 8.摆动力的完全平衡常常会导致机械结构的简单化。 答案:错误 9.机构摆动力完全平衡的条件是：机构运动时，其总质心作变速直线运动。
答案:错误 10.等效质量和等效转动惯量与质量有关。 答案:错误 11.平衡是在运动设计完成之前的一种动力学设计。 答案:错误 12.在动力分析中主要涉及的力是驱动力和生产阻力。 答案:正确 13.当取直线运动的构件作为等效构件时，作用于系统上的全部外力折算到该构件上得到等效力。 答案:正确 14.摆动力的平衡一定会导致机械结构的复杂化。 答案:错误 15.机器人操作机是一个多自由度的闭环的空间机构。 答案:错误 16.质量代换是将构件的质量用若干集中质量来代换，使这些代换质量与原有质量在运动学上等效 答案:正确 17.弹性动力分析考虑构件的弹性变形。 答案:正确 18.机构摆动力矩完全平衡的条件为机构的质量矩为常数。 答案:错误 19.拉格朗日方程是研究约束系统静力动力学问题的一个普遍的方法。
南京理工大学2016《机构学与机器人学》考试安排 考试时间：2016年7月1日星期五下午：14：30—16：30 考试地点：第三教学楼 教室安排：见下表 序号学号姓名教室1115101000002周怡帆Ⅲ-102 2115101000004张鹤词Ⅲ-102 3115101000005卓兴成Ⅲ-102 4115101000006徐志伟Ⅲ-102 5115101000009曹月明Ⅲ-102 6115101000010慎庸熙Ⅲ-102 7115101000011曹石Ⅲ-102 8115101000014周连成Ⅲ-102 9115101000016邵城Ⅲ-102 10115101000017强旭辉Ⅲ-102 11115101000018程超Ⅲ-102 12115101000019张亚辉Ⅲ-102 13115101000020盛玉龙Ⅲ-102 14115101000027陆金虎Ⅲ-102 15115101000031张雅Ⅲ-102 16115101000032周光东Ⅲ-102 17115101000033卞正军Ⅲ-102 18115101000034尚宇晴Ⅲ-102
19115101000035韩飞Ⅲ-102 20115101000038赵森森Ⅲ-102 21115101000039李明川Ⅲ-102 22115101000041李猛Ⅲ-102 23115101000042孟鹏Ⅲ-102 24115101000048管理Ⅲ-102 25115101000053王心怡Ⅲ-102 26115101000055余乃文Ⅲ-102 27115101000057马文瑞Ⅲ-102 28115101000058徐洋洋Ⅲ-102 29115101000062韩戴如Ⅲ-102 30115101000063王振Ⅲ-102 31115101000064曹康Ⅲ-102 32115101000066王陶蓉Ⅲ-102 33115101000068赵宇豪Ⅲ-102 34115101000071卢彬Ⅲ-102 35115101000072王志荣Ⅲ-102 36115101000073王江华Ⅲ-102 37115101000074包俊Ⅲ-102 38115101000076雷超Ⅲ-102 39115101000077董伟Ⅲ-102 40115101000078李斌丰Ⅲ-102 41115101000079朱朔Ⅲ-102 42115101000081汪远远Ⅲ-102 43115101000083杜烨Ⅲ-102